Anonymiser le registre santé-sécurité pour audit et formation CHSCT – Anonymisation conforme au RGPD selon Code du travail L4624-1

Le registre de santé et sécurité au travail recense les observations et signalements des salariés sur les conditions de travail, pouvant mentionner nominativement les auteurs des signalements et les personnes concernées. anonym.legal pseudonymise ces données afin que le registre puisse être analysé par des préventeurs externes ou présenté en formation sans exposer les identités.

Quand cela s'applique

Ce flux s'applique lors d'un audit de prévention des risques, d'une formation des membres du CSE-SSCT, ou d'une communication à un expert en santé au travail où seule la nature des signalements importe et non les identités des auteurs.

  1. Téléversez le registre sous forme numérique (PDF, XLSX ou export logiciel).
  2. Le moteur identifie les noms des salariés ayant effectué des signalements et des personnes citées.
  3. Chaque individu reçoit un pseudonyme cohérent sur l'ensemble des entrées du registre.
  4. La nature du signalement, la date, le service et le suivi apporté sont conservés pour l'analyse.
  5. La correspondance est chiffrée et stockée en hébergement UE.
  6. Le registre pseudonymisé est exporté pour audit ou formation.

Ce que vous fournissez

  • Registre de santé-sécurité en format numérique (PDF, XLSX, export logiciel)
  • Période de référence pour l'analyse
  • Indication du niveau de granularité requis

Limites & précautions

  • La pseudonymisation ne modifie pas les obligations légales de tenue et de présentation du registre original lors d'un contrôle.
  • Un signalement très spécifique peut demeurer identifiant même après pseudonymisation des noms.
  • anonym.legal ne procède pas à l'évaluation des risques professionnels ; cela reste de la responsabilité de l'employeur et des services de prévention.

FAQ

Le registre pseudonymisé peut-il être partagé avec les membres du CSE-SSCT ?

Oui. La version pseudonymisée permet aux membres du CSE-SSCT d'analyser les tendances et typologies de signalements sans avoir accès aux identités des auteurs, ce qui peut favoriser un dialogue plus ouvert sur les conditions de travail.

Les dates des signalements sont-elles conservées ?

Oui. Les dates sont des données structurelles conservées en clair, permettant une analyse temporelle des incidents sans identification des auteurs.

La pseudonymisation est-elle appropriée pour préparer une analyse de risques psychosociaux ?

Oui. Dans le cadre d'une analyse de risques psychosociaux, la pseudonymisation des signalements permet aux experts mandatés de travailler sur des données réelles sans exposer l'identité des salariés, favorisant ainsi la confidentialité nécessaire à ce type d'analyse.

Droit social

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.