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Glossaire

Anonymisation

Anonymiser des données consiste à supprimer tout ce qui pourrait identifier une personne, afin qu'elles cessent d'être des données personnelles. Dans l'usage quotidien de l'IA : remplacez noms, e-mails et numéros par des balises génériques avant de coller un texte dans un chatbot.

Une donnée anonymisée ne peut plus être rattachée à une personne, ni par vous, ni par quiconque, même en croisant d’autres sources. C’est un critère exigeant : juridiquement, une donnée n’échappe au RGPD que lorsque toute ré-identification est devenue raisonnablement impossible. Sa cousine moins stricte est la pseudonymisation (remplacer les noms par des codes, avec une clé de correspondance existant quelque part), qui reste à part entière une donnée personnelle.

Pour appliquer ce principe, nul besoin de maîtriser le droit. La version du quotidien tient en trente secondes. Une responsable de boutique souhaite de l’aide pour répondre à une réclamation délicate. Plutôt que de coller « Marie Dupont, marie.d@gmail.com, commande du 3 juin », elle écrit « une cliente, [EMAIL], commande de la semaine dernière ». La réponse du chatbot est tout aussi pertinente (il n’avait aucun besoin des vraies coordonnées), et rien d’identifiable n’a quitté son ordinateur.

Ce réflexe couvre la quasi-totalité des situations : les noms deviennent des rôles (« mon fournisseur », « un patient »), les numéros de téléphone deviennent [TÉLÉPHONE], les coordonnées bancaires deviennent [IBAN], le numéro de sécurité sociale disparaît. Si vous hésitez avant de coller un texte, passez-le par notre vérificateur de confidentialité pour repérer ce qui est risqué.

Où vous rencontrerez ce terme

  • Les recommandations de la CNIL et de l’EDPB sur les critères d’anonymisation
  • Les outils IA à destination des entreprises proposant la suppression ou le masquage automatique des données collées
  • Les politiques de confidentialité qui précisent que les données sont « anonymisées ou agrégées »

Mettez-le en pratique

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