Et récupérez un rapport d'analyse ainsi que des mesures correctives
Construisez vos modèles sur la base de données respectueuses de la vie privée de clients
Validez vos développements avant déploiement en production
Conservez l'historique de vos données sur une longue période
Echangez les données avec vos partenaires sans nuire à la vie privée de vos clients
Les données clients sont un actif stratégique pour le développement de services à forte valeur ajoutée. Cependant, la réglementation (RGPD, DORA, NIS2, ...) et les régulateurs imposent des garanties strictes concernant les risques de ré-identification, qui peuvent bloquer les projets. Notre méthode brevetée permet de réduire les risques de ré-identification selon les standards nationaux et internationaux (EBIOS, ISO27559, ISO20889). Notre approche unique permet de réduire jusqu’à 98% des risques de ré-identification tout en conservant la qualité scientifique des données sous leur forme anonymisée.
Nos solutions logicielles vous permettent d'évaluer les risques et d'identifier les mesures correctives (Clever EVAL), mais également, d'appliquer les mesures identifiées aux données afin de les anonymiser (Clever ANON). Les 2 modules peuvent être utilisés séparément selon le besoin.
Clever EVAL
Importez vos données anonymisées ou pseudonymisées dans Clever EVAL
Définissez une configuration minimale selon le contexte de vos données
Clever EVAL effectue un audit des données, calcule un niveau de risque, et propose des mesures correctives
Téléchargez le rapport contenant l'analyse de risque et les mesures correctives
Clever ANON
Importez vos données anonymisées ou pseudonymisées dans Clever ANON
Importez les mesures correctives identifiées par Clever EVAL
Le module Clever ANON anonymise en optimisant la qualité scientifique des données
Téléchargez les données anonymisées
Tester rapidement la qualité de l’anonymisation pour fournir un avis éclairé sur des données a priori anonymisées
Générer un rapport selon les standards internationaux, intégrable facilement aux processus existants (ex: AIPD)
Générer des mesures correctives applicables par les développeurs ou Data Scientists afin de réduire les risques dans les données
Appliquer les mesures correctives identifiées pour générer un jeu de données avec un risque de ré-identification négligeable
Notre méthodologie a fait l'objet d'une publication dans la revue scientifique Nature Scientific Reports . Elle permet de démontrer que les risques ont été réduits par une approche systématique, documentée et reproductible.
Nos solutions sont protégées par un brevet international. Notre approche unique basée sur un diagnostic préalable, permet d'identifier spécifiquement les vulnérabilités dans les données afin de proposer
Une évaluation précise des risques au cas par cas: sur la base de vulnérabilités identifiées
Une anonymisation qui conserve la qualité scientifique des données: en corrigeant spécifiquement les vulnérabilité sans transformation complète du jeu de données (jusqu'à 98% des données conservées)
Nos solutions sont disponibles sous différents formats
SaaS: accès rapide depuis internet pour un usage instantané, avec toutes les garanties de sécurité.
On Premise: pour des projets sensibles nécessitant une installation sur votre propre infrastructure