Exploitez vos données clients tout en maîtrisant les risques de réidentification
Évaluez le niveau de risque de vos jeux de données, identifiez les mesures correctives adaptées et sécurisez vos projets Data & IA grâce à une approche scientifique, mesurable et documentée.
Technologie brevetée Brevet international
Méthode publiée Nature Scientific Reports
Déploiement flexible SaaS ou On Premise
Cas d’usage
Là où vos données ont de la valeur… et où le risque de réidentification bloque souvent les projets.
Data Science & intelligence artificielle
Exploitez les données de transactions, de crédit et de comportement client pour vos modèles de scoring, vos analyses et vos projets d’IA, en évaluant d’abord les risques des jeux de données utilisés.
Partage avec des partenaires
Évaluez les risques avant de transmettre des données à des fintechs, des assureurs, des prestataires ou des partenaires de recherche.
Environnements de test & développement
Vérifiez que les données de production transformées pour les tests, après masquage ou pseudonymisation, ne présentent pas de risque de réidentification excessif.
Audit & gouvernance des données
Disposez d’indicateurs mesurables et de rapports documentés pour étayer vos AIPD et les décisions des équipes DPO et Data Governance.
Pour les assureurs
Données de sinistres, historiques de contrats, données de santé utilisées dans certains produits (prévoyance, assurance emprunteur) : les mêmes évaluations s’appliquent, avec une vigilance renforcée pour les données de santé.
Pourquoi supprimer les noms et identifiants ne suffit pas
Un fichier sans nom ni numéro de compte n’est pas pour autant anonyme. Exemple sur des données bancaires fictives :
| Nom | N° de compte | Code postal | Année de naissance | Sexe | Profession | Encours de crédit |
|---|---|---|---|---|---|---|
| •••••• | •••••• | 75011 | 1984 | F | Infirmière | 182 000 € |
| •••••• | •••••• | 75011 | 1984 | F | Infirmière | 95 000 € |
| •••••• | •••••• | 75011 | 1991 | H | Comptable | 240 000 € |
| •••••• | •••••• | 69007 | 1958 | H | Notaire | 410 000 € |
| •••••• | •••••• | 69007 | 1990 | F | Ingénieure | 160 000 € |
Le nom et le numéro de compte ont disparu. Pourtant, une seule ligne correspond à un homme né en 1958, notaire, dans le 7e arrondissement de Lyon : quiconque connaît ces trois informations — un voisin, un annuaire professionnel — retrouve son encours de crédit. C’est ce type de vulnérabilité que Clever EVAL repère, mesure et corrige par des mesures ciblées, plutôt qu’en dégradant tout le fichier.
Une réponse pour chacun de vos interlocuteurs
| Interlocuteur | Sa question | Ce que Clever Identity lui apporte |
|---|---|---|
| DPO / Conformité | « Ce jeu de données est-il vraiment anonyme ? » | Documentez et justifiez le niveau de risque résiduel. |
| CDO / Data Office | « Comment débloquer ce projet ? » | Ouvrez davantage de projets d’exploitation des données. |
| Responsable IA | « Puis-je entraîner ce modèle sur ces données ? » | Évaluez les risques avant l’entraînement ou le partage. |
| RSSI / Risques | « Comment le prouver lors d’un audit ? » | Une analyse reproductible et traçable. |
Le RGPD ne s’applique pas aux données véritablement anonymes — encore faut-il pouvoir le démontrer. Les lignes directrices de la CNIL et de l’EDPB, comme la norme ISO 27559, demandent d’apprécier le risque de réidentification au regard du contexte d’utilisation des données. Une évaluation documentée apporte cette démonstration à vos équipes DPO et gouvernance des données, et s’intègre à vos AIPD ; elle complète vos autres obligations sectorielles, sans s’y substituer.
Évaluation des risques de réidentification & proposition de mesures correctives
Clever EVAL
1
Importez vos données
Importez vos données anonymisées ou pseudonymisées dans Clever EVAL
2
Configurez
Définissez une configuration minimale selon le contexte de vos données
3
Évaluez
Clever EVAL effectue un audit des données, calcule un niveau de risque, et propose des mesures correctives
4
Téléchargez
Téléchargez le rapport contenant l’analyse de risque et les mesures correctives
Si des mesures sont nécessaires : anonymisation & optimisation de la qualité des données
Clever ANON
1
Importez vos données
Importez vos données anonymisées ou pseudonymisées dans Clever ANON
2
Importez les mesures correctives
Importez les mesures correctives identifiées par Clever EVAL
3
Anonymisez
Clever ANON anonymise en optimisant la qualité scientifique des données
4
Téléchargez
Téléchargez les données anonymisées
Une technologie brevetée
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 vulnérabilités sans transformation complète du jeu de données
Comment travailler avec nous
On commence par mesurer le risque sur vos propres données ; le déploiement vient ensuite, s’il se justifie.
1
Diagnostic du besoin
Vous décrivez votre projet en 2 minutes, puis un échange permet de comprendre vos données, l’usage envisagé et vos contraintes, et de cadrer le périmètre.
2
Évaluation ou PoC
Clever EVAL appliqué à un jeu de données représentatif, avec un rapport d’analyse et des mesures correctives documentées.
3
Déploiement
Clever EVAL, et Clever ANON si des mesures sont nécessaires, en SaaS, sur un hébergement certifié HDS / ISO 27001, ou On Premise sur votre infrastructure.
4
Accompagnement
Formation et transfert de compétences aux équipes DPO, Data et IA, intégration dans vos processus existants.
Vos données sont-elles réellement anonymes ?
Commencez par une évaluation de vos propres jeux de données.