Pourquoi mon outil de détection de PII ne détecte-t-il pas les noms et les identifiants dans les documents allemands, français et polonais ?

La plupart des outils de PII sont centrés sur l'anglais — un Steuer-ID allemand (11 chiffres avec somme de contrôle), un NIR français (15 chiffres) ou un PESEL polonais ont des formats uniques que les modèles regex génériques manquent entièrement. anonym.legal utilise une pile de détection à trois niveaux : des modèles natifs de langue spaCy pour 25 langues européennes à forte ressource, Stanza pour 7 langues supplémentaires, et des transformateurs multilingues XLM-RoBERTa pour 16 langues à faible ressource. Avec plus de 285 types d'entités, y compris des identifiants DACH, nordiques et d'Europe de l'Est, la détection conforme au RGPD fonctionne dans tous les États membres de l'UE.

Notre outil détecte les SSN américains mais ne trouve pas les Steuer-IDs allemands, les NIR français et les Personnummer suédois — comment obtenir une couverture complète de l'UE ?

anonym.legal fournit plus de 285 types d'entités, y compris des identifiants spécifiques à chaque pays : Steuer-ID allemande (11 chiffres avec une somme de contrôle), NIR français (15 chiffres avec indicateur de genre), Personnummer suédois (10 chiffres avec indicateur de siècle), numéros NI/NHS britanniques, BSN néerlandais, PESEL polonais, et bien d'autres. Chaque identifiant possède des algorithmes de validation et de somme de contrôle spécifiques au format intégrés. Vanilla Presidio ne détecte qu'environ 55 types d'entités — anonym.legal étend cela par 5x avec des reconnaisseurs spécifiques à chaque région.

Presidio ne détecte qu'environ 55 types d'entités — nous avons besoin de numéros d'identification fiscale européens, d'IBAN et de numéros d'enregistrement allemands. Existe-t-il des bibliothèques complètes ?

anonym.legal étend les ~55 types d'entités par défaut de Presidio à plus de 285 avec une couverture régionale complète : numéros d'identification fiscale et d'enregistrement DACH, tous les formats d'IBAN de l'UE, numéros de personnel nordiques, numéros NHS/NI du Royaume-Uni, numéros d'identification nationaux APAC, CPFs et CUILs d'Amérique latine, et identifiants financiers (SWIFT, portefeuilles crypto). Tous les reconnaisseurs incluent la validation de format et la vérification de somme de contrôle lorsque cela est applicable.

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Détection PII : 285+ types d'entités

Notre moteur de détection basé sur les regex identifie plus de 285 types d'informations personnelles avec une précision fondée sur les motifs. Même entrée, même résultat, à chaque fois.

Essayer gratuitement Référence complète des entités

Comment fonctionne la détection

Correspondance de motifs

Utilise des motifs regex soigneusement conçus pour chaque type d'entité, garantissant des résultats cohérents et prévisibles sur tous les documents.

Score de confiance

Chaque détection inclut un score de confiance (0-1) basé sur la force du motif et le contexte, vous aidant à filtrer les résultats.

Prise en compte du contexte

Le contexte du texte environnant améliore la précision de la détection, réduisant les faux positifs tout en repérant les cas limites.

Supported Entity Types

Comprehensive coverage of personal information types across categories

Personal Identifiers

Person Names
Email Addresses
Phone Numbers
Date of Birth
Age
Gender
Nationality

Financial Information

Credit Card Numbers
IBAN
BIC/SWIFT
Bank Account Numbers
Tax IDs
VAT Numbers

Government IDs

Social Security Numbers (SSN)
National ID Numbers
Passport Numbers
Driver's License
Health Insurance IDs

Location Data

Street Addresses
Cities
ZIP/Postal Codes
Countries
GPS Coordinates

Digital Identifiers

IP Addresses (v4/v6)
MAC Addresses
URLs
Domain Names
User IDs

Organization Data

Company Names
Organization IDs
Registration Numbers
Department Names

Temporal Data

Dates
Times
Date Ranges
Timestamps

International Formats

German ID (Personalausweis)
UK National Insurance
Spanish DNI/NIE
Italian Codice Fiscale
And 20+ more country-specific formats

Prise en charge d'entités personnalisées

Besoin de détecter des motifs personnalisés ? Créez vos propres types d'entités avec des motifs regex ou utilisez notre générateur de motifs assisté par IA.

Création manuelle de motifs

Définissez des motifs regex pour des identifiants propriétaires tels que les matricules internes des employés, les codes de projet ou des numéros de référence personnalisés.

Générateur de motifs par IA

Décrivez en langage naturel ce que vous souhaitez détecter, et notre IA génère pour vous des motifs regex optimisés.

En savoir plus sur la création d'entités par IA →

Commencez à détecter les PII dès aujourd'hui

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Limitations / Important note

Detection is probabilistic and may miss entities or flag false positives; high-stakes outputs should be human-reviewed.
Entity coverage and accuracy vary by language, document type, and jurisdiction.
This page is informational and is not legal advice.

How we measure — our methodology

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.