Anonymisation des données : 9 logiciels pour anonymiser ou pseudonymiser des données personnelles

Un logiciel d'anonymisation des données repère ce qui identifie une personne (nom, adresse, numéro de carte) dans une base, un fichier ou un texte, puis le supprime, le généralise ou le remplace. Les 9 outils comparés ici couvrent trois besoins : préparer un jeu de données pour l'analyse ou la recherche, alimenter les environnements de développement sans données réelles, et retirer les données personnelles d'un document avant de le confier à une IA générative. Pour tenir le registre des traitements, mener une AIPD ou gérer le consentement, consultez plutôt les logiciels RGPD.

Anonymisation ou pseudonymisation : les définitions de la CNIL

Pour la CNIL, l'anonymisation est un traitement qui rend impossible, en pratique, toute identification de la personne, par quelque moyen que ce soit et de manière irréversible. La pseudonymisation remplace seulement les données directement identifiantes (nom, prénom) par un alias ou un numéro séquentiel. Elle est réversible, et les données gardent un caractère personnel, car l'identité se retrouve souvent grâce à des données tierces. Le RGPD la recommande pour limiter les risques d'un traitement.

Cette distinction oriente le choix de l'outil : ARX, OpenAIRE Amnesia et Octopize visent des données qui ne soient plus personnelles, alors que NYMETRA pseudonymise un document le temps d'une requête à l'IA.

Dans quels cas anonymiser des données personnelles

Le RGPD ne comporte pas d'obligation générale d'anonymisation, rappelle la CNIL. C'est un moyen de réutiliser ou de partager des données sans porter atteinte à la vie privée, et de les conserver au-delà de leur durée de conservation. Trois usages reviennent :

• Recherche et partage : publier ou transmettre des données de santé, d'enquête ou de clientèle, par exemple pour un essai clinique.

• Développement : remplir les environnements hors production avec des données fictives mais cohérentes.

• IA générative : retirer noms, coordonnées et numéros d'un contrat ou d'un prompt avant l'envoi à ChatGPT, Claude ou Gemini.

Les techniques d'anonymisation appliquées par les logiciels

La CNIL range les techniques en deux familles. La randomisation rend les valeurs moins précises tout en gardant leur répartition globale, par exemple en permutant les dates de naissance. La généralisation change l'échelle d'un attribut : l'année de naissance remplace la date complète. Les logiciels y ajoutent :

• la suppression ou le masquage des identifiants directs ;

• des modèles de confidentialité comme le k-anonymat, la l-diversité, la t-proximité ou la confidentialité différentielle ;

• le remplacement par des valeurs fictives réalistes, cohérentes d'un fichier à l'autre ;

• la génération de données synthétiques qui gardent les propriétés des données d'origine.

Logiciels pour les bases de données et les fichiers tabulaires

ARX Data Anonymization Tool

ARX Data Anonymization Tool Site officiel Voir la fiche

ARX est un logiciel libre, sous licence Apache 2.0, qui anonymise des données structurées. Il existe en application pour Windows, macOS et Linux et en bibliothèque Java. Il lit des bases SQL, des fichiers Excel et CSV, applique le k-anonymat, la l-diversité ou la confidentialité différentielle, puis mesure l'utilité du résultat et le risque de ré-identification restant.

OpenAIRE Amnesia

OpenAIRE Amnesia Site officiel Voir la fiche

Développé et détenu par le centre de recherche Athena, diffusé par OpenAIRE, Amnesia s'installe sous Windows ou Linux et fonctionne entièrement sur site, sans transmettre de données sur internet. Il propose la pseudonymisation, le masquage, le k-anonymat et le km-anonymat, avec une interface graphique et une API REST.

Octopize

Octopize Site officiel Voir la fiche

Start-up nantaise créée en 2018, Octopize transforme une base sensible en données synthétiques anonymes avec sa méthode Avatar brevetée, que l'éditeur dit évaluée avec succès par la CNIL. Chaque génération livre un rapport d'anonymisation qui mesure confidentialité et utilité. La plateforme tourne en SaaS, sur un cloud Scaleway certifié HDS, ou sur vos serveurs avec Docker.

