From d7e1a6131d7946ca9ff181d64e6ae65836e6f47e Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: pedevineau <pierre-etienne.devineau@data.gouv.fr>
Date: Mon, 30 May 2022 10:50:05 +0200
Subject: [PATCH 01/13] Ignore package-lock

---
 .gitignore | 1 +
 1 file changed, 1 insertion(+)

diff --git a/.gitignore b/.gitignore
index e9f09fd5..87c3db05 100644
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -1,3 +1,4 @@
 node_modules/
 public/
 .DS_Store
+package-lock.json

From c72aaf5064ab828e1f66dc6431e0036783ab0b15 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: pedevineau <pierre-etienne.devineau@data.gouv.fr>
Date: Mon, 30 May 2022 10:52:13 +0200
Subject: [PATCH 02/13] Revert "Ignore package-lock"

This reverts commit d7e1a6131d7946ca9ff181d64e6ae65836e6f47e.
---
 .gitignore | 1 -
 1 file changed, 1 deletion(-)

diff --git a/.gitignore b/.gitignore
index 87c3db05..e9f09fd5 100644
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -1,4 +1,3 @@
 node_modules/
 public/
 .DS_Store
-package-lock.json

From 37510041d7e6b3866493b61ac603d6cde7eff250 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: pedevineau <pierre-etienne.devineau@data.gouv.fr>
Date: Tue, 31 May 2022 00:18:34 +0200
Subject: [PATCH 03/13] Add first version (not finished) of anonymisation guide

---
 accueil.md                                    |   2 +
 anonymiser/1-definition.md                    |  62 ++++++++++++++++++
 anonymiser/2-methodes.md                      |   9 +++
 anonymiser/3-mesures.md                       |  28 ++++++++
 anonymiser/4-quelques-outils.md               |  28 ++++++++
 anonymiser/README.md                          |  39 +++++++++++
 .../formule-confidentialit\303\251.png"       | Bin 0 -> 45490 bytes
 7 files changed, 168 insertions(+)
 create mode 100644 anonymiser/1-definition.md
 create mode 100644 anonymiser/2-methodes.md
 create mode 100644 anonymiser/3-mesures.md
 create mode 100644 anonymiser/4-quelques-outils.md
 create mode 100644 anonymiser/README.md
 create mode 100644 "anonymiser/images/formule-confidentialit\303\251.png"

diff --git a/accueil.md b/accueil.md
index e576df77..94010987 100644
--- a/accueil.md
+++ b/accueil.md
@@ -19,6 +19,8 @@ Les guides d’Etalab ont pour objectif de vous accompagner tout au long de ce t
 
 <Button link="/producteurs-schemas/" text="Pourquoi et comment créer un schéma de données ?" />
 
+<Button link="/anonymisation/" text="Comment anonymiser des bases de données ?" />
+
 <Button link="/pseudonymisation/" text="Comment utiliser l'IA pour pseudonymiser des documents ?" />
 
