Anonymisation
Pseudonymisation réversible pour les écrits professionnels du secteur social et médico-social
L'objectif de cette brique technologique est simple : permettre l'usage d'outils d'IA pour la rédaction professionnelle sans exposer de données sensibles.
Elle s'adresse aux structures qui souhaitent tester, contribuer et améliorer la technologie dans un cadre maîtrisé.
Une version bêta est disponible — dans un objectif de découverte et de participation au développement.
Le constat
Dans les établissements et services, la rédaction d'écrits professionnels représente un volume important :
Rapports éducatifs, notes, courriers administratifs
DIPC, bilans, synthèses intermédiaires
Compte rendus, transmissions écrites, évaluations internes
Les IA généralistes (ChatGPT, Claude, Mistral…) pourraient aider, mais pas avec des données nominatives ou sensibles.
Le cadre RGPD rappelle une réalité essentielle : les données personnelles appartiennent aux personnes accompagnées, pas au système. Ce n'est pas une contrainte, c'est un principe fondamental qui guide notre action.
L'enjeu : développer des solutions technologiques qui permettent un usage respectueux de l'IA, en conformité avec ce cadre réglementaire.
La réponse technologique développée
Cette brique repose sur trois éléments principaux :
1. Pseudonymisation réversible sous contrôle
- →Remplacement automatique des identités et informations sensibles par des balises neutres
- →Restitution finale possible par ré-identification contrôlée
- →Logique de chiffrage et d'association en local
L'utilisateur garde la maîtrise du cycle complet : anonymisation → traitement IA → ré-identification.
Pseudonymisation vs anonymisation (RGPD)
Pour clarifier notre approche et vos garanties.
- →Pseudonymisation : traitement rendant les données non attribuables sans information additionnelle conservée séparément et protégée (RGPD art. 4.5). Elle est réversible et reste un traitement de données personnelles.
- →Anonymisation : transformation irréversible rendant impossible l'identification directe ou indirecte d'une personne (Considérant 26). Les données véritablement anonymes sortent du champ d'application du RGPD.
Notre approche
- →Table de correspondance de pseudonymisation conservée localement sur votre poste, jamais transmise.
- →Traitement IA sur un texte anonymisé : ni noms propres, ni identifiants ne sont envoyés aux assistants.
- →Ré-identification maîtrisée effectuée localement par l'utilisateur après le traitement.
2. Modèle NER hybride propriétaire
Modèle entraîné spécifiquement sur les écrits du social / médico-social français :
- →NER statistique + règles métiers + listes expertes
- →100+ types d'entités (identités, lieux privés, dates sensibles, situations précises, institutions…)
3. Traitement local ou contrôlé
- →Aucun nom propre transmis à une IA externe
- →Compatible avec les assistants (ChatGPT, Claude, Mistral…) si l'utilisateur le souhaite
- →Architecture pensée pour être déclinable en infrastructures locales ou cloud souveraines
Déroulé d'utilisation
Rédaction initiale
Vous rédigez ou collez un texte comportant des informations sensibles.
Pseudonymisation
Le système pseudonymise automatiquement :
« Mme X, rue Y, IME Z… » → <PERSONNE_3>, <ADRESSE_2>, <ETABLISSEMENT_7>
Traitement IA
Vous utilisez l'outil d'IA de votre choix pour reformuler, clarifier, structurer.
Ré-identification
Ré-identification contrôlée pour obtenir votre version finale.
Démonstration en temps réel
M. Dupont habite à Paris. Il travaille...
Le texte bénéficie de l'IA sans jamais exposer l'identité des personnes accompagnées.
Cas d'usage envisagés
Préparation de rapports
Notes et courriers sensibles
Reformulation de textes
Textes complexes ou émotionnels
Appui à la structuration
Clarté rédactionnelle
Soutien aux professionnels
Non à l'aise avec l'écrit
Rédaction préparatoire
Pour dialoguer avec les autorités ou les partenaires
Analyse de corpus
Motifs récurrents, besoins émergents, analyse lexicale sur des volumes d'écrits
Les usages professionnels sont déployés via BMSE dans le cadre de leurs accompagnements en tarification ESSMS, analyse budgétaire et pilotage financier pour le secteur médico-social.
Aperçu de l'interface
Tester la version bêta
Une version accessible est disponible pour :
→ Tester le fonctionnement
→ Remonter des cas réels
→ Contribuer à la précision du modèle
→ Devenir structure partenaire
En synthèse
Anonymisation = utiliser l'IA sans exposer les personnes
✓ Protection des données
✓ Soutien rédactionnel
✓ Amélioration continue
✓ Conformité RGPD
Une technologie en évolution qui place les professionnels au centre du processus de développement.
Démonstrations et interviews
Des questions ? Des idées ?
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