Anonymiser un document avant de le confier à une IA

Anonymisation et pseudonymisation : ce que dit le RGPD

Le règlement européen définit la donnée personnelle à son article 4 comme toute information se rapportant à une personne identifiée ou identifiable, directement ou indirectement. Le considérant 26 précise la frontière : pour savoir si une personne est identifiable, il faut tenir compte de l'ensemble des moyens raisonnablement susceptibles d'être utilisés, par le responsable du traitement ou par toute autre personne. En l'absence de tels moyens, la donnée est anonyme et sort du champ du règlement. Si une table, un identifiant ou un recoupement permettent encore d'y arriver, la donnée est pseudonymisée et le règlement s'applique entièrement. Le texte est consultable sur le site de la CNIL (règlement européen sur la protection des données).

La CNIL a précisé ces notions dans son guide sur l'anonymisation, qui reprend trois critères issus de l'ancien G29 : l'individualisation (peut-on isoler une personne ?), la corrélation (peut-on relier des enregistrements concernant la même personne ?) et l'inférence (peut-on déduire une information sur une personne ?). Une anonymisation réussie résiste aux trois. Un document dans lequel chaque personne porte un alias stable reste concerné par le premier critère : PERSONNE_001 est individualisée, même si son identité reste cachée. Voir l'anonymisation de données personnelles sur cnil.fr.

Voilà pourquoi nous disons que Biffer pseudonymise. C'est une mesure de sécurité que le RGPD encourage (articles 25 et 32) et qui peut, dans certaines conditions, conduire à un résultat anonyme ; la qualification finale dépend de ce qui reste dans le document et de ce que vous conservez à côté.

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La table de correspondance : la ligne de partage

La table de correspondance est le fichier qui relie chaque alias à la valeur d'origine : PERSONNE_001 vers « Marie Dupont », EMAIL_002 vers son adresse, IBAN_001 vers le numéro de compte. Son existence change la nature de l'opération.

Avec une table, le document est pseudonymisé. Vous pouvez envoyer la version anonymisée à une IA, recevoir un résumé, un courrier ou une analyse qui parle de PERSONNE_001, puis restaurer les noms dans ce résultat. Le RGPD continue de s'appliquer, à l'ensemble formé par le document et la table.

Sans table, l'opération est définitive. Si, de surcroît, les données restantes mettent les personnes à l'abri de tout recoupement (adresse unique, date de naissance associée à un lieu, numéro de dossier connu d'un tiers), on se rapproche de l'anonymisation. Nous disons « se rapproche » car l'appréciation tient compte du contexte : un dossier où une seule personne a subi tel accident à telle date reste reconnaissable pour qui connaît l'affaire, même sans nom. Votre relecture de ces éléments complète le travail du logiciel.

Dans Biffer, la table est facultative. Si vous la demandez, elle est enregistrée sur votre ordinateur, au choix chiffrée (dérivation de clé Argon2id, chiffrement AES-256-GCM) ou en clair. La table reste sur votre poste ; elle vous sert à restaurer les valeurs dans le document rendu par l'IA ou par un tiers. Nous expliquons sur la page préparer un document pour l'IA comment organiser cet aller-retour.

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Des alias cohérents pour un document qui reste lisible

Un document reste utile quand on peut suivre ses acteurs : savoir que le demandeur et le signataire sont la même personne, que l'email de la page 3 appartient au contact de la page 1. Cette cohérence compte pour un lecteur humain et devient décisive pour une IA à qui l'on demande un résumé ou une analyse. C'est l'objet des alias stables.

Biffer attribue à chaque valeur distincte un alias stable, et le réutilise à chaque occurrence : « Marie Dupont » devient PERSONNE_001 partout, son adresse devient ADRESSE_001, son numéro de toque ou son RPPS porte un alias du même type. Le lecteur suit les acteurs du document sans les connaître. Les données anonymisées restent exploitables : un résumé, une chronologie, un projet de courrier gardent leur sens.

Vous gardez la main sur le degré d'individualisation évoqué plus haut. Un alias cohérent distingue une personne au sein du document, sans la nommer : c'est l'option idéale pour l'analyse. Si votre objectif est une anonymisation stricte pour publication, la politique « masquer » (tout nom devient [PERSONNE]) fond toutes les personnes dans une même étiquette, ce qui renforce la protection. Biffer vous laisse choisir par type de donnée : pseudonymiser, masquer ou conserver. Les différences entre ces politiques sont détaillées sur la page caviarder un document.

Les types reconnus couvrent les personnes, les emails, les téléphones, les adresses postales, les SIREN et SIRET, les numéros de sécurité sociale, les IBAN, les plaques d'immatriculation, les dates, ainsi que les champs de chaque métier (toque, numéro RG, RPPS, CRPCEN, numéro de sinistre, matricule, entre autres). Vous pouvez ajouter vos propres champs par mot-clé.

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Anonymiser un fichier avec Biffer : la méthode

Biffer est un logiciel de bureau pour Mac, et bientôt pour Windows, développé par Romain Rissoan, formateur et consultant à Lyon. Il fonctionne hors ligne, après une confirmation d'adresse email faite une fois à la première ouverture : vos fichiers et chaque fragment de texte restent sur votre ordinateur, ce qui règle la question préalable à toute anonymisation de documents, celle de savoir à qui l'on confie le document avant de l'avoir protégé. Nous développons ce point sur la page logiciel hors ligne.

Biffer est gratuit pour cinq fichiers par mois, toutes fonctions comprises : la clé, liée à votre adresse email et à l'identifiant de votre ordinateur, est délivrée dans le logiciel après confirmation de votre adresse, une fois par poste. L'offre illimitée à 10 € HT par ordinateur est décrite sur la page tarifs. Biffer rend votre relecture rapide, systématique et vérifiable ; en validant l'aperçu, vous confirmez que le document est prêt au sens du RGPD.

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