Anonymiser les bulletins de paie pour audit et benchmarking RH – Anonymisation conforme au RGPD selon Code du travail L3243-1 à L3243-5

Le bulletin de paie contient le nom, le numéro de Sécurité sociale, le salaire brut et les cotisations d'un salarié identifié, données strictement encadrées par les articles L3243-1 à L3243-5 du Code du travail. anonym.legal pseudonymise ces champs personnels afin que les bulletins puissent être transmis à des consultants ou utilisés comme référence de benchmarking sans exposer l'identité du salarié.

Quand cela s'applique

Ce flux s'applique lorsque des bulletins de paie doivent être partagés avec des prestataires externes, des auditeurs sociaux, ou des avocats dans le cadre d'un litige prud'homal, et que l'identité précise du salarié n'est pas requise par le destinataire.

  1. Téléversez un ou plusieurs bulletins de paie au format PDF ou image numérisée.
  2. Le moteur identifie les données personnelles : nom, prénom, numéro de Sécurité sociale, adresse, IBAN et intitulé de poste.
  3. Chaque salarié reçoit un pseudonyme cohérent sur l'ensemble des occurrences dans le document.
  4. Les montants brut, net, cotisations et cumuls annuels sont conservés intacts pour préserver la valeur analytique.
  5. La correspondance réversible entre pseudonymes et identités réelles est chiffrée et stockée en hébergement UE.
  6. Le bulletin pseudonymisé est exporté aux formats PDF ou DOCX pour transmission sécurisée.
  7. Pour les projets de benchmarking, plusieurs bulletins peuvent être traités en lot afin de comparer les structures salariales sans révéler les identités individuelles.

Ce que vous fournissez

  • Bulletins de paie en format PDF ou image numérisée
  • Liste des champs à pseudonymiser (nom, IBAN, numéro SS, adresse)
  • Indication du traitement individuel ou en lot
  • Période de paie concernée si pertinente pour l'audit

Limites & précautions

  • anonym.legal ne vérifie pas la conformité légale du bulletin ni le calcul des cotisations — cela reste de la responsabilité de l'employeur et du gestionnaire de paie.
  • Les éléments d'identification contextuelle très spécifiques (mention d'un poste unique ou d'un site particulier) peuvent nécessiter une relecture manuelle complémentaire.
  • La réidentification n'est possible qu'en conservant de manière sécurisée la clé de correspondance ; la perte de cette clé rend la réidentification impossible.

FAQ

Les montants de salaire sont-ils également pseudonymisés ?

Par défaut, les montants (brut, net, cotisations) sont conservés, car ils constituent la valeur analytique du document. Il est possible de configurer leur masquage si la politique de confidentialité de l'entreprise l'exige, auquel cas seules les structures de rémunération agrégées resteraient visibles.

Le traitement est-il conforme au RGPD pour les données de paie ?

Oui. La pseudonymisation des données de paie réduit le risque lié au traitement au sens de l'article 5 du RGPD. Les données pseudonymisées restent des données à caractère personnel mais leur exposition en cas de fuite est significativement atténuée. Le stockage est assuré en UE.

Peut-on traiter des bulletins de paie numérisés depuis des archives papier ?

Oui. Le moteur prend en charge les images numérisées et les PDF issus de l'OCR. La qualité de reconnaissance dépend de la résolution du scan ; un minimum de 300 dpi est recommandé pour une détection fiable des entités.

La réidentification est-elle disponible après transmission à un avocat ?

Oui. La correspondance chiffrée est conservée et la réidentification est accessible aux utilisateurs autorisés via la clé stockée, à tout moment pendant la durée de conservation configurée.

Droit social

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We do not sell your data.

We do not train models on your text.

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Where we run

Our servers live in Falkenstein, Germany.

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We run a full check suite on every release.

Each surface gets its own sweep script and report.

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We track recall and precision on a labelled set.

Bad runs block the deploy.

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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.