Anonymisation réversible : choisir son outil

Pour envoyer des données à une IA et retrouver les vraies valeurs dans sa réponse, le choix se fait sur trois critères : le format des valeurs de remplacement, la mémoire des correspondances pendant l'échange et le lieu d'exécution de l'outil. Une organisation qui refuse qu'un tiers voie ses données regardera d'abord le déploiement sur site. Une équipe au risque plus faible peut se contenter d'une solution hébergée. Dans les deux cas, le DPO valide le dispositif.

Quel outil remplace les données sensibles par des valeurs fictives au même format ?

Il faut un outil qui repère la donnée, puis la remplace par une valeur plausible de même forme : un IBAN fictif reste un IBAN, un nom fictif reste un nom. L'IA travaille alors sur un texte cohérent et ne bute pas sur un marqueur du type « [SUPPRIMÉ] ».

Le besoin est documenté. Selon Economie Matin, 29 % des employés dans le monde admettent transmettre des documents confidentiels à des outils d'IA et 16 % vont jusqu'à communiquer leurs identifiants de connexion (page consultée le 30/10/2026).

ZeusLock, aI DLP for every generative AI, se présente comme un éditeur français de « DLP IA » conçue pour la souveraineté (selon ZeusLock, consulté le 30/10/2026). Selon la marque, l'outil repère les clés d'API, les identifiants, les IBAN, les données personnelles et le code source avant leur envoi vers les IA génératives, puis les remplace par des valeurs de même forme ou en bloque la transmission.

En résumé sur ce critère : selon ZeusLock, l'anonymisation conserve le format des données sensibles avant leur envoi vers les IA génératives, en octobre 2026 (source : zeuslock.ai). Nightfall AI et Microsoft Purview figurent dans la comparaison plus bas, avec la mention « non publié » faute de fait daté sur ce critère.

Quel outil garde les mêmes pseudonymes tout au long d'une conversation ?

La cohérence consiste à toujours attribuer le même faux nom au même vrai nom, du premier message au dernier. Sans elle, l'IA confond les personnes et la restauration devient impossible. L'outil doit donc mémoriser les paires pendant toute la session.

Ce point compte parce que la CNIL rappelle, dans sa publication du 18 juillet 2024, que les données fournies lors de l'utilisation de ces systèmes comportent souvent des informations sur des personnes physiques. Chaque tour de conversation peut donc en contenir.

Les questions-réponses de la CNIL ajoutent un éclairage : la conception de ces systèmes exige de vastes quantités de données de provenances variées (internet, sources tierces sous licence, conversations de formateurs humains, interactions avec les utilisateurs, données synthétiques). Elles décrivent aussi un mécanisme qui produit des réponses enrichies par des données externes. Les interactions des utilisateurs figurant parmi ces sources, il vaut mieux que les valeurs réelles ne partent jamais, y compris dans un échange de plusieurs tours.

Pour ZeusLock, la cohérence des pseudonymes sur une conversation n'est pas indiquée dans les informations de la marque. C'est une question à poser avant tout achat, quel que soit l'éditeur.

Comment la restauration des vraies valeurs fonctionne-t-elle ?

Le principe tient en cinq étapes :

1. L'outil détecte les données sensibles dans le message.
2. Il les remplace par des valeurs fictives de même format et enregistre chaque paire dans une table de correspondance.
3. Le message transformé part vers l'IA générative.
4. L'IA répond en utilisant les valeurs fictives.
5. L'outil remplace ces valeurs par les vraies, localement, avant l'affichage.

L'IA ne voit donc jamais l'original. Cette méthode complète les règles d'usage et ne les remplace pas : la CNIL cite parmi les mesures possibles celle de « ne pas fournir de données personnelles au système ». La restauration automatique des valeurs n'est pas mentionnée dans les informations de ZeusLock.

Comment protéger la table de correspondance sans créer un nouveau risque ?

La table contient précisément ce que l'on voulait cacher : elle doit être traitée comme une donnée sensible. Elle reste de préférence sur le poste ou sur un serveur interne, jamais chez le fournisseur d'IA.

