Pseudonymiser · Inclus dans BlurData pour Mac
Anonymisez vos documents avant de les confier à une IA
BlurData remplace chaque nom, adresse, montant et identifiant par une étiquette cohérente comme [PERSON_1], garde le document lisible et n’envoie rien. Interrogez ChatGPT ou Claude sur le dossier, puis relisez la réponse grâce à une clé qui reste sur votre Mac.
Télécharger BlurData pour Mac Comment ça marchele contrat de 250 000 £ au nom d’Eleanor Whitfield, 14 Acacia Avenue, est suivi par Thomas Reeve.
le contrat de [AMOUNT_1] au nom de [PERSON_1], [ADDRESS_1], est suivi par [PERSON_2].
La carte Entités s’ouvre à la fin de l’analyse : une fiche par entité, avec son étiquette, ses graphies, son nombre d’occurrences et ses pages.
Caviarder cache. Pseudonymiser garde le sens.
![Une page de devis dans BlurData : la même personne porte l’étiquette [PERSON_1] à cinq endroits et chaque montant va de [AMOUNT_1] à [AMOUNT_4]](/assets/images/blurdata-pseudonymize-labels-page.webp)
Une barre noire protège un document que vous allez publier. C’est le mauvais outil pour un document qu’une IA doit comprendre : quand chaque nom devient une barre, le modèle ne distingue plus le souscripteur du conseiller, ni le premier paiement du troisième. La pseudonymisation remplace chaque identité par une étiquette qui reste la même partout : la structure du dossier survit, les données personnelles non.
Une étiquette par entité, dans tout le document
BlurData relie les occurrences qui appartiennent à la même personne : le nom complet en page 1, le nom de famille seul en page 12, l’erreur d’OCR sur une page scannée. Elles deviennent toutes le même [PERSON_1], sur chaque page et dans chaque fichier chargé.
Une carte que vous corrigez en quelques secondes
La carte Entités liste chaque personne, montant, adresse et identifiant avec ses graphies et ses pages. Cochez deux fiches et fusionnez-les, séparez une fusion erronée, retirez ce qui doit rester visible. La relecture humaine fait partie du parcours, ce n’est pas un rattrapage.
La clé reste chez vous
Exportez un CSV qui fait correspondre chaque étiquette à sa valeur d’origine. Il vous sert à relire la réponse de l’IA, et vous le gardez à l’écart du document. Si vous ne l’exportez pas, la substitution est irréversible.
Comment anonymiser un document pour l’IA avec BlurData
Glissez le document et passez en mode Pseudonymiser
PDF, scans, photos ou captures d’écran, un fichier ou un dossier entier. Choisissez le style Pseudonymiser dans le panneau latéral, à côté des couleurs de caviardage. La détection tourne sur votre Mac ; rien n’est envoyé.
Vérifiez la carte Entités
À la fin de l’analyse, la carte montre chaque entité trouvée. Fusionnez les fiches d’une même personne, séparez une fusion erronée, retirez ce qui doit rester et tracez un rectangle à la main sur ce que les détecteurs ont manqué. L’aperçu se met à jour au fur et à mesure.
Exportez la copie pseudonymisée et, si vous le voulez, la clé
L’export écrit un nouveau PDF ou de nouvelles images avec les étiquettes en place ; les métadonnées du document d’origine ne sont pas reprises. « Exporter la clé… » enregistre le CSV avec l’étiquette, la valeur d’origine, les graphies et les pages. La copie part chez l’IA, la clé reste chez vous.
Anonymisation des données : ce qui est remplacé
Chaque catégorie a son propre préfixe, et l’IA sait toujours à quel type de donnée elle a affaire.
Détection intégrée
Noms et prénoms (reliés dans tout le document), e-mails, adresses, montants, numéros de compte et IBAN, plaques d’immatriculation, adresses IP, URL.
Modèles par pays et type de document
Documents juridiques belges en français (numéro BCE), factures, relevés bancaires, bulletins de paie américains (SSN, EIN), allemands (Steuer-ID) et italiens (Codice Fiscale), et de nouveaux modèles chaque semaine dans la bibliothèque ouverte.
Vos propres identifiants
Numéros de dossier, codes client, numéros de contrat, références de ticket : ajoutez un motif regex et il devient une entité étiquetée comme les autres. Ou demandez-nous un modèle : nous l’écrivons sous 24 heures, gratuitement.
La pseudonymisation au sens du RGPD, sur votre Mac
Le fichier clé de BlurData correspond à ces « informations supplémentaires ». Il n’existe que si vous l’exportez, il reste là où vous le rangez et ne voyage jamais avec le document. Tout le reste, de l’OCR à l’export final, se passe sur le Mac que vous avez devant vous : aucun service cloud ne traite les données de vos clients en chemin vers l’IA.
Anonymisation ou pseudonymisation ? Une donnée anonymisée ne permet plus du tout de retrouver la personne. Une donnée pseudonymisée le permet encore, mais seulement avec la clé : au sens du RGPD, elle reste une donnée personnelle. Pour qu’une information disparaisse vraiment, le mode Caviarder la retire du fichier ; pour qu’une IA comprenne le document sans voir les identités, le mode Pseudonymiser la remplace par une étiquette.
