Anonymiser les bons de commande B2B avant audit achat – Anonymisation conforme au RGPD selon Code de commerce L110-3 ; Code civil art. 1359

Le bon de commande fait la preuve de l'acte de commerce par tous moyens au sens de l'article L110-3 du Code de commerce et par écrit au sens de l'article 1359 du Code civil lorsqu'une confirmation est exigée. Il identifie l'acheteur, le fournisseur et leurs représentants. anonym.legal pseudonymise ces données personnelles pour les audits achat et les analyses de conformité.

Quand cela s'applique

Ce flux s'applique lors d'un audit des achats, d'un contrôle interne ou d'une revue par un prestataire externe qui nécessite d'analyser les montants, les délais et les conditions de livraison sans accéder aux identités des contacts.

  1. Téléversez les bons de commande en PDF, DOCX ou CSV exporté depuis l'ERP.
  2. Le moteur identifie les noms des acheteurs, approbateurs, fournisseurs et contacts de livraison dans les en-têtes, corps et blocs de signature.
  3. Chaque individu nommé reçoit un pseudonyme cohérent sur l'ensemble du lot.
  4. Les références de commande, montants, quantités, délais et conditions de paiement sont conservés intacts.
  5. La table de correspondance réversible est chiffrée et stockée en hébergement UE.
  6. Exportez le lot pseudonymisé en PDF ou CSV pour l'audit.

Ce que vous fournissez

  • Bons de commande en PDF, DOCX ou CSV ERP
  • Périmètre de l'audit (dates, catégorie d'achat, fournisseurs)
  • Indication du traitement en lot

Limites & précautions

  • Les codes fournisseurs et références produits internes ne sont pas des données personnelles et sont conservés tels quels — vérifiez qu'ils ne permettent pas une réidentification indirecte.
  • Les documents ERP fortement structurés peuvent nécessiter un paramétrage des colonnes avant traitement.
  • anonym.legal ne valide pas la conformité comptable ni les droits de signature.

FAQ

Peut-on traiter des bons de commande exportés depuis un ERP au format CSV ?

Oui. Importez votre fichier CSV en configurant le mappage des colonnes contenant des données personnelles. Le moteur pseudonymise les colonnes désignées et exporte un CSV compatible avec votre outil de reporting.

Les montants et conditions de paiement sont-ils masqués ?

Non. Les montants, conditions de règlement et délais de livraison ne sont pas des données personnelles et sont conservés en clair pour permettre l'analyse financière.

Comment gérer un lot de plusieurs centaines de bons de commande ?

Le traitement en lot est conçu pour ce cas d'usage. Téléversez l'archive complète ; les pseudonymes sont attribués de manière cohérente sur l'ensemble du lot et la table de correspondance unique couvre tous les documents.

Contrats commerciaux

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 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.