 <Button link="/annotation/" text="Guide pour préparer et conduire votre campagne d'annotation" />
diff --git a/anonymiser/1-definition.md b/anonymiser/1-definition.md
new file mode 100644
index 00000000..1a43a8f9
--- /dev/null
+++ b/anonymiser/1-definition.md
@@ -0,0 +1,62 @@
+---
+permalink: /anonymisation/definition/
+---
+
+# Définition
+
+L'anonymisation est l'opération de protection des données personnelles qui vise à empêcher qu'un utilisateur adverse de la base de données puisse déduire des informations sensibles sur un individu en croisant la base de données à d'autres sources de données auxquelles il aurait accès. Par construction, l'anonymisation d'une base de données passe par la suppression ou l'altération d'une partie (possiblement importante) des données communiquée aux usagers de la base anonymisée.
+
+Une base de données est considérée comme anonymisée si les trois critères suivants sont réunis :
+
+- il n'est pas possible d'isoler un individu ("individualisation") ;
+
+- il n'est pas possible de corréler des ensembles de données distincts concernant un même individu ("corrélation") ;
+
+- il n'est pas possible de déduire, de façon certaine, de nouvelles informations sur un individu ("inférence").
+
+Si ces trois critères ne sont pas réunis simultanément après l'opération d'anonymisation, il faut procéder à une analyse des risques détaillée des risques de ré-identification sur la base de données ainsi stransformée avant d'envisager une publication des données. 
+
+Remarque : si de nouvelles données anonymisées sont publiées régulièrement (ce qui est le cas par exemple d'une base de données personnelles qui serait anonymisée "au vol" au fur et à mesure que les utilisateurs requièrent de nouvelles données), il faut que les publications ultérieures ne compromettent pas la confidentialité des données déjà publiées.
+
+### Analyse de risques de compromissions de données personnelles.
+
+Pour conduire l'anonymisation empirique d'une base, il faut procéder au cas par cas : d'une part l'on définit le niveau et la nature des informations qu'on veut mettre à disposition des utilisateurs de la base anonymisée, et d'autre part l'on anticipe TOUS les cas de compromissions de données sensibles que l'on doit empêcher. En comparant ces objectifs opposés, on peut réévaluer (à la hausse ou à la baisse) le niveau d'information que l'on va effectivement publier, et choisir une méthode d'anonymisation adaptée
+
+Dans les cas où l'anonymisation des données avant publication n'est pas une obligation légale, mais une mesure de protection d'informations sensibles, l'on arbitre au cas par cas le risque de compromissions d'informations sensibles VS la quantité d'information utile qui demeure dans la base après anonymisation.
+
+L'anonymisation des données est nécessaire pour de nombreux usages (protéger des données personnelles ou des données sensibles) mais provoque, par fin, la suppression ou l'altération d'informations. Pour s'assurer que la base de données est correctement anonymisée (ce qui est exigeant) tout en s'efforçant 
+
+
+
+
+Un ensemble de techniques contribue à l'anonymisation des bases de données, m
+
+L'anonymisation de données provoque à dessein une perte d'information, et doit généraliser suffisamment les données de la base pour que les informations ne soient plus spécifiques à un individu mais portent sur un ensemble de personnes qu'il ne sera plus possible de distinguer les unes des autres.
+
+
+L'anonymisation nécessite de supprimer ou d'altérer suffisamment d'informations pour valider ces trois critères.
+
+La suppression des données directement identifiantes est une condition nécessaire, mais pas du tout suffisante (dans le cas cela n'empêche ni )
+
+Bien entendu, la suppression d'informations diminue 
+L'anonymisation doit être calibrée de façon à garantir l'anonymat de chaque individu sans vider de son intérêt l'analyse statistique de la base. La difficulté de l'anonymisation provient du fait que l'on doit supposer que "l'adversaire" voulant ré-identifier des individus de la base peut disposer d'informations tierces qu'il tentera de croiser avec la base anonymisée.
+
+ L'anonymisation vise à annuler le risque de ré-identification de chacun des individus de la base.
+
+### Publication de données à caractère personnel préalablmement anonymisées : qu'en dit la CNIL ?
+
+La CNIL a publié en 2019 un guide sur la publication de données : [2019 - guide de la CNIL](https://www.cnil.fr/sites/default/files/atoms/files/guide_open_data.pdf), dont est extrait le passage suivant :
+
+#### _" Le principe de l’anonymisation des documents contenant des données à caractère personnel (Article L. 312-1-2 alinéa 2 du CRPA ; articles 4 et 7 du RGPD ; conseil CADA 20180650) :_
+
+_Lorsque les données à caractère personnel relèvent de la vie privée des personnes concernées, elles ne peuvent être communiquées à des tiers et ne seront donc pas non plus publiables._
+
+_Relèvent, par exemple, de la vie privée : au titre de l'état civil, la date de naissance et l'âge, les coordonnées personnelles, notamment l'adresse postale, l'adresse électronique et le numéro de téléphone, la situation patrimoniale et financière, en particulier le patrimoine immobilier, les revenus perçus, y compris les aides ou revenus de remplacement, les impôts et taxes acquittés, la domiciliation bancaire et l'identification des comptes bancaires et postaux mettent en cause la vie privée, la qualité de travailleur handicapé, la formation initiale, les horaires de travail, les sympathies politiques et l'appartenance à un parti politique ainsi que les croyances religieuses._
+
+_Certains documents administratifs comportent des données personnelles qui  ne sont pas couvertes en tant que telles par le secret de la vie privée._
+
+_Il s’agit notamment du nom et du prénom d'une personne qui ne font pas, par eux-mêmes, partie des éléments protégés au titre de la vie privée. Ainsi, un « document nominatif », n'est pas exclu, de ce seul fait, du champ du droit d'accès : il ne le sera que s'il comporte par ailleurs des éléments couverts par le secret de la vie privée et que la personne à laquelle se rapportent les informations est identifiable._
+
+_Entrent, également, dans cette catégorie les données dont on estime que le public doit avoir connaissance, soit au titre de l'organisation du service public, soit afin de pouvoir exercer pleinement son droit de recours. Il en va ainsi par exemple d'un arrêté de nomination d'un agent communal, des mentions relatives au nom et à l'adresse du bénéficiaire d'une autorisation d'urbanisme ou encore des informations librement consignées sur des registres d'enquête publique par les personnes ayant formulé des observations sur le projet soumis à enquête._
+
+_Lorsqu'un document administratif comporte de telles données à caractère personnel, il peut être communiqué à toute personne qui en fait la demande. En revanche et par principe, la diffusion des données à caractère personnel en ligne est proscrite. Tout document contenant de telles données doit avoir préalablement fait l'objet d'un traitement permettant de rendre impossible l'identification des personnes (anonymisation). "_
\ No newline at end of file
diff --git a/anonymiser/2-methodes.md b/anonymiser/2-methodes.md
new file mode 100644
index 00000000..78dfe847
--- /dev/null
+++ b/anonymiser/2-methodes.md
@@ -0,0 +1,9 @@
+---
+permalink: /anonymisation/comment/
+---
+
+# Mécanismes
+
+## Empêcher La K-anonymisation
+
+## La L-diversité
\ No newline at end of file
diff --git a/anonymiser/3-mesures.md b/anonymiser/3-mesures.md
new file mode 100644
index 00000000..a81d7d5a
--- /dev/null
+++ b/anonymiser/3-mesures.md
@@ -0,0 +1,28 @@
+---
+permalink: /anonymisation/mesurer/
+---
+
+# Mesure de confidentialité différentielle
+
+
+### Notion de risque de réidentification
+On peut caractériser la probabilité de retrouver un individu (de manière directe) par la donnée d'un n-uplet de caractéristiques : si 80% des hommes participant à une expérience sont bruns, alors savoir qu'un homme est blond augmente par 5 la probabilité de trouver qui il est.
+
+### La confidentialité différentielle
+
+Le processus de randomisation se produit a priori lorsqu'on fait une requête à la base de données.
+Imaginons qu'un individu mal intentionné fasse deux requêtes successives qui ne varient que d'un individu. Il faut mettre suffisamment de bruit dans la randomisation pour qu'on ne puisse pas remonter trop sûrement aux caractéristiques du nouvel individu. 
+La mesure de la privacy peut être faite avec la differential privacy :
+
+Soit ε > 0 et A un algorithme de randomisation qui prend en entrée une base de données et génère une base de données anonymisée. Notons Image(A) l'ensemble des bases de données anonymisées qui pourraient être générées par A (et qui contient donc l'ensemble des bases de données anonymisées qu'on pourrait être amené à publier)
+
+L'algorithme A est dit ε-différentiel si, pour toute base de données  D1 et D2 qui ne diffèrent que d'une seule personne, et pour toute base dérivée O dans Image(A) :
+
+![encadrement de la probabilité de remonter à la base de données à partir de l'image](images/formule-confidentialité.png)
+
+Autrement dit, on veut contrôler le "shift" provoqué par l'ajout d'un individu, même exceptionnel, à la base de données. Si ce shift est trop important, 
+
+Parfois la caractérisation d'un seul individu, exceptionnel, peut affecter statistiquement l'ensemble de la transformation, si bien qu'on peut revenir à la caractéristique initiale de l'individu.
+Ainsi, si on publie plusieurs bases anonymisées, le shift de la deuxième base permet de revenir aux caractéristiques du nouvel entrant.
+
+Exemple d'une mesure de confidentialité différentielle d'un mécanisme souvent utilisée en sciences sociales : [lien wikipédia](https://fr.wikipedia.org/wiki/Confidentialit%C3%A9_diff%C3%A9rentielle#Illustration)
\ No newline at end of file
diff --git a/anonymiser/4-quelques-outils.md b/anonymiser/4-quelques-outils.md
new file mode 100644
index 00000000..7c4dbaee
--- /dev/null
+++ b/anonymiser/4-quelques-outils.md
@@ -0,0 +1,28 @@
+---
+permalink: /anonymisation/outils/
+---
+
+# Quelques outils pour faciliter l'anonymisation
+
+Ci-dessous quelques outils qui peuvent aider à anonymiser des bases de données. Cette liste n'est évidemment pas exhaustive, et tout retour d'expérience que vous [souhaiteriez nous apporter](mailto:lab-ia@data.gouv.fr)) permettra d'étayer cette page.
+
+:warning: Attention, l'utilisation de ces outils n'est pas nécessairement suffisante pour valider les trois critères de l'anonymisation [lorsqu'il n'est plus possible d'indivualider, de corréler, et d'inférer d'informations sur les individus](/anonymiser/1-quand.md). Une analyse approfondie des risques de ré-identification est nécessaire si l'on décide de s'appuyer sur une solution sur étagère.
+
+### ARX
+_http://arx.deidentifier.org/_
+
+Une fois nos données chargées dans ARX, et une fois variables sélectionnés, l'on peut appliquer des algorithmes de K-anonymisation et de L-diversité notamment. Au préalable, il faut choisir un ordre de variables. En général, on place les variables les moins importantes en premières et les variables dont le coût de modification est le plus grand en dernière position.
+Dans cet algorithme sont implémentées trois types de méthodes :
+
+    méthode "into_unknown" : lorsque l'algorithme repère une ligne non k-anonymisée, il remplace la modalité par une modalité définie au préalable (non renseigné par exemple). Si cette opération ne permet pas de construire un groupe de "non renseigné" suffisamment conséquent, l'algorithme renvoie une base remplie de valeurs "unknown".
+    méthode "remove" : lorsque l'algorithme repère une ligne non k-anonymisée, il supprime cette ligne.
+    méthode "regroup[...]"
+        méthode "regroup_with_smallest" : regroupe avec la modalité dont l'effectif est minimal.
+        méthode "regroup_with_biggest" : regroupe avec la modalité dont l'effectif est maximal.
+    méthode "with closest" : lorsque l'algorithme repère une ligne non k-anonymisée, il remplace la modalité donnée sous forme de nombre par "nombre1 ou nombre2", en rapprochant les nombres les plus proches (convient pour les années, par exemple).
+    
+### Anonymisation dans PostgreSQL Anonymizer
+
+Cette extension de PostgreSQL ropose toute une batterie de (mécanismes d'occultation](https://postgresql-anonymizer.readthedocs.io/en/latest/masking_functions/]
+
+[Guide d'installation de cette extension](https://www.postgresql.org/about/news/postgresql-anonymizer-10-privacy-by-design-for-postgres-2452/)
\ No newline at end of file
diff --git a/anonymiser/README.md b/anonymiser/README.md
new file mode 100644
index 00000000..4845d9ff
--- /dev/null
+++ b/anonymiser/README.md
@@ -0,0 +1,39 @@
+---
+permalink: /anonymisation/
+---
+
+# Introduction
+
+::: tip Rédaction de ce guide
+Ce guide a été publié initialement en juin 2022 et sera mis à jour de manière régulière. 
+Si vous souhaitez faire des propositions pour le faire évoluer, vous êtes invités à proposer une modification sur [GitHub](https://github.com/etalab/guides.etalab.gouv.fr/edit/master/pseudonymisation/) ou en [contactant directement](mailto:lab-ia@data.gouv.fr) l'équipe du Lab IA d'Etalab. 
+En particulier, le lab IA d'Etalab est preneur de tout retour d'expérience pour faire évoluer ce guide et mettre à jour nos bonnes pratiques.
+:::
+
+## À quoi sert ce guide ?
+
+Ce guide est une introduction à <b>des techniques d'anonymisation de données</b>. Il vous propose un accompagnement 
+constitue un support méthodologique dans vos opérations de 
+Il est important de garder à l'esprit qu'aucune approche 
+ le XXX (propriétaire/gérant/xxx/voir avec Perica / la CNIL ?) des données est responsable de
+
+
+## À qui s'adresse ce guide ?
+
+Ce guide s'intéresse à des personnes désirant publier des données tout en protégeant la confidentialité des données à caractère personnel (ce qui constitue dans bien des cas une obligation légale) ou des données sensibles.
+
+Ce guide pourra également intéresser d'autres acteurs faisant face à un besoin d'anonymisation de bases tabulaires, dans le cadre de développements de services ou de produits à partir de données à caractère personnel ou sensible. 
+
+## Sommaire
+
+Ce guide est composé de x parties :
+
+::: tip Ce que ce guide n'est pas
+- un guide juridique sur la protection des données à caractère personnel ;
+- un guide sur l'anonymisation de textes ;
+- un guide sur la sécurité des données et des systèmes d'information.
+:::
+
+## Comment contribuer ?
+
+Ce document est un outil évolutif et ouvert. Vous pouvez contribuer à l'améliorer en proposant une modification sur [GitHub](https://github.com/etalab/guides.etalab.gouv.fr/edit/master/anonymisation/) ou en [contactant directement](mailto:lab-ia@data.gouv.fr) l'équipe du Lab IA d'Etalab. 
diff --git "a/anonymiser/images/formule-confidentialit\303\251.png" "b/anonymiser/images/formule-confidentialit\303\251.png"
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..92259f7c3f62185afdf41aa2482334f02ad8f0a7
GIT binary patch
literal 45490
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HcmV?d00001


