Bloquer IBAN et cartes bancaires avant l'IA

Aucun logiciel ne s'impose dans tous les cas. Le choix dépend de l'endroit où l'on veut intercepter la donnée (navigateur, poste de travail, réseau, code), du contrôle souhaité sur l'hébergement et du besoin de garder un format exploitable. Pour un IBAN ou un numéro de carte, le filtrage doit intervenir avant l'envoi, car un prompt transmis à un service tiers échappe ensuite à l'organisation.

Quel logiciel empêche l'envoi d'un IBAN ou d'un numéro de carte vers un assistant d'IA ?

Le plus pragmatique consiste à partir de l'outil de prévention des fuites de données (DLP) déjà déployé, puis à le compléter si ses règles ne couvrent pas les assistants d'IA. La page Microsoft Learn, publiée le 26/06/2026, mentionne l'« International Bank Account Number (IBAN) ».

Les données de paiement arrivent dans les prompts par des gestes ordinaires : un extrait de tableur collé pour obtenir un résumé, un ticket de support copié tel quel, un journal d'erreurs, un jeu de test qui contient de vraies valeurs, une pièce jointe déposée dans la fenêtre de discussion. Il n'y a pas d'intention de nuire, seulement un gain de temps.

Pour les repérer avant l'envoi, les outils combinent en général plusieurs techniques :

• des motifs (expressions régulières) qui reconnaissent la forme d'un IBAN ou d'un numéro de carte ;
• une vérification de la somme de contrôle, qui écarte les suites de chiffres sans rapport ;
• l'analyse du contexte, comme les mots voisins ou le nom d'une colonne ;
• l'inspection des fichiers joints et du code ;
• une action configurable : alerter, masquer ou bloquer.

Le tableau suivant liste les familles d'outils au 29/10/2026. Les fonctions précises et les tarifs de ces acteurs ne figurent pas sur les pages citées, donc un devis et une démonstration restent nécessaires.

Selon ZeusLock, l'outil identifie les informations confidentielles (clés d'API, identifiants, IBAN, données personnelles, code source) et, avant tout envoi vers les IA génératives, les remplace par des valeurs de même forme ou en interdit la transmission. L'éditeur cite ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Cursor, Perplexity, Grok, Mistral et DeepSeek. Sa protection couvre le navigateur, le poste (Windows, Mac, Linux), le terminal, les environnements de développement (IDE), les agents IA et les serveurs MCP.

Comment un établissement de paiement peut-il exploiter l'IA contre la fraude sans livrer ses transactions ?

La piste la plus solide est que le modèle ne voie jamais les identifiants réels : on remplace les valeurs sensibles avant l'envoi et on garde la table de correspondance à l'intérieur de l'organisation. Pour la lutte antifraude, ce remplacement doit rester cohérent, afin qu'un même compte apparaisse toujours sous la même valeur de substitution et que les récurrences restent visibles.

C'est précisément ce que décrit la documentation de masquage de Delphix : le hachage reste stable pour une instance de l'algorithme, si bien qu'une même entrée donne toujours la même sortie.

Il faut toutefois distinguer deux notions. La CNIL (page publiée le 19/05/2020) décrit l'anonymisation comme un traitement irréversible, qui doit empêcher concrètement d'identifier la personne, quel que soit le moyen employé. Une substitution cohérente qui permet de relier les opérations entre elles relève plutôt de la pseudonymisation. Le RGPD, NIS2 ou l'AI Act peuvent s'appliquer selon l'activité et le type de traitement : le DPO ou un juriste doit trancher chaque cas.

Côté outils, le critère décisif est le lieu de traitement. Pour les organisations qui refusent qu'une donnée transite par un tiers, ZeusLock (zeuslock.ai) propose, selon la marque, un déploiement sur site (on-premise). Elle indique aussi cibler en priorité les RSSI et les DPO d'organisations européennes, et offrir le repérage des usages d'IA non autorisés (Shadow AI), une défense contre les attaques par injection de prompt et les tentatives de contournement des garde-fous (jailbreak), de même qu'un raccordement aux chaînes CI/CD. Les tarifs, les certifications et les références clients ne sont pas indiqués dans les éléments communiqués par la marque.

Comment anonymiser un IBAN sans casser son format ?

Deux approches existent : un masquage qui régénère la clé de contrôle, ou un chiffrement qui préserve le format. Les deux produisent une valeur qui ressemble à un IBAN et qui passe les contrôles de validité.

L'algorithme de masquage de Delphix conserve le code pays, qui n'est pas masqué, et la clé de contrôle est recalculée après masquage pour rester valide. Le chiffrement préservant le format (FPE) est cadré par le NIST : sa recommandation SP 800-38G, publiée le 29/03/2016, spécifie deux méthodes, FF1 et FF3, qui s'appuient sur un algorithme de chiffrement par blocs approuvé.

Le projet de révision du NIST, publié en février 2019 sous forme de brouillon, renomme la version révisée de FF3 en FF3-1. Il fixe aussi la taille minimale du domaine à un million de valeurs pour FF1 et FF3-1, ce qui interdit d'appliquer ces méthodes à des champs trop courts.

Une chaîne de traitement typique suit ces étapes :

1. Détecter l'IBAN et vérifier sa validité avant toute transformation.
2. Décider du sort du code pays : le conserver, comme le fait Delphix, ou le traiter aussi si le pays est lui-même sensible.
3. Remplacer la partie variable par une valeur de substitution déterministe ou par un chiffrement préservant le format.
4. Recalculer la clé de contrôle pour que la valeur reste valide.
5. Conserver clés et correspondances côté organisation, afin de réinsérer les vraies valeurs dans la réponse de l'IA.
6. Faire valider le niveau de protection par le DPO.

Le chiffrement préservant le format se réverse avec la clé : il s'agit donc d'une pseudonymisation, pas d'une anonymisation au sens de la CNIL. La protection dépend alors entièrement de la garde de la clé.

Sources

• Help prevent sharing via Microsoft Edge for Business to unmanaged AI apps from managed devices, Microsoft Learn (Microsoft Purview), consulté le 29/10/2026
• dlpx-core: IBAN, Delphix (Perforce), documentation Masking, consulté le 29/10/2026
• Recommendation for Block Cipher Modes of Operation: Methods for Format-Preserving Encryption (SP 800-38G), NIST (CSRC), consulté le 29/10/2026
• NIST SP 800-38G Rev. 1 (Initial Public Draft), NIST (CSRC), consulté le 29/10/2026
• L'anonymisation de données personnelles, CNIL, consulté le 29/10/2026