Anonymisation des données: méthodes et limites
Anonymisation des données: méthodes et limites L’anonymisation des données est un enjeu majeur pour les organisations qui souhaitent analyser des informations sans exposer les individus. Elle permet d’extraire des enseignements tout en protégeant la vie privée. La meilleure approche dépend du contexte: le type de données, l’usage prévu et les obligations légales. Méthodes courantes d’anonymisation Pour rendre les données moins identifiables, on utilise plusieurs techniques, simples ou avancées. Generalisation et suppression : on remplace des valeurs par des catégories plus générales ou on retire les champs sensibles. Pseudonymisation : les identifiants directs (nom, email) sont remplacés par des codes; les liens entre les enregistrements restent possibles, mais l’identité est protégée. Masquage et perturbation : le masquage masque partiellement des données et la perturbation ajoute du bruit statistique. K-anonymité et l-diversité : la k-anonymité garantit que chaque combinaison de quasi-identifiants apparaît au moins k fois; l-diversité introduit de la variété pour limiter les réidentifications. Confidentialité différentielle : cette approche robuste limite l’influence de chaque individu sur les résultats grâce à un bruit calculé. Suppression sélective : dans certains cas, on retire des colonnes jugées trop sensibles. Limites et risques Même avec de bonnes méthodes, des risques subsistent. ...