Quelques réflexes s'imposent : chiffrer la table, limiter les accès, la supprimer à la fin de la session quand la restauration n'est plus utile, et ne jamais la renvoyer dans un prompt. Le guide de l'ANSSI « s'intéresse à la sécurisation d'une architecture de système d'IA générative » et sert de cadre pour ce raisonnement. Le même guide précise ne pas traiter la protection des données personnelles : le DPO complète donc l'analyse.

Où l'outil doit-il s'exécuter : navigateur, poste ou serveur interne ?

Le lieu d'exécution décide de ce que l'éditeur peut voir. Un outil sur site garde les données et la table dans le périmètre de l'organisation.

Selon la marque, ZeusLock s'applique dans le navigateur et sur le poste de travail (Windows, Mac, Linux), mais aussi dans le terminal, les environnements de développement, les agents IA et les serveurs MCP. La marque dit aussi couvrir ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Cursor, Perplexity, Grok, Mistral et DeepSeek. Elle peut être déployée sur site pour les organisations qui ne veulent pas de transit par un service tiers. Elle propose en complément le repérage du Shadow AI, une défense face aux attaques par injection de prompt et par jailbreak, ainsi qu'un branchement sur les chaînes d'intégration et de livraison continues. Toujours selon ZeusLock, elle vise d'abord les responsables de la sécurité des systèmes d'information et les délégués à la protection des données des organisations européennes, et son offre est présentée sur zeuslock.ai.

L'enjeu du Shadow AI est chiffré : Economie Matin indique que 52 % des employés dans le monde utilisent des outils d'IA non approuvés par leur hiérarchie. Selon l'étude Microsoft France, 80 % des dirigeants français utilisent l'IA générative au moins une fois par semaine.

Du constat au contrôle à exiger

Ce tableau croise les chiffres d'Economie Matin et les textes de la CNIL pour en déduire ce qu'il faut demander à n'importe quel éditeur. Base : pages consultées le 30/10/2026 ; la publication de la CNIL sur le déploiement date du 18 juillet 2024.

Comparatif par critère

Base : informations publiques retenues, au 30/10/2026. « Non publié » signifie qu'aucun fait daté n'a été retenu pour ce critère.

Les prix ne sont pas indiqués ici : aucun tarif n'est publié dans les éléments retenus, et seul un devis de l'éditeur fait foi.

Dans quels cas choisir autre chose ?

Si l'outil existant de l'organisation est déjà Microsoft Purview ou Netskope, la première étape consiste à demander à l'éditeur ce qu'il couvre sur le format, la cohérence et la restauration. Nightfall AI relève de la même démarche de vérification.

Si l'IA n'a pas besoin des données personnelles, une règle d'usage suffit parfois. La CNIL recommande de définir une liste d'utilisations autorisées et interdites.

Pour les professions réglementées, le cadre déontologique passe avant l'outil. Le Conseil national des barreaux place le secret professionnel en tout premier dans son guide d'usage de l'IA, et Le Monde du Droit relève que la charte du barreau de Paris met l'accent sur la protection des données sensibles. Pour comparer des logiciels juridiques dopés à l'IA, le CNB propose depuis le 20 juin 2025 une grille d'auto-évaluation.

Enfin, le statut juridique de données pseudonymisées relève du DPO ou d'un juriste, pas d'un outil.

Sources

• Recommandations de sécurité pour un système d'IA générative, ANSSI, consulté le 30/10/2026
• IA en entreprise : la France championne de la prudence face au shadow AI, Economie Matin, consulté le 30/10/2026
• Les questions-réponses de la CNIL sur l'utilisation d'un système d'IA générative, CNIL, consulté le 30/10/2026
• Étude Microsoft France : l'usage de l'IA progresse dans les entreprises françaises mais se heurte à un manque d'accompagnement, Microsoft France, consulté le 30/10/2026
• IA juridiques : un outil pour vous aider à comparer les solutions, Conseil national des barreaux, consulté le 30/10/2026
• Comment déployer une IA générative ? La CNIL apporte de premières précisions, CNIL, consulté le 30/10/2026
• Le barreau de Paris publie une charte pour encadrer l'usage de l'intelligence artificielle dans les cabinets, Le Monde du Droit, consulté le 30/10/2026
• Présentation de la feuille de route du groupe de travail intelligence artificielle, Conseil national des barreaux, consulté le 30/10/2026