From 2cdbf67c41ab0718f91da53b472ce6d80db66ba7 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: pedevineau <pierre-etienne.devineau@data.gouv.fr>
Date: Tue, 31 May 2022 00:19:21 +0200
Subject: [PATCH 04/13] Add first version (not finished) of anonymisation guide

---
 anonymiser/4-quelques-outils.md | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/anonymiser/4-quelques-outils.md b/anonymiser/4-quelques-outils.md
index 7c4dbaee..188b7940 100644
--- a/anonymiser/4-quelques-outils.md
+++ b/anonymiser/4-quelques-outils.md
@@ -23,6 +23,6 @@ Dans cet algorithme sont implémentées trois types de méthodes :
     
 ### Anonymisation dans PostgreSQL Anonymizer
 
-Cette extension de PostgreSQL ropose toute une batterie de (mécanismes d'occultation](https://postgresql-anonymizer.readthedocs.io/en/latest/masking_functions/]
+Cette extension de PostgreSQL ropose toute une batterie de [mécanismes d'occultation](https://postgresql-anonymizer.readthedocs.io/en/latest/masking_functions/)
 
 [Guide d'installation de cette extension](https://www.postgresql.org/about/news/postgresql-anonymizer-10-privacy-by-design-for-postgres-2452/)
\ No newline at end of file

From 9e288ec53f5f5f56638003c3c4940c2db3f5658a Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: pedevineau <pierre-etienne.devineau@data.gouv.fr>
Date: Fri, 3 Jun 2022 18:14:44 +0200
Subject: [PATCH 05/13] Share first draft of anonymiser guide

---
 anonymiser/1-definition.md      | 16 ++++---
 anonymiser/2-methodes.md        | 76 ++++++++++++++++++++++++++++++++-
 anonymiser/3-mesures.md         | 23 +++-------
 anonymiser/4-quelques-outils.md | 19 +++++++--
 anonymiser/README.md            | 14 +++---
 5 files changed, 113 insertions(+), 35 deletions(-)

diff --git a/anonymiser/1-definition.md b/anonymiser/1-definition.md
index 1a43a8f9..26717fdb 100644
--- a/anonymiser/1-definition.md
+++ b/anonymiser/1-definition.md
@@ -8,13 +8,13 @@ L'anonymisation est l'opération de protection des données personnelles qui vis
 
 Une base de données est considérée comme anonymisée si les trois critères suivants sont réunis :
 
-- il n'est pas possible d'isoler un individu ("individualisation") ;
+- *critère de non-individualisation* : il n'est pas possible d'isoler un individu (") ;
 
-- il n'est pas possible de corréler des ensembles de données distincts concernant un même individu ("corrélation") ;
+- *critère de non-corrélation* : il n'est pas possible de corréler des ensembles de données distincts concernant un même individu ;
 
-- il n'est pas possible de déduire, de façon certaine, de nouvelles informations sur un individu ("inférence").
+- *critère de non-inférence* : il n'est pas possible de déduire, de façon certaine, de nouvelles informations sur un individu.
 
-Si ces trois critères ne sont pas réunis simultanément après l'opération d'anonymisation, il faut procéder à une analyse des risques détaillée des risques de ré-identification sur la base de données ainsi stransformée avant d'envisager une publication des données. 
+Si ces trois critères ne sont pas réunis après l'opération d'anonymisation, il faut procéder à une analyse approfondie des risques de ré-identification sur la base de données ainsi stransformée avant d'envisager une publication des données. 
 
 Remarque : si de nouvelles données anonymisées sont publiées régulièrement (ce qui est le cas par exemple d'une base de données personnelles qui serait anonymisée "au vol" au fur et à mesure que les utilisateurs requièrent de nouvelles données), il faut que les publications ultérieures ne compromettent pas la confidentialité des données déjà publiées.
 
