On sous-estime. Presque toujours. Un document de travail cache bien plus de données personnelles qu'on ne l'imagine, et un simple contrat ou un compte rendu en aligne facilement des dizaines : noms, dates, adresses, identifiants, montants, tout y passe. C'est exactement ce qui s'échappe au moment où vous collez le fichier dans une IA, sans le moindre filtre. Voici un ordre de grandeur, par type de document.
Méthode : chiffres indicatifs, fondes sur des documents types. Le nombre réel depend du document. Le but est de montrer un ordre de grandeur, pas une statistique exacte.
Pourquoi c'est plus que ce qu'on croit
Le nom saute aux yeux. Le reste, beaucoup moins. Pourtant un document fourmille de signaux identifiants qui s'additionnent en silence : une date de naissance, une adresse, un IBAN, un numéro de dossier, parfois une pathologie ou un salaire glissé au détour d'une ligne. Pris ensemble, ils suffisent à reconnaître une personne, même quand son nom n'apparaît nulle part. D'où le problème : masquer « juste le nom » ne suffit pas.
Ce que ca change avant l'IA
Plus il y a de données identifiantes, plus l'envoi brut vers un modèle tiers vous expose. La logique est implacable. La parade, elle, ne change jamais, quel que soit le volume en jeu : pseudonymiser avant l'IA, conserver la clé de correspondance, puis ré-identifier en local une fois le travail terminé. L'IA raisonne sur la structure et le sens. Pas sur l'identité.
Safe-Doc s'en charge. Il détecte et masque automatiquement ces dizaines d'éléments, préserve la mise en page d'origine, traite tout en Union européenne, puis purge sans rien conserver. Pour aller plus loin, voir le guide ChatGPT et RGPD en entreprise.
Voyez ce qui est détecté sur votre propre document. Le vôtre, pas une démo. En quelques secondes.