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Espresso Data Privacy

Transmettre

Données de test sans vraies données personnelles

Les données de test doivent se comporter comme des données réelles, sans contenir de personnes réelles. Pour cela, les données personnelles issues des bases de production sont masquées ou remplacées par des valeurs de substitution au format valide – ainsi, les contrôles et les processus continuent de fonctionner dans les systèmes de test.

Pourquoi les données de production n'ont rien à faire dans les systèmes de test

Les données personnelles ne peuvent être traitées que dans le but pour lequel elles ont été collectées, ou dans un but compatible avec celui-ci (art. 6, al. 3, LPD, art. 5, al. 1, let. b, RGPD). Tester un logiciel n'est souvent pas compatible d'emblée avec ce but.

S'y ajoute la sécurité : les environnements de test sont souvent moins protégés, davantage de personnes y ont accès et des développeuses et développeurs externes y travaillent. La protection des données dès la conception (art. 7 LPD, art. 25 RGPD) exige de réduire d'emblée ces risques par des mesures appropriées.

Quelles méthodes existe-t-il ?

Méthode Résultat Adaptée pour
Masquage Les informations sont rendues méconnaissables. Consultation de documents, formations
Valeurs de substitution au format valide Des valeurs réalistes ; les contrôles et les interfaces continuent de fonctionner. Systèmes de test, tests d'intégration
Pseudonymisation Retour vers la personne possible grâce à la table de correspondance. Analyses nécessitant un retour, recherche d'erreurs
Données synthétiques Générées sans lien avec des personnes réelles. Premières phases de développement, tests de charge

Ce qui compte pour les données de test

  • Format valide : les identifiants comme l'IBAN ou le numéro AVS passent les contrôles de l'application.
  • Cohérence : une même personne reçoit la même valeur de substitution dans des données liées.
  • Ne pas oublier le texte libre : les noms figurent souvent dans des champs de remarques et des documents.
  • Contrôle a posteriori : vérifier que le résultat ne contient plus d'informations non protégées.
  • Preuve : consigner qui a reçu quelles données de test et dans quel but.

Transmettre des données dans le respect de la finalité

Ce qui vaut pour les données de test vaut pour toute transmission : à des équipes d'analyse, à des prestataires ou à une IA. Le principe est de ne transmettre que le lien avec les personnes qu'exige la finalité – et de consigner, pour chaque destinataire et chaque finalité, ce qui a été transmis.

Pseudonymisation et anonymisation comparées

Comment Espresso vous aide

Privacy Delivery crée des exports protégés et des données de test au format valide – et consigne qui a reçu quoi.

  • Données de test

    Des valeurs de substitution au format valide – réalistes, mais sans personnes réelles.

  • Exports protégés

    Exporter des données pseudonymisées depuis une source, avec contrôle a posteriori des informations restées non protégées.

  • Pour vos applications

    Via une interface, avec une clé propre à chaque application – pour une durée limitée et révocable à tout moment.

Questions fréquentes

Pouvons-nous utiliser des données de production pour des tests ?

Seulement à titre exceptionnel, avec une justification solide et une protection équivalente à celle de la production. Mieux vaut des données de test sans personnes réelles.

Les données de test masquées sont-elles anonymes ?

Pas nécessairement. S'il existe un retour possible vers la personne ou si des informations restantes la rendent identifiable, il s'agit toujours de données personnelles.

Les contrôles fonctionnent-ils encore dans les systèmes de test ?

Oui, si les valeurs de substitution ont un format valide. Les identifiants passent alors les contrôles de l'application comme des valeurs réelles.

Les données de test peuvent-elles être générées automatiquement ?

Oui. Vos applications peuvent utiliser Privacy Delivery via l'interface, avec des clés dédiées qui ne disposent que des droits attribués.

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