@@ -26,7 +26,7 @@ Dans les cas où l'anonymisation des données avant publication n'est pas une ob
 
 L'anonymisation des données est nécessaire pour de nombreux usages (protéger des données personnelles ou des données sensibles) mais provoque, par fin, la suppression ou l'altération d'informations. Pour s'assurer que la base de données est correctement anonymisée (ce qui est exigeant) tout en s'efforçant 
 
-
+Une bonne anonymisation doit prendre en compte que les possibilités techniques de croiser des données issues de sources externes évoluent rapidement, et qu'il en va de même des méthodes d'anonymisation.s
 
 
 Un ensemble de techniques contribue à l'anonymisation des bases de données, m
@@ -59,4 +59,8 @@ _Il s’agit notamment du nom et du prénom d'une personne qui ne font pas, par
 
 _Entrent, également, dans cette catégorie les données dont on estime que le public doit avoir connaissance, soit au titre de l'organisation du service public, soit afin de pouvoir exercer pleinement son droit de recours. Il en va ainsi par exemple d'un arrêté de nomination d'un agent communal, des mentions relatives au nom et à l'adresse du bénéficiaire d'une autorisation d'urbanisme ou encore des informations librement consignées sur des registres d'enquête publique par les personnes ayant formulé des observations sur le projet soumis à enquête._
 
-_Lorsqu'un document administratif comporte de telles données à caractère personnel, il peut être communiqué à toute personne qui en fait la demande. En revanche et par principe, la diffusion des données à caractère personnel en ligne est proscrite. Tout document contenant de telles données doit avoir préalablement fait l'objet d'un traitement permettant de rendre impossible l'identification des personnes (anonymisation). "_
\ No newline at end of file
+_Lorsqu'un document administratif comporte de telles données à caractère personnel, il peut être communiqué à toute personne qui en fait la demande. En revanche et par principe, la diffusion des données à caractère personnel en ligne est proscrite. Tout document contenant de telles données doit avoir préalablement fait l'objet d'un traitement permettant de rendre impossible l'identification des personnes (anonymisation). "_
+
+# Exemples et retours d'expérience
+
+_A venir_
\ No newline at end of file
diff --git a/anonymiser/2-methodes.md b/anonymiser/2-methodes.md
index 78dfe847..1da85451 100644
--- a/anonymiser/2-methodes.md
+++ b/anonymiser/2-methodes.md
@@ -4,6 +4,78 @@ permalink: /anonymisation/comment/
 
 # Mécanismes
 
-## Empêcher La K-anonymisation
+_Dans ce ci qui suit, appellons "base transformée" la base de données sur laquelle on a effectué un certain nombre d'opérations pour tenter de la rendre anonymisée. Les exemples traiteront de bases de données personnelles, mais les mécanismes décrits peuvent également servir à anonymiser des données non personnelles, si un cas d'usage s'y prête._
 
-## La L-diversité
\ No newline at end of file
+
+## K-anonymisation (en anglais : _K-anonymity_)
+
+_On appelle quasi-identifiants les champs qui, considérés isolément, ne suffisent pas à identifier un unique individu avec certitude (contrairement à un numéro de pièce d'identité, par exemple), mais dont la combinaison permet de retrouver une identité sans ambiguïté. Ainsi, le nom, le prénom, le sexe, le code postal, la date de naissance, entre autres, sont des quasi-identifiants, car la combinaison de ces champs suffit généralement à identifier une unique personne._
+
+La K-anonymisation se propose de "cacher les individus dans la foule". Pour ce faire, l'algorithme supprime ou regroupe les valeurs de suffisamment de quasi-identifiants afin que, pour chaque combinaison de quasi-identifiants publiés, il y ait au moins K individus possibles.
+
+Plus K est grand, meilleure est la confidentialité de la base. Mais atteindre un K plus grand nécessite de supprimer ou d'altérer davantage d'informations. On peut notamment recourir à plusieurs des méthodes suivantes :
+- regrouper des valeurs de quasi-identifiants. Par exemple :
+    * remplacer les codes postaux par des aires géographiques plus vastes
+    * remplacer les âges par des tranches d'âges
+- supprimer des colonnes entières de quasi-identifiants (notamment les informations dont la publication en ligne est proscrite, comme l'orientation sexuelle, les appartenances religieuses ou politiques, etc.)
+- supprimer des lignes, dans le cas d'individus "exceptionnels" dont les quasi-identifiants sont trop rares pour respecter le critère de K-anonymisation 
+
+:warning: L'objectif de la K-anonymisation est d'empêcher l'individualisation des personnes dans la base anonymisée. Elle ne garantit pas pour autant que les critères de non-corrélation et de non-inférence seront respectés.
+
+:warning: Remarque théorique : le problème de K-anonymisation optimal (celui qui supprime le strict minimum d'informations) est NP-difficile. Toutefois, et heureusement, des algorithmes donnent des bonnes approximations de la solution optimale.
+
+
+Limites de la K-anonymisation :
+- plus il y a de champs de quasi-identifiants publiés, plus la K-anonymisation est difficile à atteindre. Pour des bases de données de haute dimension, la K-anonymisaiton n'est pas adaptée.
+- la K-anonymisation n'empêche pas l'inférence de données sensibles
+
+Attaques contre la k-anonymisation : 
+- 
+
+## La L-diversité
+
+Le but de la L-diversité est de restreindre autant que possible le risque qu'on puisse inférer une information sensible sur un individu de la base transformée.
+
+Pour ce faire, on doit faire en sorte que pour chaque combinaison de quasi-identifiants, 
+
+## Confidentialité différentielle
+
+L'anonymisation est dynamique : on anonymise à chaque requête plutôt qu'une fois pour toutes. L'anonymisation repose sur l'ajout de bruit sur les champs renvoyés au requêteur.
+
+On mesure le _privacy budget_ avec ε, défini à la page [Mesures](3-mesures.md)
+
+
+### La confidentialité différentielle
+
+La confidentialité différentielle repose sur l'ajout de bruit aléatoire sur les données renvoyées à l'utilisateur de données transformées (c'est le principe du "floutage"). Ce processus de bruitage est calculé dynamiquement à chaque requête à la base de données.
+
+Toute la difficulté est d'arbitrer correctement le niveau de bruit à ajouter aux données, pour garantir la confidentialité des données sous-jacentes tout en s'efforçant de ne pas brouiller les données dans des proportions qui les rendraient inutilisables. 
+
+Imaginons qu'un individu mal intentionné fasse deux requêtes successives qui ne varient que d'un individu, dans l'intention d'inférer des informations sensibles sur cet individu. Il est nécecessaire de bruiter (randomiser) suffisamment les sorties pour qu'on ne puisse pas remonter trop sûrement aux caractéristiques du nouvel individu. 
+
+De nombreux mécanismes permettent de bruiter les données d'une personne tout en permettant de retrouver les statistiques globales qui nous intéressent ([exemple issu de Wikipedia d'une méthode issue des sciences sociales](https://fr.wikipedia.org/wiki/Confidentialit%C3%A9_diff%C3%A9rentielle#Illustration)). Pour mesurer le niveau de confidentialité induite par un processus de bruit 
+
+La mesure de la privacy peut être faite avec la differential privacy :
+
+Soit ε > 0 et A un algorithme de randomisation qui prend en entrée une base de données et génère une base de données anonymisée. Notons Image(A) l'ensemble des bases de données anonymisées qui pourraient être générées par A (et qui contient donc l'ensemble des bases de données anonymisées qu'on pourrait être amené à publier)
+
+L'algorithme A est dit ε-différentiel si, pour toute base de données  D1 et D2 qui ne diffèrent que d'une seule personne, et pour toute base dérivée O dans Image(A) :
+
+![encadrement de la probabilité de remonter à la base de données à partir de l'image](images/formule-confidentialité.png)
+
+Autrement dit, on veut contrôler le "shift" provoqué par l'ajout d'un individu, même exceptionnel, à la base de données. Si ε est proche de 0, les statistiques sur D1 et D2 seront proches, ce qui garantit une bonne confidentialité aux données de la base transformée. Inversement, si ε est grand, 
+
+Parfois la caractérisation d'un seul individu, exceptionnel, peut affecter statistiquement l'ensemble de la transformation, si bien qu'on peut revenir à la caractéristique initiale de l'individu.
+Ainsi, si on publie plusieurs bases anonymisées, le shift de la deuxième base permet de revenir aux caractéristiques du nouvel entrant.
+
+Exemple d'une mesure de confidentialité différentielle d'un mécanisme souvent utilisée en sciences sociales : [lien wikipédia](https://fr.wikipedia.org/wiki/Confidentialit%C3%A9_diff%C3%A9rentielle#Illustration)
+
+
+Limites :
+- les résulats de chaque requête est légèrement bruitée, pour empêcher qu'un adversaire mal intentionné sache exactement quelles étaient les valeurs initiales dans la base à de donnée. Mais à chaque requête supplémentaire, l'adversaire diminue le doute qu'il a sur les valeurs initiales... si bien qu'il peut estimer de plus en plus finement les paramètres initiaux de la base de données. Il faut donc prévenir cette stragégie, en limitant le nombre de requêtes qu'un adversaire pourra faire sur la base de données (notion de _query budget_). 
+
+## Méthodes adverses
+
+Sans approfondir le sujet des méthodes adverses, notons que le mécanisme des méthodes adverses (comme les _Generative Adversarial Network (GAN)_, conditionnels ou pas, et les _Auto-Encoders (AE)_) constitue une piste intéressante, mais très complexe (surtout si l'on veut réunir les trois critères d'anonymisation), pour générer des données synthétiques vérifiant certaines caractéristiques statistiques intéressantes des données initiales mais néanmoins suffisamment éloignées d'elles pour empêcher une fuite de données personnelles.
+
+Toutefois, nous n'avons aucune solution générique, et encore moins clef-en-main, à recommander dans cette direction.
\ No newline at end of file
diff --git a/anonymiser/3-mesures.md b/anonymiser/3-mesures.md
index a81d7d5a..1c598901 100644
--- a/anonymiser/3-mesures.md
+++ b/anonymiser/3-mesures.md
@@ -2,27 +2,14 @@
 permalink: /anonymisation/mesurer/
 ---
 
