By · Last updated 2026-06-05

Kembali ke BlogGDPR & Kepatuhan

CNIL Prancis: Kepatuhan Teknis GDPR

CNIL memproses 16.433 keluhan pada 2023 dan mendenda €150 juta+ sejak 2019. Panduan AI-nya mewajibkan anonimisasi yang terdokumentasi untuk data pelatihan.

June 5, 20267 menit baca
CNIL FranceFrench GDPRAI anonymizationFrench data protectionprivacy by design

CNIL Prancis: Kepatuhan Teknis GDPR

Regulator Privasi Paling Ketat di Prancis

Badan data Prancis adalah CNIL. Ia menetapkan aturan privasi paling tepat di EU. Sebagian besar regulator EU menulis panduan yang luas. CNIL melangkah lebih jauh. Ia menerbitkan spesifikasi teknis yang presisi yang disebut recommandations. Ini mendefinisikan seperti apa kepatuhan GDPR yang nyata.

Regulator EU lain sering menyalin karya CNIL. Teks-teks utama termasuk Guide pratique de l'anonymisation 2023 dan panduan AI 2024.

Angka-angka menunjukkan badan ini aktif. Ia menangani 16.433 keluhan pada 2023. Itu 43% lebih banyak dari 2022. Ia telah mengeluarkan sekitar €150 juta dalam denda GDPR sejak penegakan dimulai.

Pelatihan AI: Enam Jenis Catatan yang Perlu Dibersihkan

Panduan AI CNIL 2024 berlaku secara luas. Ini mencakup setiap kelompok yang melatih AI pada catatan pribadi Prancis. Ini juga berlaku untuk mereka yang melayani pengguna Prancis dengan alat AI.

Agensi mencantumkan enam jenis catatan yang perlu dibersihkan sebelum pelatihan AI:

  1. Identifiants directs (ID langsung): Nama, alamat, nomor ID. Hapus atau ganti sebelum pelatihan.
  2. Identifiants quasi-directs (quasi-ID): Kelompok sifat yang memungkinkan re-identifikasi. Terapkan pemeriksaan k-anonymity.
  3. Données sensibles (tipe khusus): Catatan kesehatan, biometrik, politik, dan keyakinan. Isolasi dengan kontrol tambahan.
  4. Données comportementales (catatan penggunaan): Riwayat penelusuran dan pola penggunaan. Gabungkan atau samarkan ini.
  5. Données inférées (sifat yang disimpulkan): Sinyal yang diturunkan AI dari penggunaan. Terapkan batasan tujuan.
  6. Données relatives aux mineurs (catatan anak-anak): Catatan apa pun yang terkait dengan orang di bawah 15 tahun. Jalankan pemeriksaan usia dan gunakan scrubbing yang kuat.

Menggunakan LLM yang dilatih pada konten yang diambil? Anda memerlukan bukti tertulis. Tunjukkan bahwa catatan pelatihan Anda telah ditinjau dan dibersihkan. Lihat panduan kepatuhan GDPR kami untuk detail cakupan.

Panduan Anonimisasi: Aturan Inti

Panduan 2023 adalah teks paling rinci di EU tentang topik ini. Ini menetapkan standar untuk apa yang dianggap benar-benar anonim.

Teknik yang disetujui:

  • k-anonymity — setiap catatan terlihat seperti setidaknya k-1 catatan lainnya
  • l-diversity — sifat sensitif bervariasi dalam setiap kelompok
  • Privasi diferensial — noise ditambahkan ke statistik output
  • Pseudonimisasi — langkah pengurangan risiko, bukan anonimisasi sejati

Catatan yang diperlukan:

Untuk setiap aktivitas yang menggunakan scrubbing, CNIL mengharapkan fiche d'anonymisation (catatan anonimisasi). Harus mencakup:

  • Teknik yang digunakan dan pengaturan utamanya (nilai k, nilai epsilon)
  • Hasil pemeriksaan risiko re-identifikasi
  • Metode validasi (pengujian atau tinjauan eksternal)
  • Penanggung jawab dan tanggal tinjauan

Pemeriksaan risiko re-identifikasi:

Sebelum menandai catatan sebagai anonim, jalankan pemeriksaan formal. Tanyakan: bisakah seseorang yang termotivasi melakukan re-identifikasi ini? Lihat kumpulan data tambahan apa yang ada. Pertimbangkan konteks penuh.

PII Prancis: Apa yang Harus Ditemukan Alat Anda

Aturan Prancis mewajibkan cakupan PII berbahasa Prancis. Alat Anda harus mendeteksi tipe ID khusus Prancis.

ID utama yang perlu dicakup:

  • NIR: 15 digit (13 basis + kunci 2 digit). Ini adalah Nomor Jaminan Sosial Prancis.
  • Nomor carte vitale: ID kartu asuransi kesehatan.
  • SIRET/SIREN: ID bisnis yang ditemukan dalam file pribadi.
  • Numéro d'ordre professionnel: Nomor registri untuk dokter, pengacara, dan akuntan.
  • CNI (Carte nationale d'identité): Nomor kartu identitas nasional Prancis.

Model NER Prancis harus menangani pola nama Prancis. Ini termasuk nama majemuk (Jean-Pierre), partikel (de, du, des), dan nama keluarga dengan tanda hubung. Lihat panduan deteksi PII multibahasa kami untuk cara mencakup semua lokal.

Siap untuk melindungi data Anda?

Mulai anonimisasi PII dengan 285+ jenis entitas dalam 48 bahasa.

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.