Anonymiser un document

L’anonymiseur de documents remplace les données personnelles d’un document par des jetons stables — même donnée, même jeton — et vous remet le document transformé avec sa table de correspondance, qui permet de restaurer les valeurs ensuite, y compris sur un texte retravaillé par une IA. Traitement en mémoire sur nos serveurs (France), zéro rétention : ni le document, ni la table ne sont conservés.

C’est un outil à part : le choix des types de données à anonymiser se fait à chaque utilisation, sans lien avec vos règles de conformité (qui gouvernent, elles, ce qui part vers les modèles à chaque requête).

Où le trouver

Surface	Accès
Portail	Portail → Conformité → « Anonymiser un document »
Assistant	`/assistant/anonymiser` (barre latérale) — tous les rôles, consommateurs compris
API	`POST /v1/anonymize` + `POST /v1/deanonymize` (scope `anonymize`)
Sans compte	astrolabe.chat/anonymiseur (2 Mo max, usage limité)

Ce qui entre, ce qui sort

Le remplacement se fait au plus près de la structure du fichier :

Entrée	Sortie
`.txt` / `.md` / `.csv` / `.tsv`	même format (CSV traité champ par champ : le fichier reste valide)
`.xlsx`	`.xlsx` régénéré (remplacement cellule par cellule ; nombres, dates et formules inchangés)
`.docx` / `.html` / `.rtf`	Markdown (titres, listes et tableaux préservés)
`.pdf`	texte à plat (la mise en page n’est pas reconstruite)

15 types de données détectés (via Presidio + reconnaisseurs français) : e-mail, téléphone, nom, adresse/lieu, IBAN, carte bancaire, adresse IP, URL, portefeuille crypto, NIR, RNA, SIREN, SIRET, passeport, plaque d’immatriculation.

Deux modes de remplacement :

Jetons stables (défaut) : <nom:a1b2c3d4> — deux graphies d’une même donnée (06 12 34 56 78 / 0612345678) donnent le même jeton, et « Marie Dupont », « Mme Dupont » ou « DUPONT Marie » sont reliés au même jeton quand le contexte le permet sans ambiguïté. Le document reste analysable (suivre une personne, compter, croiser) et réversible via la table.
Caviardage : [NOM], [E-MAIL] — définitif, sans table, pour diffusion.

Le format [[nom:a1b2c3d4]] (option « pour coller dans un chat ») évite qu’un rendu markdown n’avale les jetons <…> au copier-coller.

Restaurer les valeurs (dé-anonymiser)

Faites retravailler le document anonymisé par l’IA de votre choix, puis restaurez les valeurs dans le résultat à partir de la table : la restauration est une substitution littérale, indifférente aux modifications du texte autour (résumé, reformulation, traduction). Le matching est tolérant (formats de jeton, casse, espaces parasites) ; un jeton absent de la table est laissé tel quel et signalé.

Au portail et dans l’assistant, la restauration se fait dans votre navigateur : le document retravaillé et la table ne quittent pas votre machine.

API

# Anonymiser (scope `anonymize`)
curl -X POST https://api.astrolabe.chat/v1/anonymize \
  -H "Authorization: Bearer sk-…" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "filename": "export-crm.csv",
    "data_base64": "<fichier en base64>",
    "keys": ["email", "phone", "person", "iban"],
    "mode": "token"
  }'
# → { "filename", "content" | "content_base64", "content_type",
#     "entities_found", "mapping_csv" }

# Restaurer (le pendant, pour l'automatisation server-side)
curl -X POST https://api.astrolabe.chat/v1/deanonymize \
  -H "Authorization: Bearer sk-…" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{ "content": "<texte retravaillé>", "mapping_csv": "<table>" }'
# → { "content", "restored", "unresolved" }

keys (optionnel, défaut : tout sauf url) : email, phone, person, location, iban, credit_card, ip, url, crypto, nir, rna, siren, siret, passport_fr, plaque. mode : token (défaut) ou redact. token_format : angle (défaut) ou bracket. Plafond : 15 Mo. Gratuit (aucun jeton de modèle consommé).

Make et Zapier

Les applications Make et Zapier d’Astrolabe exposent les modules « Anonymize a Document » et « Deanonymize a Text » : dans un scénario, mappez un texte venu d’une étape précédente (cas courant) ou un fichier en base64, choisissez les types de données, récupérez le document anonymisé et sa mapping_csv — puis, après l’étape IA de votre choix, restaurez les valeurs avec Deanonymize. Le scénario type : récupérer un document → l’anonymiser → le faire résumer par une IA externe → restaurer les valeurs → envoyer le résultat. La clé utilisée doit porter le scope anonymize.

Limites (les mêmes que la conformité)

C’est une pseudonymisation au sens du RGPD (réversible via la table, que vous seul détenez), pas une anonymisation irréversible.
Détection statistique pour les noms et lieux : aucun moteur ne garantit 100 % de rappel — relisez avant de diffuser.
Les quasi-identifiants (« la directrice de l’école de la rue X ») ne sont pas couverts.
Le contenu des images n’est pas analysé ; la mise en page PDF/DOCX n’est pas reconstruite.