-# Mesure de confidentialité différentielle
+### Mesure de confidentialité différentielle
 
+Cf section méthodes
 
 ### Notion de risque de réidentification
-On peut caractériser la probabilité de retrouver un individu (de manière directe) par la donnée d'un n-uplet de caractéristiques : si 80% des hommes participant à une expérience sont bruns, alors savoir qu'un homme est blond augmente par 5 la probabilité de trouver qui il est.
+On peut caractériser la probabilité de retrouver un individu (de manière directe) par la donnée d'un n-uplet de caractéristiques : par exemple, si 80% des personnes participant à une expérience sont brunes, alors savoir qu'un participant en particulier est blond augmente par 5 la probabilité de l'identifier dans la base de données.
 
-### La confidentialité différentielle
 
-Le processus de randomisation se produit a priori lorsqu'on fait une requête à la base de données.
-Imaginons qu'un individu mal intentionné fasse deux requêtes successives qui ne varient que d'un individu. Il faut mettre suffisamment de bruit dans la randomisation pour qu'on ne puisse pas remonter trop sûrement aux caractéristiques du nouvel individu. 
-La mesure de la privacy peut être faite avec la differential privacy :
+## Analayse les risques de ré-identification
 
-Soit ε > 0 et A un algorithme de randomisation qui prend en entrée une base de données et génère une base de données anonymisée. Notons Image(A) l'ensemble des bases de données anonymisées qui pourraient être générées par A (et qui contient donc l'ensemble des bases de données anonymisées qu'on pourrait être amené à publier)
-
-L'algorithme A est dit ε-différentiel si, pour toute base de données  D1 et D2 qui ne diffèrent que d'une seule personne, et pour toute base dérivée O dans Image(A) :
-
-![encadrement de la probabilité de remonter à la base de données à partir de l'image](images/formule-confidentialité.png)
-
-Autrement dit, on veut contrôler le "shift" provoqué par l'ajout d'un individu, même exceptionnel, à la base de données. Si ce shift est trop important, 
-
-Parfois la caractérisation d'un seul individu, exceptionnel, peut affecter statistiquement l'ensemble de la transformation, si bien qu'on peut revenir à la caractéristique initiale de l'individu.
-Ainsi, si on publie plusieurs bases anonymisées, le shift de la deuxième base permet de revenir aux caractéristiques du nouvel entrant.
-
-Exemple d'une mesure de confidentialité différentielle d'un mécanisme souvent utilisée en sciences sociales : [lien wikipédia](https://fr.wikipedia.org/wiki/Confidentialit%C3%A9_diff%C3%A9rentielle#Illustration)
\ No newline at end of file
+Ce guide ne donne pas de méthode clef en main pour quantifier les risques de ré-identification. Néanmoins quelques réflexes peuvent orienter votre analyse des risques :
diff --git a/anonymiser/4-quelques-outils.md b/anonymiser/4-quelques-outils.md
index 188b7940..ba7c9cf5 100644
--- a/anonymiser/4-quelques-outils.md
+++ b/anonymiser/4-quelques-outils.md
@@ -8,10 +8,21 @@ Ci-dessous quelques outils qui peuvent aider à anonymiser des bases de données
 
 :warning: Attention, l'utilisation de ces outils n'est pas nécessairement suffisante pour valider les trois critères de l'anonymisation [lorsqu'il n'est plus possible d'indivualider, de corréler, et d'inférer d'informations sur les individus](/anonymiser/1-quand.md). Une analyse approfondie des risques de ré-identification est nécessaire si l'on décide de s'appuyer sur une solution sur étagère.
 
-### ARX
-_http://arx.deidentifier.org/_
+### ARX Deidentifier
 
-Une fois nos données chargées dans ARX, et une fois variables sélectionnés, l'on peut appliquer des algorithmes de K-anonymisation et de L-diversité notamment. Au préalable, il faut choisir un ordre de variables. En général, on place les variables les moins importantes en premières et les variables dont le coût de modification est le plus grand en dernière position.
+ARX Deidentifier est un logiciel qui propose des solutions d'anonymisation approximative et une solution d'analyse de risque.
+
+##### Modèles utilisés
+
+Description des modèles proposés par le logiciel : 
+https://arx.deidentifier.org/overview/privacy-criteria/
+https://arx.deidentifier.org/publications/
+
+##### Installation
+https://arx.deidentifier.org/downloads/
+
+##### Utilisation
+Une fois nos données chargées dans ARX Deidentifier, et une fois variables sélectionnés, l'on peut appliquer des algorithmes de K-anonymisation et de L-diversité notamment. Au préalable, il faut choisir un ordre de variables. En général, on place les variables les moins importantes en premières et les variables dont le coût de modification est le plus grand en dernière position.
 Dans cet algorithme sont implémentées trois types de méthodes :
 
     méthode "into_unknown" : lorsque l'algorithme repère une ligne non k-anonymisée, il remplace la modalité par une modalité définie au préalable (non renseigné par exemple). Si cette opération ne permet pas de construire un groupe de "non renseigné" suffisamment conséquent, l'algorithme renvoie une base remplie de valeurs "unknown".
@@ -23,6 +34,8 @@ Dans cet algorithme sont implémentées trois types de méthodes :
     
 ### Anonymisation dans PostgreSQL Anonymizer
 
+##### Modèles utilisés
 Cette extension de PostgreSQL ropose toute une batterie de [mécanismes d'occultation](https://postgresql-anonymizer.readthedocs.io/en/latest/masking_functions/)
 
+##### Installation
 [Guide d'installation de cette extension](https://www.postgresql.org/about/news/postgresql-anonymizer-10-privacy-by-design-for-postgres-2452/)
\ No newline at end of file
diff --git a/anonymiser/README.md b/anonymiser/README.md
index 4845d9ff..6e8baf3c 100644
--- a/anonymiser/README.md
+++ b/anonymiser/README.md
@@ -12,21 +12,23 @@ En particulier, le lab IA d'Etalab est preneur de tout retour d'expérience pour
 
 ## À quoi sert ce guide ?
 
-Ce guide est une introduction à <b>des techniques d'anonymisation de données</b>. Il vous propose un accompagnement 
-constitue un support méthodologique dans vos opérations de 
-Il est important de garder à l'esprit qu'aucune approche 
- le XXX (propriétaire/gérant/xxx/voir avec Perica / la CNIL ?) des données est responsable de
+Ce guide est une introduction à <b>des techniques d'anonymisation de données tabulaires</b>. Il vous propose un accompagnement méthodologique dans votre procédure d'anonymisation, afin de limiter les risques que des personnes issues de votre base anonymisée soit ré-identifiée a postériori.
 
