Anonymiser les contrats d'une data room M&A avant due-diligence externe – Anonymisation conforme au RGPD selon Code civil art. 1112-1 ; RGPD art. 6(1)(f) ; Règlement Rome I art. 12

La data room contractuelle d'une opération M&A regroupe des centaines de contrats identifiant les parties, dirigeants et contacts clés, soumis au devoir d'information précontractuelle de l'article 1112-1 du Code civil. Le traitement de ces données repose sur l'intérêt légitime au sens de l'article 6(1)(f) du RGPD. anonym.legal pseudonymise en lot pour sécuriser la due-diligence.

Quand cela s'applique

Ce flux s'applique lors d'une opération de fusion-acquisition ou de levée de fonds nécessitant la mise à disposition d'une data room contractuelle à des acquéreurs, investisseurs ou leurs conseils, sans exposer les données personnelles figurant dans les contrats.

  1. Téléversez l'ensemble des contrats de la data room dans un lot unique (PDF, DOCX).
  2. Le moteur traite chaque document en parallèle et identifie les données personnelles : noms, adresses, e-mails et numéros de téléphone des parties et contacts.
  3. Chaque individu reçoit un pseudonyme cohérent sur l'ensemble du lot, préservant la traçabilité inter-documents.
  4. Les clauses matérielles, montants, durées et conditions de résiliation sont conservés en clair.
  5. Une table de correspondance unique couvre l'ensemble du lot ; elle est chiffrée et stockée en hébergement UE.
  6. Déposez les documents pseudonymisés dans la data room pour revue par les acquéreurs.
  7. Réidentifiez les documents sélectionnés en phase finale de négociation.

Ce que vous fournissez

  • Archive complète des contrats de la data room (PDF, DOCX)
  • Périmètre du lot (catégories de contrats, période)
  • Indication des types de données à pseudonymiser

Limites & précautions

  • Le traitement en lot de très grandes data rooms (plusieurs milliers de documents) peut nécessiter un traitement par tranches — contactez le support pour les volumes importants.
  • anonym.legal ne classe pas les contrats par catégorie juridique ; cela reste de la responsabilité de l'équipe de due-diligence.
  • Les documents scannés de faible qualité (moins de 200 dpi) peuvent réduire la précision de la détection des entités.

FAQ

La cohérence des pseudonymes est-elle garantie entre tous les documents du lot ?

Oui. Un même individu nommé dans plusieurs contrats de la data room reçoit le même pseudonyme dans l'ensemble du lot, préservant la traçabilité des relations contractuelles sans révéler les identités réelles.

Peut-on pseudonymiser également les dénominations sociales des entités cibles ?

Oui, via l'option dédiée. Elle est recommandée pour les opérations hautement confidentielles où même le nom de la cible doit rester protégé jusqu'à la signature du contrat définitif.

Le traitement est-il conforme au RGPD pour les opérations M&A ?

Oui. La base légale est l'intérêt légitime au sens de l'article 6(1)(f) du RGPD, dûment documenté dans le registre des traitements. La pseudonymisation réduit le risque résiduel pour les personnes concernées.

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

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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.