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Plongées approfondies dans la détection des PII, NER et la technologie d'anonymisation

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Technique

Presidio est puissant. C'est aussi un projet de...

Microsoft Presidio a des milliers d'étoiles sur GitHub et des centaines de problèmes ouverts.

June 15, 20266 min
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De 6 semaines d'enfer DevOps à une intégration de 3...

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June 14, 20267 min
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Le Coût Réel de la Détection PII Open-Source...

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June 12, 20267 min
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Le problème de précision de 22,7 % de Presidio...

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June 11, 20267 min
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Confidentialité Reproductible : Pourquoi les Équipes...

L'anonymisation des données d'entraînement ML doit être cohérente et reproductible.

June 7, 20266 min
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Construire un pipeline de données conforme au GDPR...

Les balises de colonne dbt ne sont pas conformes au GDPR. Les données brutes des clients atteignent votre entrepôt Snowflake non masquées avant que...

May 29, 20268 min
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FOIA à l'ère de l'IA : Comment les agences réduisent...

Le gouvernement fédéral a dépensé environ 500 millions de dollars pour le traitement des demandes FOIA en 2024...

May 28, 20268 min
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Le RGPD limite l'utilisation des données personnelles pour la formation ML au-delà de son objectif de collecte initial.

May 27, 20267 min
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May 23, 20269 min
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May 18, 20268 min
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April 13, 20269 min
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April 3, 20268 min
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L'écart de conformité au Moyen-Orient...

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April 1, 20268 min
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Le problème des documents en langues mixtes...

72 % des entreprises de l'UE traitent des documents dans 3 langues ou plus simultanément.

March 26, 20267 min
Technique

Confidentialité des données en APAC...

Une fintech de Singapour traitant 500 000 chats de support par mois dans 12 langues APAC a constaté que son outil uniquement en anglais manquait des...

March 24, 20267 min
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Une étude de référence de 2024 a révélé que Presidio a généré 13 536 détections de faux positifs de noms à travers 4 434 échantillons...

March 23, 20268 min
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Comment l'ISO 27001 + l'architecture Zero-Knowledge...

Une enquête de 2025 a révélé que le 'manque de certification de sécurité reconnue' était la raison n°2 pour laquelle les CISO disqualifient les...

March 19, 20267 min
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Répondre aux questions les plus difficiles des...

Les questionnaires de sécurité des fournisseurs d'entreprise comptent en moyenne plus de 100 questions.

March 18, 20267 min
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March 17, 20268 min
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March 16, 20268 min
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March 16, 20268 min
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March 10, 202610 min
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LibreOffice vs. Microsoft Office pour la Redaction...

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March 10, 20268 min
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March 6, 20267 min
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About this page

We update this page when our platform or the law changes.

Read our founder note for how we work.

Each change shows up in the timestamp at the top.

We follow these rules

  • GDPR (EU 2016/679).
  • ISO/IEC 27001:2022.
  • NIS2 (EU 2022/2555).
  • HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).

Our promise

We do not sell your data.

We do not train models on your text.

We store your files in Germany.

You can delete your account at any time.

You own your work.

Where we run

Our company HQ is in Saarbrücken, Germany. Our servers run in Hetzner's Falkenstein datacenter.

Hetzner holds ISO 27001 certification.

All data stays in the EU.

Backups run every day.

Need help?

Email support@anonym.legal.

We reply within one business day.

How we test

We run a full check suite on every release.

Each surface gets its own sweep script and report.

Human reviewers spot-check the output each week.

We track recall and precision on a labelled set.

Bad runs block the deploy.

What we never do

  • We never sell your information to third parties.
  • We never train models on what you upload.
  • We never keep your work after you delete it.
  • We never share keys with any outside firm.
  • We never run ads inside the product.

Plans in plain words

We sell credits, not seats.

One credit covers one short job.

Long jobs use a few credits each.

You can top up at any time.

Unused credits roll over each month.

Read the plans page for current rates.

Who built this

A small team of engineers and lawyers built this.

We ship from Europe and work in the open.

Our founder note spells out why we started.

Where to start

How the parts fit

A browser add-on cleans text inside Chrome.

A Word plug-in handles drafts in Office.

A small desktop tool works on whole folders.

An agent protocol link feeds large models safely.

All four share one core engine and one rule set.

Words from our team

We started this work after a lunch about cookies.

One friend kept getting odd ads on her phone.

We asked why a court file leaked through a draft.

We sketched the first build on a napkin that week.

By month three we had a tiny demo for a friend.

She used it on her first case the next day.

Common questions we hear

Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.

Does it work on long files? Yes, in small chunks.

Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.

Does it run offline? The desktop build runs offline.

Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.

Will it learn from my work? No, we never train on inputs.

A short tour of the workflow

Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.

Press run and watch the side panel show each hit.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

Save the cleaned file or send it to a teammate.