Auteur/autrice : Anaïs Charlier

Quand on parle de BI, on imagine vite des tableaux de bord bien propres, des indicateurs qui montent ou qui baissent, et une équipe qui […]

Quand on prépare un jeu de données pour un traitement analytique, on a presque toujours le même dilemme en arrière-plan: protéger les personnes, tout en […]

On parle beaucoup d’anonymisation comme si c’était un bouton. En pratique, ce n’est pas un état binaire, c’est un niveau de protection, et il faut […]

Quand on parle d’ anonymisation des données, on imagine souvent une opération simple: on “efface” ou on “masque” pour que personne ne puisse relier l’information […]

Quand on parle d’ anonymisation base de données, on imagine souvent une opération simple: remplacer un champ “nom” par autre chose, voire le supprimer. Dans […]

Quand une équipe sécurité, juridique ou data parle d’anonymisation, le débat devient vite concret: “est-ce que ça reste une donnée personnelle?”, “peut-on prouver qu’un tiers […]

Sur le terrain, l’anonymisation des données n’est pas une question théorique. C’est une série de décisions concrètes, à faire avant de lancer une analyse, et […]

On parle beaucoup d’anonymisation des données comme d’un projet ponctuel. Dans la vraie vie, c’est plutôt un système à maintenir. Pas seulement pour cocher une […]

Partager des données, c’est parfois la partie la plus facile. Trouver le bon niveau de détail, sans mettre quelqu’un en risque, c’est tout un travail. […]

Quand on parle d’anonymisation, on imagine souvent une opération simple, comme “cacher” un champ dans un export. Dans les faits, la protection dépend de deux […]