Anonymiser des notes de séance avant de les confier à une IA
L'anonymisation se fait avant l'IA, par vous, dans votre éditeur de texte : coder les personnes et les entreprises, supprimer sans les remplacer les données de santé et les données sensibles, généraliser ce qui identifie par recoupement, garder la table de correspondance hors de l'outil, vérifier les réglages du plan puis purger la conversation. L'assistant n'intervient qu'en second regard, sur un texte déjà pseudonymisé, pour signaler ce qui identifie encore une personne. Coller des notes brutes pour qu'il les anonymise revient à lui donner ce qu'on voulait protéger.
Les 2 skills de la branche Confidentialité et RGPD
Sommaire · Les cinq gestes
Les cinq gestes
- Coder : noms → [P1], [P2]… (codes stables d'une séance à l'autre) ; entreprises → [ENT-A] ; lieux → [VILLE] ; dates précises → une période ; numéros, e-mails, URL → supprimés.
- Supprimer les données de santé et les données sensibles, sans les remplacer par un code : diagnostic, arrêt maladie, handicap, origine, opinions, religion, syndicat, vie sexuelle, condamnation. Reformuler la phrase en termes de situation (« période d'absence », « contrainte personnelle »).
- Généraliser les identifiants indirects : fonction rare, secteur étroit, âge précis, événement public, combinaison de deux ou trois éléments banals.
- Garder la table de correspondance dans un fichier local protégé, jamais dans une conversation ni dans un document partagé avec l'outil.
- Régler et purger : plan sans entraînement sur vos données, rétention et lieu de traitement vérifiés, conversation supprimée après usage.
Le mode contrôle
Une fois le texte pseudonymisé, le skill le relit et répond en quatre blocs : un verdict (« Arrêt » si un nom, un e-mail, un numéro ou une donnée de santé subsiste, sans jamais recopier la valeur), la liste des éléments encore identifiants avec une reformulation proposée, le texte corrigé, et le rappel de purger. La pseudonymisation réduit le risque sans le supprimer : un texte très singulier reste identifiable, et dans le doute on ne colle pas.
Limites et cadre
Le Global Code of Ethics v4 impose la confidentialité la plus stricte et la conservation, le stockage et la destruction des enregistrements numériques selon la loi du pays du client ; la checklist technique du cadre IA de l'ICF demande chiffrement, collecte minimale et contrôle des données par l'utilisateur ; le RGPD interdit par principe le traitement des données de santé et des données sensibles sans base légale adaptée, et la CNIL recommande la minimisation avant tout usage d'un système d'IA. Le skill n'interprète rien du contenu et ne porte aucun jugement sur la personne.
Le Code d'éthique ICF 20255 fait de la tenue, du stockage et de la destruction des enregistrements une obligation du coach (standard 2.4) ; le Global Code of Ethics v4 les soumet à la loi du pays du client. Dans un bilan de compétences, les documents sont détruits à la fin du bilan (Code du travail, art. R6313-7) : la table de correspondance suit le même sort.
Extrait du skill
Le principe que le skill applique : l'anonymisation se fait avant l'IA, par vous, dans votre éditeur de texte ; l'IA n'intervient qu'en second regard, sur un texte déjà pseudonymisé, pour repérer ce qui identifie encore la personne.
Les cinq gestes, dans l'ordre :
- Remplacer les noms de personnes par des codes stables ([P1], [P2]), les entreprises par [ENT-A], les lieux par [VILLE], les dates précises par une période ([mars]).
- Supprimer, et non remplacer, toute donnée de santé et toute donnée sensible (origine, opinions, religion, syndicat, vie sexuelle, condamnations).
- Noter la correspondance code ↔ identité dans un fichier local, jamais dans l'outil d'IA.
- Relire une fois : une combinaison banale (fonction rare + secteur + ville) identifie souvent autant qu'un nom.
- Vérifier les réglages du plan utilisé (entraînement sur vos données, durée de rétention, lieu de traitement) et purger la conversation après usage.
Le skill complet contient la checklist détaillée des identifiants directs et indirects et le mode « contrôle » : vous collez un texte déjà pseudonymisé, il signale les éléments encore identifiants et propose un remplacement.
Questions fréquentes
Pourquoi ne pas demander à l'IA d'anonymiser directement mes notes ?
Parce que l'outil recevrait alors les données que vous voulez protéger, avec les réglages de rétention et d'entraînement de votre plan. L'anonymisation est un geste du praticien ; l'IA ne sert qu'au contrôle d'un texte déjà pseudonymisé.
Une donnée de santé peut-elle être simplement codée ?
Non : elle se supprime. Un code [SANTÉ] signalerait encore qu'une donnée de santé existe. Reformulez la phrase en termes de situation, sans la nature de la donnée.
Où conserver la table de correspondance ?
Dans un fichier local protégé par mot de passe, ou dans le dossier du bénéficiaire de votre outil métier, jamais dans une conversation d'assistant ni dans un document partagé avec lui.
Sources
- Global Code of Ethics v4, EMCC France, décembre 2025
- Cadre et standards IA pour le coaching, résumé des rapports, ICF, novembre 2024
- Règlement (UE) 2016/679 (RGPD), EUR-Lex
- Intelligence artificielle : les recommandations de la CNIL
- Code d'éthique ICF 2025, International Coaching Federation (en vigueur le 1er avril 2025)
- Digital Ethics Guidelines v1.0, EMCC Global AI & Digital Centre for Excellence, juillet 2023
- Code du travail, articles L6313-4 et R6313-4 à R6313-8 (bilan de compétences), Légifrance
Et ce résultat, vous le mettez où ?
Et ce résultat, vous le mettez où ?
Un texte anonymisé produit dans un assistant généraliste finit dans un fichier, sans date, sans lien avec le dossier du bénéficiaire. Dans un outil métier, il devient une prise de notes nominative qui reste dans le dossier du bénéficiaire, sans jamais sortir vers un assistant généraliste, horodaté, visible du praticien et, si vous le décidez, du bénéficiaire et exportable pour un audit. C'est ce que fait Nath, l'IA souveraine européenne de Teasio, avec vos données et sans copier-coller.