BlurData et les autres façons d’anonymiser des documents pour l’IA
| Méthode | Hors ligne | Étiquettes cohérentes | Relecture humaine | Clé sous votre contrôle | Scans et images |
|---|---|---|---|---|---|
| BlurData | ✅ tout sur l’appareil | ✅ entre pages et fichiers | ✅ carte Entités | ✅ CSV, seulement si vous le voulez | ✅ OCR sur l’appareil |
| Services d’anonymisation en ligne | ❌ les documents sont envoyés | ✅ | variable | entre les mains du service | variable |
| Barres noires dans Acrobat ou Aperçu | ✅ / fonctions d’IA dans le cloud | ❌ les barres effacent le sens | manuelle | ❌ | ✅ |
| Rechercher-remplacer à la main | ✅ | ❌ une graphie oubliée suffit | manuelle | ❌ | ❌ |
Qui anonymise ses documents avec BlurData avant d’utiliser l’IA
Cabinets d’avocats
Dossiers, jugements, contrats et correspondance résumés ou rédigés avec l’IA sans que le nom d’un client sorte du cabinet. Parties, témoins et avocats gardent des étiquettes distinctes, et l’analyse garde son sens.
Assurance et finance
Devis, contrats et relevés où les chiffres doivent rester intacts et les identités disparaître. Les montants gardent leurs propres étiquettes : un devis de 30 pages peut encore être vérifié par une IA.
RH et consultants
CV, entretiens d’évaluation, rapports clients et dossiers de due diligence préparés pour une relecture par IA ou partagés avec un modèle externe, avec les personnes pseudonymisées.
Santé et recherche
Comptes rendus et dossiers analysés d’abord sur l’appareil : le modèle reçoit des étiquettes, pas des patients.
Ceux qui gèrent des archives
Chargez un dossier, exportez une copie pseudonymisée par document dans le dossier qu’indexe votre gestionnaire de documents, et les copies propres apparaissent d’elles-mêmes dans vos archives.
Besoin d’une barre noire ?
Caviarder et Pseudonymiser sont deux styles de la même app. Pour ce que vous publiez ou partagez, passez en mode Caviarder : les données sont retirées pour de bon au lieu d’être étiquetées.
Questions fréquentes
Est-ce de la pseudonymisation au sens du RGPD ?
Le fonctionnement suit la définition de l’article 4, point 5 du RGPD : les données ne peuvent plus être attribuées à une personne sans informations supplémentaires conservées séparément. BlurData remplace les identifiants par des étiquettes comme [PERSON_1] et garde la correspondance dans un fichier clé séparé, que vous seul détenez. Si vous n’exportez jamais la clé, la substitution ne peut pas être inversée.
Quelle différence entre anonymisation et pseudonymisation ?
Une donnée anonymisée ne permet plus du tout de retrouver la personne. Une donnée pseudonymisée le permet encore, mais seulement avec la clé, et au sens du RGPD elle reste une donnée personnelle. Pour qu’une information disparaisse vraiment, utilisez le mode Caviarder, qui la retire du fichier. Pour qu’une IA comprenne le document sans voir les identités, utilisez Pseudonymiser.
Quelque chose quitte-t-il mon Mac ?
Non. Détection, OCR, pseudonymisation et export se font sur votre Mac. Aucun envoi dans le cloud, aucun appel d’API, aucune télémétrie. La seule chose qui quitte votre Mac est la copie que vous choisissez d’envoyer à une IA, et elle contient des étiquettes à la place des données personnelles.
Ça marche avec des pages scannées, des photos et des captures d’écran ?
Oui. Chaque page passe par l’OCR sur l’appareil : PDF scannés, pages photographiées et captures d’écran sont traités comme des PDF numériques. Quand un PDF a une couche texte, BlurData s’en sert en plus pour des positions précises.
Puis-je garder les mêmes étiquettes sur plusieurs documents d’un même dossier ?
Oui. Chargez les documents ensemble et les étiquettes sont attribuées sur l’ensemble : [PERSON_1] est la même personne dans le contrat, le relevé et la correspondance.
Et si BlurData relie deux personnes différentes, ou en oublie une ?
La carte Entités montre chaque entité avec ses graphies, son nombre d’occurrences et ses pages. Sélectionnez deux fiches et fusionnez-les s’il s’agit de la même personne, séparez une fusion erronée, retirez une entité ou tracez un rectangle à la main sur ce que les détecteurs ont manqué.
Que contient le fichier clé ?
Un CSV avec une ligne par entité : l’étiquette, la catégorie, la valeur d’origine, les autres graphies trouvées, le nombre d’occurrences et les pages. Conservez-le à l’écart du document pseudonymisé.
Puis-je encore caviarder avec des barres noires ?
Oui. Caviarder et Pseudonymiser sont deux styles de la même app. Caviarder retire les données pour de bon, pour partager ou publier ; Pseudonymiser garde le document lisible pour l’analyse.
Puis-je exporter le document anonymisé en Markdown pour ChatGPT ou Claude ?
Oui. Dans Pseudonymiser, choisissez Exporter puis « Enregistrer en Markdown (pour l’IA) ». Vous obtenez un fichier texte .md avec les mêmes étiquettes que le PDF ([PERSON_1], [IBAN_1], etc.), titres et tableaux simples conservés, prêt à coller dans ChatGPT, Claude ou toute autre IA. Les mises en page complexes deviennent des lignes de texte simple : jetez-y un œil avant de vous y fier.