Anonymisé
Remplacement par tokens génériques : [PERSONNE], [LIEU]…
Quand vous ne voulez conserver aucun lien entre occurrences.
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.
Démo interactive
Collez un extrait de document : Safe-Doc détecte et remplace les données personnelles avant l'IA. Aucun stockage, pas d'envoi de données réelles vers un modèle.
Ouvrez la démo en direct sur un contrat, un e-mail ou une fiche RH.
Ouvrir la démo interactive1) 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
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 ?