Productivité et Contrôle.

SOWA Privacy agit comme une couche de sécurité côté client sous la forme d’une extension de navigateur. Aucun serveur propre, aucun composant cloud.

  • Analyse locale en temps réel

    Les textes sont analysés avant même de quitter le navigateur de l’utilisateur.

  • Anonymisation automatisée

    Détection des noms, IBAN, données de santé, etc., et remplacement par des espaces réservés neutres.

  • Indépendant du fournisseur

    Fonctionne avec ChatGPT, Claude, Gemini et d’autres sans modification d’API des systèmes cibles.

  • Désanonymisation transparente

    Les valeurs anonymisées sont restituées à leur état original lorsque l’IA répond. Vous obtenez les résultats normaux sans laisser vos données personnelles atteindre des serveurs de chatbot étrangers.

Comment fonctionne la détection

Trois couches, toutes exécutées localement dans votre navigateur. Aucune d'elles n'a besoin d'envoyer votre texte à un serveur pour déterminer s'il contient des données personnelles.

Couche 1 – Regex

Correspondance de motifs

Toujours actif. Le plus rapide. Aucun modèle requis.

  • Packs de motifs intégrés pour les adresses e-mail, numéros de téléphone (y compris mobiles allemands), IBAN, BIC/SWIFT, PESEL, NIP, numéros de carte de crédit, permis de conduire, passeport, dates de naissance, adresses IP, clés API, mots de passe, jetons.
  • S'exécute à chaque frappe. Zéro réseau, zéro chargement de modèle – correspondance de chaînes purement locale.
  • Extensible par l'utilisateur : ajoutez des règles personnalisées dans les Paramètres avec un format à quatre champs (KIND | REGEX | FLAGS | PRIORITY).
Couche 2 – NER

Reconnaissance d'entités nommées

Multilingue. Modèle local. Activable.

  • Capture ce que le regex ne peut pas : noms de personnes, organisations, lieux – tout ce qui dépend du contexte, pas du motif.
  • Modèle DistilBERT multilingue (~65 Mo) via Transformers.js + ONNX. Se télécharge une fois depuis HuggingFace, puis s'exécute hors ligne pour toujours.
  • S'exécute dans un document hors écran isolé afin que la page de chat ne puisse pas le voir ni l'appeler.
  • Seuil de confiance configurable (par défaut 0,7) et pondération de priorité.
  • Désactivé par défaut. Le téléchargement de 65 Mo ne démarre qu'après l'activation explicite de l'utilisateur dans les Paramètres.
Couche 3 – LLM local

Mode Puissance

Cas limites. GPU local. Activable.

  • Capture les cas limites contextuels que les deux premières couches manquent – entités ambiguës, identifiants paraphrasés, détails sensibles évidents uniquement dans le contexte phrastique.
  • Exécution WebLLM sur le GPU de l'utilisateur. Choix entre Phi-3, Gemma 2B ou SmolLM2 (chacun ~200 Mo).
  • Utilisation RAM de 2–4 Go lorsqu'actif. Plus lent que les deux premières couches – utilisé comme vérification, pas comme scanner principal.
  • Désactivé par défaut. Le téléchargement du modèle ne démarre qu'après l'activation par l'utilisateur.

Les résultats de détection des trois couches sont fusionnés et classés par priorité. Par-dessus les trois, une Liste noire gérée par l'utilisateur (priorité 100, gagne toujours) et une Liste blanche permettent aux individus ou aux administrateurs informatiques de façonner la détection pour leur flux de travail – ajouter des identifiants spécifiques à l'entreprise, exempter des modèles standard sûrs, distribuer des préréglages à une équipe – sans toucher au code.

Comparer aux alternatives Voir le code source
01

Cabinets d'avocats & Services juridiques

Utilisez l'IA pour la révision de contrats, les résumés d'affaires, la rédaction de mémos juridiques, la comparaison de NDA et la communication client sans exposer les informations d'identification des clients.

Exemples de données sensibles
Noms de clients Parties adverses Numéros de contrat Numéros d'affaire Adresses Références judiciaires Faits juridiques confidentiels
02

Conseil fiscal

Utilisez l'IA pour expliquer les courriers des administrations fiscales, rédiger des e-mails clients, résumer des dossiers fiscaux et créer des listes de contrôle de documents tout en protégeant les données des contribuables.

Exemples de données sensibles
Numéros fiscaux Noms de clients Détails des revenus Documents d'entreprise Adresses Données bancaires Références fiscales
03

Comptabilité & Tenue de livres

Utilisez l'IA pour les résumés de factures, les brouillons de rappels de paiement, la catégorisation des dépenses, les questions comptables et les notes de préparation d'audit sans exposer les données de factures ou de paiements.

Exemples de données sensibles
Noms de fournisseurs Noms de clients IBAN Numéros de facture Numéros fiscaux Montants des paiements Références internes
04

Santé, Cliniques & Thérapeutes

Utilisez l'IA pour structurer les notes médicales, rédiger des explications accessibles aux patients, préparer les suivis de rendez-vous et anonymiser les notes de thérapie avant d'utiliser les outils d'IA.

Exemples de données sensibles
Noms de patients Dates de naissance Numéros d'assurance Diagnostics Références médicamenteuses Données de rendez-vous Dossiers de santé
05

Banque & Services financiers

Utilisez l'IA pour les résumés de réclamations clients, les notes de dossiers KYC, le support documentaire LCB, la préparation d'audits et les brouillons de réponses clients dans les flux de travail financiers réglementés.

Exemples de données sensibles
Noms de clients Numéros de compte IBAN Références de transaction Numéros de prêt Adresses Identifiants de dossiers de conformité
06

Assurance

Utilisez l'IA pour résumer les sinistres, expliquer les polices, préparer des listes de documents manquants, rédiger des réponses clients et structurer les notes d'escalade tout en masquant les données de l'assuré et du sinistre.

Exemples de données sensibles
Noms d'assurés Numéros de sinistre Numéros de police Lieux d'accident Plaques d'immatriculation Informations de santé Rapports de dommages
07

Administration publique

Utilisez l'IA pour rédiger des réponses aux citoyens, résumer des demandes, préparer des mémos internes, expliquer des formulaires et soutenir les communications liées aux permis ou aux prestations.

Exemples de données sensibles
Noms de citoyens Adresses Numéros de permis Identifiants de demande Informations sur les prestations sociales Données de santé ou de handicap Numéros de dossier officiels
08

RH & Recrutement

Utilisez l'IA pour les résumés de CV, la génération de questions d'entretien, la comparaison de candidats, les brouillons d'évaluations de performance et la communication avec les employés sans exposer les identités des candidats ou employés.

Exemples de données sensibles
Noms de candidats Noms d'employés Salaires Coordonnées Adresses Absences Notes de performance Identifiants d'employés
09

Conseil

Utilisez l'IA pour résumer des ateliers, rédiger des stratégies, analyser des processus, préparer des propositions et structurer des évaluations des risques sans divulguer d'informations confidentielles aux clients.

Exemples de données sensibles
Noms de clients Noms de projets Feuilles de route internes Chiffres financiers Documents stratégiques Noms d'employés Processus confidentiels
10

IT, IAM & Sécurité

Utilisez l'IA pour résumer les tickets IAM, expliquer les demandes d'accès, rédiger des rapports d'incidents, préparer des preuves d'audit et améliorer la communication utilisateur tout en masquant les identifiants techniques.

Exemples de données sensibles
Noms d'utilisateurs Identifiants d'employés Adresses IP Noms d'hôtes Noms de systèmes Rôles d'accès Noms de groupes Identifiants de tickets Détails d'incidents