Dans un monde où la protection des données personnelles devient de plus en plus cruciale, l’anonymisation des bases de données se présente comme une solution incontournable pour les entreprises de tous secteurs. Cependant, au-delà de la simple désidentification des données, l’importance de préserver le contexte de l’information anonymisée est fondamentale.
Comprendre l’anonymisation et son enjeu
L’anonymisation des données consiste à traiter les informations personnelles afin de rendre impossible l’identification directe ou indirecte des individus concernés. Cette démarche ne se limite pas à masquer ou à supprimer des noms ; elle englobe une transformation profonde des données pour en éliminer les risques de ré-identification.
L’anonymisation est une technique très utilisée afin de conserver des données utiles, tout en les faisant sortir du champ d’application du RGPD, que ce soit pour respecter des durées de conservation, ou pour les utiliser à d’autres fins.
Conserver l’utilité de la donnée après anonymisation est néanmoins complexe : une donnée trop éloignée de l’information d’origine perd de son utilité et de sa qualité, tandis qu’une donnée trop proche de l’information d’origine augmente les risques de ré-identification.
L’importance du contexte dans l’anonymisation
Le contexte d’une donnée anonymisée joue un rôle clé dans la préservation de sa valeur analytique.
Les données dépouillées de tout contexte perdent en richesse et en pertinence, limitant ainsi les résultats qu’on peut en tirer. Par exemple, dans le secteur de la santé, anonymiser des données patient sans conserver le contexte des pathologies pourrait rendre les données inutilisables pour la recherche médicale.
Cas pratiques et bénéfices
L’anonymisation de base de données est réalisée pour répondre à de nombreux besoins.
Par exemple : le partage de données de production à des équipes de développement (interdit si elles ne sont pas anonymisées), le partage d’informations à des équipes ou des prestataires situés dans d’autres pays (le “off-shore”), la réutilisation des données pour l’entraînement de modèles d’Intelligence Artificielle, l’analyse de données fiscales ou bancaires à des fins de détection de fraudes, …
Comment respecter le contexte de la donnée lors de l’anonymisation ?
Plusieurs méthodes permettent d’anonymiser des données tout en préservant leur contexte.
L’agrégation
Cette technique consiste à regrouper les données en catégories plus larges, ce qui préserve le sens global de l’information, sans divulguer d’informations individuelles.
Par exemple, remplacer les code postaux de villes par le code postal du département dans lequel elles se situent.
La généralisation
Cette technique consiste à élever le niveau de granularité des données afin qu’elles concernent un nombre plus élevé d’individus (par exemple, transformer une date précise de naissance – jour/mois/année – en une tranche d’âge – âge compris entre 25 et 30 ans)).
La substitution (contextuelle)
Il va s’agir de remplacer une donnée par une autre donnée de même nature : un nom pourra sera remplacé par un nom choisi aléatoirement dans un dictionnaire de noms par exemple.
La permutation
Il s’agit de la technique permettant de conserver le mieux le contexte – et donc la pertinence – de la donnée : les informations sont mélangées au sein des enregistrements de la base de donnée, mais restent véridiques.
Dans le cadre de cette technique, ce n’est pas la donnée qui est modifiée, mais son emplacement et le lien qui l’unissait à d’autres informations.
Quelques considérations techniques et fonctionnelles
Le choix des techniques utilisées pour l’anonymisation n’est pas le seul facteur à prendre en compte pour conserver la valeur analytique de la donnée.
Il est tout d’abord crucial de comprendre le contexte de l’utilisation des données anonymisées. Cela implique une collaboration étroite entre les équipes IT, les analystes de données et les parties prenantes métier pour s’assurer que l’anonymisation répond aux besoins sans compromettre la qualité et la pertinence des données attendues par les analystes.
Ensuite, il est important de concevoir une stratégie d’anonymisation robuste.
La stratégie ne doit pas considérer les techniques d’anonymisation et les données anonymisées de façon indépendante, mais les traiter comme un tout. La capacité de ré-identification de la donnée ne doit pas être analysée donnée par donnée, mais par tuples ou correspondances.
Enfin, la stratégie d’anonymisation doit prendre en compte le contexte entre plusieurs données liées.
Ainsi, les clés primaires et secondaires, les contraintes au sein d’un champ (nombre de caractères, types de caractères) et les vérifications de correspondance entre les champs doivent être protégées et prises en compte lors de l’anonymisation des données.
L’anonymisation des données en préservant leur contexte est une démarche éthique et stratégique qui permet aux entreprises de valoriser leurs bases de données en toute sécurité. Notre solution d’anonymisation avancée est conçue pour répondre à ces enjeux, en alliant robustesse technique et finesse d’application. Si vous souhaitez protéger les données de votre entreprise tout en exploitant leur plein potentiel, contactez-nous pour découvrir comment notre outil peut vous accompagner dans vos projets.