+Il est important de garder à l'esprit que la publication de données personnelles est encadrée légalement, et qu'il y a plusieurs niveaux d'occultation, depuis le simple brouillage des éléments directement identifiants jusqu'à des techniques plus poussées pour prévenir que des informations sensibles ne puissent être déduites d'analyse de corrélations effectuées sur la base anonymisée.
 
 ## À qui s'adresse ce guide ?
 
-Ce guide s'intéresse à des personnes désirant publier des données tout en protégeant la confidentialité des données à caractère personnel (ce qui constitue dans bien des cas une obligation légale) ou des données sensibles.
+Ce guide s'intéresse à des personnes désireuses de publier des données, notamment dans le cadre de l'_open data_, tout en protégeant la confidentialité de données à caractère personnel (ce qui constitue dans bien des cas une obligation légale) ou de données jugées sensibles.
 
 Ce guide pourra également intéresser d'autres acteurs faisant face à un besoin d'anonymisation de bases tabulaires, dans le cadre de développements de services ou de produits à partir de données à caractère personnel ou sensible. 
 
 ## Sommaire
 
-Ce guide est composé de x parties :
+Ce guide est composé de quatre parties :
+- une définition et des exemples dr projets d'anonymisation ;
+- une revue de quelques méthodes d'anonymisation ;
+- une mesure du niveau de brouillage d'une base anonymisée ;
+- une présentation non exhaustive de quelques solutions techniques pour aider à l'anonymisation.
 
 ::: tip Ce que ce guide n'est pas
 - un guide juridique sur la protection des données à caractère personnel ;

From acddb651847153e7b6bd43c275cb0647a364182c Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: pedevineau <pierre-etienne.devineau@data.gouv.fr>
Date: Tue, 7 Jun 2022 18:20:53 +0200
Subject: [PATCH 06/13] Complete doc anonymisation

---
 anonymiser/1-definition.md      | 66 ---------------------------------
 anonymiser/1-principe.md        | 65 ++++++++++++++++++++++++++++++++
 anonymiser/2-methodes.md        | 24 ++++++------
 anonymiser/3-mesures.md         |  8 ----
 anonymiser/4-quelques-outils.md |  3 +-
 anonymiser/README.md            | 20 +++++-----
 6 files changed, 90 insertions(+), 96 deletions(-)
 delete mode 100644 anonymiser/1-definition.md
 create mode 100644 anonymiser/1-principe.md

