By · Last updated 2026-06-05

Retour au blogGDPR & Conformité

HDPA Grèce : Détection AFM et AMKA — Pourquoi les...

L'AFM grec détecté avec 52 % de précision par des outils génériques. La HDPA a rendu 89 décisions en 2024 — en hausse de 162 % par rapport à 2022.

June 5, 20267 min de lecture
Greece HDPAAFM AMKA detectionGreek alphabet NERtourism GDPRGreek identifiers

HDPA Grèce : détection des numéros AFM et AMKA

Mis à jour pour 2026

L'autorité grecque de protection des données (HDPA) a émis 89 décisions d'application en 2024. C'est une hausse de 162 % par rapport aux 34 décisions de 2022. Le tourisme représente 38 % des dossiers HDPA. Le secteur maritime ajoute un risque sectoriel supplémentaire.

Consultez le guide de conformité RGPD pour en savoir plus sur l'application par les DPA nationales.

AFM : numéro d'immatriculation fiscale

L'ΑΦΜ est un numéro fiscal à 9 chiffres. Chaque citoyen, résident et entreprise du pays en possède un.

Somme de contrôle : Multipliez les chiffres 1 à 8 par les poids 256, 128, 64, 32, 16, 8, 4 et 2. Additionnez les produits. Prenez le modulo 11. Si le résultat est 10, le numéro est invalide. Sinon, le chiffre de contrôle est le résultat modulo 10.

L'AFM figure sur les factures, les contrats et les formulaires administratifs. C'est l'identifiant principal pour les personnes et les entreprises.

Lacune de détection : Les outils NLP génériques ne trouvent l'AFM qu'avec 52 % de précision (analyse HDPA 2024). Trois causes expliquent cela. Premièrement : le format à 9 chiffres ressemble à de nombreux numéros de référence et composantes de dates. Deuxièmement : la somme de contrôle modulo en deux étapes est absente de la plupart des outils génériques. Troisièmement : le numéro n'a souvent aucun libellé dans le document — il se trouve dans un bloc d'adresse.

Pour en savoir plus sur les identifiants structurés, consultez la référence des entités.

AMKA : numéro de sécurité sociale

L'ΑΜΚΑ est un numéro à 11 chiffres. Les chiffres 1 à 6 encodent la date de naissance au format JJMMAA. Le chiffre 7 encode le sexe : impair pour masculin, pair pour féminin. Les chiffres 8 à 11 forment le numéro de série et le chiffre de contrôle.

Cette structure ressemble au personnummer suédois. Les deux soulèvent la même préoccupation au titre du RGPD. Le numéro révèle le sexe biologique comme donnée.

L'AMKA figure dans les dossiers médicaux, les fichiers de sécurité sociale et les bulletins de paie. Chaque citoyen et résident en possède un. Il sert de numéro principal pour les soins de santé et les prestations. Consultez la page sécurité et conformité pour comprendre l'application du RGPD à ce type de données.

Lacune de support d'écriture

Le texte hellénique utilise un système d'écriture différent des langues latines. C'est un défi central pour les outils de détection des DCP.

Plages Unicode : Les caractères helléniques se trouvent dans U+0370–U+03FF et U+1F00–U+1FFF. Les outils conçus uniquement pour l'ASCII ou les écritures latines ne pourront pas traiter ces caractères.

Modèle NER : Le modèle spaCy el_core_news gère le NER hellénique. Mais il nécessite une configuration explicite. La plupart des pipelines par défaut utilisent uniquement l'anglais. Ils ne produisent aucun résultat sur les documents en écriture hellénique.

Fichiers à écriture mixte : Les documents du pays mélangent souvent écriture hellénique et latine. Les noms de marque et les termes techniques apparaissent en latin. Le corps du texte est en hellénique. Un pipeline doit gérer les deux.

Formes casuelles : Les noms changent de forme dans les phrases helléniques. Γεώργιος Παπαδόπουλος au nominatif devient Γεωργίου Παπαδόπουλου au génitif. Un outil doit effectuer une analyse morphologique pour les capturer tous les deux.

Consultez la FAQ pour les questions fréquentes sur la détection multilingue des DCP.

Risques de conformité dans le tourisme

Le tourisme représente 38 % des dossiers HDPA. L'échelle et la saisonnalité créent les principaux risques.

Conservation PMS : Les systèmes hôteliers collectent les numéros de passeport, les dates de naissance et les coordonnées. La HDPA a constaté que de nombreux systèmes conservent ces données pendant cinq ans ou plus. La plupart n'avaient pas d'objet déclaré. La plupart avaient également des contrôles de sécurité insuffisants.

Données de paiement : Les hôtels traitent les données de carte des clients locaux et étrangers. Les folios contiennent des numéros de carte partiels. Les systèmes de réservation contiennent les coordonnées complètes de la carte. PCI DSS et RGPD s'appliquent tous les deux.

Personnel saisonnier : Le personnel hôtelier travaille souvent sur des contrats de 4 à 6 mois. La HDPA a trouvé de nombreux cas où l'accès n'était pas supprimé à la fin du contrat. Cette lacune est courante dans les secteurs à fort taux de rotation.

Liste de contrôle technique pour la conformité HDPA

Pour traiter des documents en langue hellénique, utilisez ce stack minimum. La détection AFM nécessite une validation par somme de contrôle modulo en deux étapes. La détection AMKA nécessite une analyse des champs date de naissance et chiffre de sexe. Ajoutez le NER en écriture hellénique via spaCy el_core_news. Incluez la détection des passeports et des identifiants nationaux dans les deux écritures.

Pour les opérateurs touristiques, deux étapes organisationnelles sont également nécessaires. Premièrement : documenter les périodes de conservation des données PMS. Deuxièmement : supprimer l'accès système au départ des saisonniers. Ces étapes couvrent les constats HDPA les plus fréquents.

Consultez les tarifs pour les plans API adaptés aux flux documentaires intensifs de l'hôtellerie.


anonym.legal détecte l'AFM et l'AMKA avec une validation complète par somme de contrôle et prend en charge le NER en écriture hellénique via la pipeline spaCy el_core_news.

Sources

Prêt à protéger vos données ?

Commencez à anonymiser les PII avec plus de 285 types d'entités dans 48 langues.

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.

Related reading

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 servers live in Falkenstein, Germany.

We use Hetzner. They hold 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.