Comment ça marche ?

Comment Safe-Doc pseudonymise ou anonymise vos documents.

Safe-Doc sécurise l'usage des IA externes grâce à un processus simple : pseudonymiser (ou anonymiser), analyser, désanonymiser.

Schéma du flux Safe-Doc : entrée (PDF, DOCX, TXT, Data Room), protection (anonymisation, pseudonymisation, niveaux N1-N2), sorties (texte pseudonymisé et mapping JSON optionnel).

Démo interactive

Suivez la démo guidée : on anonymise un document, on l'envoie à une IA, on récupère la réponse en clair. Échange simulé, sans envoi de données réelles.

1) Importer : Fichier, Texte, ou Data Room

Options d'import

  • Importer un fichier : glisser-déposer ou sélectionner un document (PDF/DOCX/TXT).
  • Coller du texte : pratique pour un e-mail, un extrait, une note.
  • Data Room (multi-documents) : importer plusieurs documents d'un coup pour une analyse multi-documents.
Fichier Texte Data Room

Pourquoi Data Room est utile

En mode pseudonymisation, l'entité "Carrefour" reste le même pseudonyme dans tous les documents.

Document 1
Document 2
Carrefour
Carrefour
[ORG_2]
[ORG_2]

Idéal pour due diligence, lots contractuels, dossiers multi-pièces.

2) Choisir le mode : Anonymisé, Pseudonymisé, ou Fictif

Anonymisé

Remplacement par tokens génériques : [PERSONNE], [LIEU]

Quand vous ne voulez conserver aucun lien entre occurrences.

Pseudonymisé

Tokens numérotés et cohérents : [PERSONNE_1], [ORG_2].

Parfait pour garder le "fil" narratif (même entité → même identifiant).

Données fictives

Remplacements lisibles (noms/adresses inventés) pour un texte "naturel".

Pratique pour relire ou présenter, sans exposer les vraies valeurs.

3) Monter en protection : N1-N2, N3 (roadmap)

Principe

Plus vous montez en niveau, plus Safe-Doc réduit la capacité de ré-identification par le contexte (dates, montants, lieux, style).

N1-N2 Standard · Avancé

Identifiants directs (PII) et contexte à risque : tokenisation, nettoyage et généralisation (dates, montants, lieux, références).

N3 Haute sécurité

Empreinte stylistique et signaux faibles. Roadmap Q3 2026.

Exemple visuel

« 17,3 M- - 12 février 2026 - Rouen »
N1-N2 : réduction du contexte · N3 (roadmap)
« mid-teen millions - T1 2026 - Nord de la France »

Le but est de conserver le sens utile tout en diminuant l'identifiabilité.

4) Vérifier : entités détectées et scan résiduel

Ce que vous contrôlez

  • Entités détectées : personnes, organisations, lieux, emails, téléphones, IBAN, montants…
  • Choix utilisateur : vous pouvez décocher ce que vous ne souhaitez pas pseudonymiser ou anonymiser.
  • Comparaisons : vues par source (ex. IA vs regex) selon l'interface.

Pourquoi la relecture reste clé

La détection peut produire des faux positifs (masquage excessif) ou des faux négatifs (oubli). Les indicateurs (scan résiduel / leakage score) aident à évaluer le risque, mais ne remplacent pas une vérification humaine.

Prêt à tester sur un document réel ?

Pseudonymisez ou anonymisez en quelques secondes.