DOT Anonymizer

DOT Anonymizer Site officiel Voir la fiche

Édité par ARCAD Software, fondé en 1992, DOT Anonymizer remplace les données personnelles des environnements hors production par des données fictives cohérentes : noms, numéros de carte bancaire, adresses, téléphones. Il procède en trois étapes (détection des données sensibles, extraction d'un échantillon de production, anonymisation) et prend en charge plus de 30 technologies, des SGBD relationnels aux fichiers.

Logiciels pour les textes, documents et enregistrements

Presidio

Presidio Site officiel Voir la fiche

Presidio est une boîte à outils libre qui détecte et anonymise les données personnelles dans le texte et les images. Elle combine reconnaissance d'entités nommées, expressions régulières, règles et sommes de contrôle, et s'utilise en Python, PySpark, Docker ou Kubernetes. Né chez Microsoft, le projet est désormais gouverné par sa communauté sous l'organisation Data Privacy Stack, sans garantie ni niveau de service. Il prévient que sa détection automatique ne garantit pas de trouver toutes les informations sensibles.

Limina

Limina Site officiel Voir la fiche

Fondée par des spécialistes de la vie privée et de l'apprentissage automatique de l'Université de Toronto, Limina détecte plus de 50 types de données personnelles, de santé ou de paiement dans 52 langues, sur du texte, des PDF, des images et de l'audio. Elle se déploie en conteneur sur vos serveurs ou dans votre cloud privé, via les places de marché AWS, Snowflake et Azure, ou en SaaS.

Tonic Textual

Tonic Textual Site officiel Voir la fiche

Produit de Tonic.ai pour les données non structurées, Tonic Textual repère les informations sensibles des courriels, transcriptions et documents avec ses propres modèles de reconnaissance d'entités. Il les masque ou les remplace par des valeurs synthétiques réalistes, ce qui garde le texte exploitable pour entraîner un modèle. Il lit notamment TXT, DOCX, PDF, XLS, PPTX, PNG et JSON, en cloud ou auto-hébergé, avec une rédaction guidée par un humain.

Logiciels pour pseudonymiser un document ou un prompt avant une IA

NYMETRA

NYMETRA Site officiel Voir la fiche

Logiciel de la société belge SYTEWEB pour Windows et macOS, NYMETRA détecte sur le poste les noms, sociétés, lieux et IBAN d'un PDF, d'un document Word ou d'un tableur. Vous validez, la copie pseudonymisée part vers ChatGPT, Claude ou Gemini, puis la réponse revient avec les vraies informations. Il vise les avocats, experts-comptables et notaires, à côté des outils d'IA juridique.

Caviard

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Caviard est une extension Chrome qui masque les données personnelles d'un prompt avant son envoi à ChatGPT ou DeepSeek. Tout se passe dans le navigateur : plus de 100 types de données sont repérés et remplacés par des balises, toujours les mêmes pour une même valeur pendant la session, et le raccourci Alt+R affiche le texte original ou masqué.

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Comment anonymiser en pratique et vérifier le résultat

La CNIL conseille de partir de l'usage prévu : choisir les informations à conserver, supprimer les identifiants directs et les valeurs rares (l'âge suffit à retrouver une personne centenaire), puis fixer la finesse acceptable de chaque information. Le résultat se vérifie avec trois critères : impossible d'isoler un individu, de relier des jeux de données concernant la même personne, ou de déduire une information nouvelle sur elle. Une base où seuls les noms sont remplacés par un numéro reste pseudonymisée.

• Lieu du traitement : sur le poste (NYMETRA, Caviard, Amnesia), sur vos serveurs (Limina, Octopize, Presidio) ou dans le cloud de l'éditeur.

• Contrôle humain : NYMETRA fait valider chaque envoi.

• Mesure du risque : ARX estime le risque de ré-identification restant, Octopize livre un rapport de confidentialité et d'utilité.