Pourquoi Regex, pas IA ?
Pour la conformité réglementaire, vous avez besoin de résultats que vous pouvez expliquer et reproduire. Notre approche déterministe fournit exactement cela—pas de boîtes noires, pas de surprises.
Comparaison détaillée
We use the best tool for each job: deterministic regex patterns for structured data, and proven ML models for names and entities. Built on Microsoft Presidio.
| Entity Type | Detection Method | Examples |
|---|---|---|
| Données Structurées | Modèles Regex | Emails, numéros de sécurité sociale, cartes de crédit, IBAN, numéros de téléphone |
| Noms & Organisations | Modèles ML (spaCy, Stanza) | Noms de personnes, noms d'entreprises, lieux |
| 48 Langues | XLM-RoBERTa | Reconnaissance d'entités multilingues |
| Reproductibilité | 100% Reproductible | Même entrée = même sortie, à chaque fois |
| Détection de Noms | Haute Précision ML | Modèles NLP éprouvés avec des scores de confiance |
| Auditabilité | +Entièrement Auditable | Position, type, confiance pour chaque entité |
Comment fonctionne l'appariement de motifs
Chaque type d'entité a des motifs regex soigneusement élaborés qui correspondent à des formats spécifiques.
Adresses e-mail
[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}Correspond au format standard des e-mails : local-part@domain.tld
Numéros de carte de crédit
\b(?:4[0-9]{12}(?:[0-9]{3})?|5[1-5][0-9]{14}|...)\bCorrespond aux formats Visa, Mastercard, Amex et autres cartes avec validation de Luhn
IBAN Allemand
DE[0-9]{2}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{2}Correspond au format IBAN allemand avec des espaces optionnels
Conçu pour la conformité
Lorsque les auditeurs demandent "pourquoi cela a-t-il été détecté ?" vous avez besoin d'une réponse claire. Notre approche basée sur regex fournit exactement cela.
- Article 25 du GDPR : Confidentialité par conception avec un traitement explicable
- ISO 27001 : Processus documentés et répétables
- Trace d'audit : Chaque détection peut être retracée à un motif spécifique
Exemple de réponse d'audit
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