diff --git a/anonymiser/1-definition.md b/anonymiser/1-definition.md
deleted file mode 100644
index 26717fdb..00000000
--- a/anonymiser/1-definition.md
+++ /dev/null
@@ -1,66 +0,0 @@
----
-permalink: /anonymisation/definition/
----
-
-# Définition
-
-L'anonymisation est l'opération de protection des données personnelles qui vise à empêcher qu'un utilisateur adverse de la base de données puisse déduire des informations sensibles sur un individu en croisant la base de données à d'autres sources de données auxquelles il aurait accès. Par construction, l'anonymisation d'une base de données passe par la suppression ou l'altération d'une partie (possiblement importante) des données communiquée aux usagers de la base anonymisée.
-
-Une base de données est considérée comme anonymisée si les trois critères suivants sont réunis :
-
-- *critère de non-individualisation* : il n'est pas possible d'isoler un individu (") ;
-
-- *critère de non-corrélation* : il n'est pas possible de corréler des ensembles de données distincts concernant un même individu ;
-
-- *critère de non-inférence* : il n'est pas possible de déduire, de façon certaine, de nouvelles informations sur un individu.
-
-Si ces trois critères ne sont pas réunis après l'opération d'anonymisation, il faut procéder à une analyse approfondie des risques de ré-identification sur la base de données ainsi stransformée avant d'envisager une publication des données. 
-
-Remarque : si de nouvelles données anonymisées sont publiées régulièrement (ce qui est le cas par exemple d'une base de données personnelles qui serait anonymisée "au vol" au fur et à mesure que les utilisateurs requièrent de nouvelles données), il faut que les publications ultérieures ne compromettent pas la confidentialité des données déjà publiées.
-
-### Analyse de risques de compromissions de données personnelles.
-
-Pour conduire l'anonymisation empirique d'une base, il faut procéder au cas par cas : d'une part l'on définit le niveau et la nature des informations qu'on veut mettre à disposition des utilisateurs de la base anonymisée, et d'autre part l'on anticipe TOUS les cas de compromissions de données sensibles que l'on doit empêcher. En comparant ces objectifs opposés, on peut réévaluer (à la hausse ou à la baisse) le niveau d'information que l'on va effectivement publier, et choisir une méthode d'anonymisation adaptée
-
-Dans les cas où l'anonymisation des données avant publication n'est pas une obligation légale, mais une mesure de protection d'informations sensibles, l'on arbitre au cas par cas le risque de compromissions d'informations sensibles VS la quantité d'information utile qui demeure dans la base après anonymisation.
-
-L'anonymisation des données est nécessaire pour de nombreux usages (protéger des données personnelles ou des données sensibles) mais provoque, par fin, la suppression ou l'altération d'informations. Pour s'assurer que la base de données est correctement anonymisée (ce qui est exigeant) tout en s'efforçant 
-
-Une bonne anonymisation doit prendre en compte que les possibilités techniques de croiser des données issues de sources externes évoluent rapidement, et qu'il en va de même des méthodes d'anonymisation.s
-
-
-Un ensemble de techniques contribue à l'anonymisation des bases de données, m
-
-L'anonymisation de données provoque à dessein une perte d'information, et doit généraliser suffisamment les données de la base pour que les informations ne soient plus spécifiques à un individu mais portent sur un ensemble de personnes qu'il ne sera plus possible de distinguer les unes des autres.
-
-
-L'anonymisation nécessite de supprimer ou d'altérer suffisamment d'informations pour valider ces trois critères.
-
-La suppression des données directement identifiantes est une condition nécessaire, mais pas du tout suffisante (dans le cas cela n'empêche ni )
-
-Bien entendu, la suppression d'informations diminue 
-L'anonymisation doit être calibrée de façon à garantir l'anonymat de chaque individu sans vider de son intérêt l'analyse statistique de la base. La difficulté de l'anonymisation provient du fait que l'on doit supposer que "l'adversaire" voulant ré-identifier des individus de la base peut disposer d'informations tierces qu'il tentera de croiser avec la base anonymisée.
-
- L'anonymisation vise à annuler le risque de ré-identification de chacun des individus de la base.
-
-### Publication de données à caractère personnel préalablmement anonymisées : qu'en dit la CNIL ?
-
-La CNIL a publié en 2019 un guide sur la publication de données : [2019 - guide de la CNIL](https://www.cnil.fr/sites/default/files/atoms/files/guide_open_data.pdf), dont est extrait le passage suivant :
-
-#### _" Le principe de l’anonymisation des documents contenant des données à caractère personnel (Article L. 312-1-2 alinéa 2 du CRPA ; articles 4 et 7 du RGPD ; conseil CADA 20180650) :_
-
-_Lorsque les données à caractère personnel relèvent de la vie privée des personnes concernées, elles ne peuvent être communiquées à des tiers et ne seront donc pas non plus publiables._
-
-_Relèvent, par exemple, de la vie privée : au titre de l'état civil, la date de naissance et l'âge, les coordonnées personnelles, notamment l'adresse postale, l'adresse électronique et le numéro de téléphone, la situation patrimoniale et financière, en particulier le patrimoine immobilier, les revenus perçus, y compris les aides ou revenus de remplacement, les impôts et taxes acquittés, la domiciliation bancaire et l'identification des comptes bancaires et postaux mettent en cause la vie privée, la qualité de travailleur handicapé, la formation initiale, les horaires de travail, les sympathies politiques et l'appartenance à un parti politique ainsi que les croyances religieuses._
-
-_Certains documents administratifs comportent des données personnelles qui  ne sont pas couvertes en tant que telles par le secret de la vie privée._
-
-_Il s’agit notamment du nom et du prénom d'une personne qui ne font pas, par eux-mêmes, partie des éléments protégés au titre de la vie privée. Ainsi, un « document nominatif », n'est pas exclu, de ce seul fait, du champ du droit d'accès : il ne le sera que s'il comporte par ailleurs des éléments couverts par le secret de la vie privée et que la personne à laquelle se rapportent les informations est identifiable._
-
-_Entrent, également, dans cette catégorie les données dont on estime que le public doit avoir connaissance, soit au titre de l'organisation du service public, soit afin de pouvoir exercer pleinement son droit de recours. Il en va ainsi par exemple d'un arrêté de nomination d'un agent communal, des mentions relatives au nom et à l'adresse du bénéficiaire d'une autorisation d'urbanisme ou encore des informations librement consignées sur des registres d'enquête publique par les personnes ayant formulé des observations sur le projet soumis à enquête._
-
-_Lorsqu'un document administratif comporte de telles données à caractère personnel, il peut être communiqué à toute personne qui en fait la demande. En revanche et par principe, la diffusion des données à caractère personnel en ligne est proscrite. Tout document contenant de telles données doit avoir préalablement fait l'objet d'un traitement permettant de rendre impossible l'identification des personnes (anonymisation). "_
-
-# Exemples et retours d'expérience
-
-_A venir_
\ No newline at end of file
diff --git a/anonymiser/1-principe.md b/anonymiser/1-principe.md
new file mode 100644
index 00000000..e03795c7
--- /dev/null
+++ b/anonymiser/1-principe.md
@@ -0,0 +1,65 @@
+---
+permalink: /anonymisation/principe/
+---
+
+# Principe
+
+## Les critères d'anonymisation
+
+Les données personnelles ne peuvent être traitées, par une personne ou un algorithme, ou publiées que dans des situations strictement encadrées par la législation. Dès lors que  l'on sort de ce cadre, tout traitement ou publication doit être précédé par une stricte <b>anonymisation</b> des données. 
+
+L'<b>anonymisation</b> est l'opération qui modifie ou retire des informations personnelles d'une base de données (avec une acception large de ce qu'est une donnée personnelle), dans l'optique de rendre très difficile (et idéalement impossible) la "ré-identification" d'un individu et d'empêcher que l'on puisse déduire des informations sensibles sur un individu en croisant la base de données à d'autres sources de données auxquelles il aurait accès (à l'ère d'internet, ces sources de données tierces sont nombreuses et variées).
+
+_En particulier, avec des informations tierces, il est assez facile de se douter que telle ou telle personne figure dans la base de données. L'étape d'anonymisation doit suffisamment brouiller les pistes pour qu'on ne puisse pas lire dans la base anonymisée des informations qui permettraient de relier une personne à des informations sensibles la concernant._
+
+L'anonymisation de données provoque à dessein une perte d'information, et doit généraliser suffisamment les données de la base pour que les informations ne soient plus spécifiques à un individu mais portent sur un ensemble de personnes qu'il ne sera plus possible de distinguer les unes des autres. Dans cette fin, l'altération des données directement identifiantes est une condition nécessaire, mais pas du tout suffisante.
+
+Une base de données est considérée comme anonymisée si les trois critères suivants sont réunis :
+
+- *critère de non-individualisation* : il n'est pas possible d'isoler un individu ;
+
+- *critère de non-corrélation* : il n'est pas possible de corréler des ensembles de données distincts concernant un même individu ;
+
+- *critère de non-inférence* : il n'est pas possible de déduire, de façon certaine, de nouvelles informations sur un individu.
+
+Si ces trois critères ne sont pas réunis après l'opération d'anonymisation, il faut procéder à une analyse approfondie des risques de ré-identification sur la base de données ainsi stransformée avant d'envisager une publication des données. 
+
+Il n'est pas évident de valider ces critères lors de la publication ponctuelle d'une base de données. A fortiori il faut être particulièrement vigilants si de nouvelles données anonymisées sont publiées régulièrement (ce qui est le cas par exemple d'une base de données qui serait anonymisée "au vol" au fur et à mesure que les utilisateurs requièrent de nouvelles données), car il faut s'assurer que les publications ultérieures ne compromettent pas rétroactivement la confidentialité des données déjà publiées (ce sujet est développé [sur cette autre page](/anonymiser/2-methodes.md#la-confidentialité-différentielle)).
+
+## Rechercher le juste équilibre entre l'occultation nécessaire d'informations confidentielles et la préservation souhaitable d'information collective à des fins de traitement
+
+L'anonymisation des données est nécessaire pour de nombreux usages (protéger des données personnelles ou des données sensibles) mais provoque, par définition, la suppression ou l'altération d'informations, qui aurait potentiellement eu de la valeur pour un traitement ultérieur mais que l'on s'interdit d'utiliser. Il est donc utile d'identifier le bon niveau d'altération des données pour respecter les obligations de confidentialité, en tâchant de préserver des informations génériques utiles. 
+
+Mais attention, chaque information conservée peut éventuellement faire "fuiter" de l'information personnelle, c'est pourquoi il importe d'être vigilant sur le "comment anonymiser". En particulier, il est intéressant de publier des statistiques agrégées anonymes, mais plus ces statistiques sont nombreuses et visent des groupes aux effectifs réduits, plus le risque de réidentification grandir.
+
+Pour conduire l'anonymisation empirique d'une base, il faut toujours procéder au cas par cas : 
+- d'une part l'on définit le niveau et la nature des informations qu'on veut mettre à disposition des utilisateurs de la base anonymisée ;
+- d'autre part l'on anticipe TOUS les cas de compromissions de données personnelles et sensibles que l'on doit empêcher ;
+- en comparant ces objectifs contraires, et sans transiger sur la confidentialité, on réévalue (à la hausse ou à la baisse) le niveau d'information que l'on va effectivement publier, et l'on choisit une méthode d'anonymisation adaptée
+
+Dans les cas où l'anonymisation des données avant publication n'est pas une obligation légale, mais une mesure de protection d'informations sensibles, l'on peut arbitrer au cas par cas le risque de compromissions d'informations sensibles VS la quantité d'information utile qui demeure dans la base après anonymisation.
+
+Remarque : une bonne anonymisation doit prendre en compte que les possibilités techniques de croiser des données issues de sources externes évoluent rapidement, et qu'il en va de même des méthodes d'anonymisation.
+
+
+## Publication de données à caractère personnel préalablement anonymisées : que dit la CNIL ?
+
+La CNIL a publié en 2019 un guide sur la publication de données : [2019 - guide de la CNIL](https://www.cnil.fr/sites/default/files/atoms/files/guide_open_data.pdf), dont est extrait le passage suivant :
+
+#### _" Le principe de l’anonymisation des documents contenant des données à caractère personnel (Article L. 312-1-2 alinéa 2 du CRPA ; articles 4 et 7 du RGPD ; conseil CADA 20180650) :_
+
+_Lorsque les données à caractère personnel relèvent de la vie privée des personnes concernées, elles ne peuvent être communiquées à des tiers et ne seront donc pas non plus publiables._
+
+_Relèvent, par exemple, de la vie privée : au titre de l'état civil, la date de naissance et l'âge, les coordonnées personnelles, notamment l'adresse postale, l'adresse électronique et le numéro de téléphone, la situation patrimoniale et financière, en particulier le patrimoine immobilier, les revenus perçus, y compris les aides ou revenus de remplacement, les impôts et taxes acquittés, la domiciliation bancaire et l'identification des comptes bancaires et postaux mettent en cause la vie privée, la qualité de travailleur handicapé, la formation initiale, les horaires de travail, les sympathies politiques et l'appartenance à un parti politique ainsi que les croyances religieuses._
+
+_Certains documents administratifs comportent des données personnelles qui  ne sont pas couvertes en tant que telles par le secret de la vie privée._
+
+_Il s’agit notamment du nom et du prénom d'une personne qui ne font pas, par eux-mêmes, partie des éléments protégés au titre de la vie privée. Ainsi, un « document nominatif », n'est pas exclu, de ce seul fait, du champ du droit d'accès : il ne le sera que s'il comporte par ailleurs des éléments couverts par le secret de la vie privée et que la personne à laquelle se rapportent les informations est identifiable._
+
+_Entrent, également, dans cette catégorie les données dont on estime que le public doit avoir connaissance, soit au titre de l'organisation du service public, soit afin de pouvoir exercer pleinement son droit de recours. Il en va ainsi par exemple d'un arrêté de nomination d'un agent communal, des mentions relatives au nom et à l'adresse du bénéficiaire d'une autorisation d'urbanisme ou encore des informations librement consignées sur des registres d'enquête publique par les personnes ayant formulé des observations sur le projet soumis à enquête._
+
+_Lorsqu'un document administratif comporte de telles données à caractère personnel, il peut être communiqué à toute personne qui en fait la demande. En revanche et par principe, la diffusion des données à caractère personnel en ligne est proscrite. Tout document contenant de telles données doit avoir préalablement fait l'objet d'un traitement permettant de rendre impossible l'identification des personnes (anonymisation). "_
+
+## Exemples d'anonymisation et retours d'expérience
+
+_A venir_
\ No newline at end of file
diff --git a/anonymiser/2-methodes.md b/anonymiser/2-methodes.md
index 1da85451..cf3e9ebc 100644
--- a/anonymiser/2-methodes.md
+++ b/anonymiser/2-methodes.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-permalink: /anonymisation/comment/
+permalink: /anonymisation/methodes/
 ---
 
