Anonymiser avant de soumettre
Objectif : « Je retire ou généralise ce qui permet de reconnaître une personne avant de soumettre un texte à une IA »
Pour commencer
« M. Dupont, client depuis 2019, conteste la facture 4512 de 3 480 CHF » devient « Un client de longue date conteste une facture d'environ 3 500 CHF ».
Anonymiser, c'est retirer ou généraliser tout ce qui permet d'identifier une personne ou une entreprise, directement ou par recoupement.
Méthode en 4 gestes :
- Supprimer les identifiants directs : nom, adresse, e-mail, téléphone, numéro AVS, de client, de dossier, de facture.
- Généraliser les détails : « 47 ans » devient « la quarantaine », « Bulle » devient « une commune de Suisse romande », « 3 480 CHF » devient « environ 3 500 CHF ».
- Vérifier le recoupement : un poste unique (« le directeur financier »), un événement précis ou une combinaison de détails peuvent suffire à reconnaître quelqu'un.
- Relire avant d'envoyer : si un collègue pourrait deviner de qui il s'agit, ce n'est pas encore anonyme.
Attention : un texte simplement « pseudonymisé » (noms remplacés par des codes, avec une table de correspondance) reste une donnée personnelle pour celui qui détient la table.
L'essentiel à retenir
Retirer, généraliser, relire. Si on peut deviner de qui il s'agit, ce n'est pas anonyme.
Mise en situation
Vous voulez de l'aide pour répondre à une réclamation. Vous remplacez le nom, le numéro de facture et les dates précises avant de coller le texte.
Ce que vous y gagnez
Une réponse à une réclamation délicate, préparée avec l'IA puis personnalisée à la main, se prépare beaucoup plus vite, sans exposer la personne concernée.
Quiz
Exigences auxquelles ce module se rapporte
- Loi fédérale sur la protection des données (nLPD) : art. 6
- Loi fédérale sur la protection des données (nLPD) : art. 7
- ISO/IEC 27001:2022 Sécurité de l'information : A.8.11
- OWASP Top 10 pour applications LLM (2025) : LLM02
- DigComp 2.2 Cadre européen des compétences numériques : 4.2
Version 1.1, révisée le 2026-11-04.