 # Mécanismes
@@ -7,10 +7,15 @@ permalink: /anonymisation/comment/
 _Dans ce ci qui suit, appellons "base transformée" la base de données sur laquelle on a effectué un certain nombre d'opérations pour tenter de la rendre anonymisée. Les exemples traiteront de bases de données personnelles, mais les mécanismes décrits peuvent également servir à anonymiser des données non personnelles, si un cas d'usage s'y prête._
 
 
+_Avec des informations tierces, il est assez facile de se douter que telle ou telle personne figure dans la base de données. L'étape d'anonymisation doit suffisamment brouiller les pistes pour qu'on ne puisse pas trouver dans la base anonymisée des informations qui permettraient de relier à un individu à des informations sensibles ou personnelles._
+
 ## K-anonymisation (en anglais : _K-anonymity_)
 
+
 _On appelle quasi-identifiants les champs qui, considérés isolément, ne suffisent pas à identifier un unique individu avec certitude (contrairement à un numéro de pièce d'identité, par exemple), mais dont la combinaison permet de retrouver une identité sans ambiguïté. Ainsi, le nom, le prénom, le sexe, le code postal, la date de naissance, entre autres, sont des quasi-identifiants, car la combinaison de ces champs suffit généralement à identifier une unique personne._
 
+_On appelle champs sensibles les champs de données donnant des informations sensibles sur les personnes (données de santé, adresse, informations financières, etc.). L'on veut empêcher qu'une personne malveillante ne puisse déduire des informations sensibles sur une personne en combinant la base anonymisée à des informations extérieures_
+
 La K-anonymisation se propose de "cacher les individus dans la foule". Pour ce faire, l'algorithme supprime ou regroupe les valeurs de suffisamment de quasi-identifiants afin que, pour chaque combinaison de quasi-identifiants publiés, il y ait au moins K individus possibles.
 
 Plus K est grand, meilleure est la confidentialité de la base. Mais atteindre un K plus grand nécessite de supprimer ou d'altérer davantage d'informations. On peut notamment recourir à plusieurs des méthodes suivantes :
@@ -27,23 +32,16 @@ Plus K est grand, meilleure est la confidentialité de la base. Mais atteindre u
 
 Limites de la K-anonymisation :
 - plus il y a de champs de quasi-identifiants publiés, plus la K-anonymisation est difficile à atteindre. Pour des bases de données de haute dimension, la K-anonymisaiton n'est pas adaptée.
-- la K-anonymisation n'empêche pas l'inférence de données sensibles
-
-Attaques contre la k-anonymisation : 
-- 
+- la K-anonymisation n'empêche pas l'inférence de données sensibles. Par exemple, dans le cas où les K personnes anonymisées avec les mêmes quasi-identifiants partagent toutes la même caractéristique sensible, on déduit beaucoup d'information sensible (pour faire une analogie : si tous les électeurs d'une commune votent pour le même candidat, le secret du vote est éventé). Et même dans des cas moins extrêmes, dès lors qu'il y a peu de variété dans les valeurs des champs sensibles, on peut déduire beaucoup de chose sur les indivus.
 
 ## La L-diversité
 
-Le but de la L-diversité est de restreindre autant que possible le risque qu'on puisse inférer une information sensible sur un individu de la base transformée.
+Le but de la L-diversité est de limiter autant que possible le risque décrit dans le paraphe ci-dessus, à savoir que l'on puisse inférer une information sensible sur un individu de la base transformée.
 
-Pour ce faire, on doit faire en sorte que pour chaque combinaison de quasi-identifiants, 
-
-## Confidentialité différentielle
+Pour ce faire, on doit faire en sorte que pour chaque combinaison de quasi-identifiants, il y ait au moins L valeurs possibles. Pour reprendre l'analogie factice du vote, si L = 4, on ne publie pas de registres de participation électorale dans les bureaux de vote où il y a moins de 4 candidats qui ont recueilli des suffrages.
 
 L'anonymisation est dynamique : on anonymise à chaque requête plutôt qu'une fois pour toutes. L'anonymisation repose sur l'ajout de bruit sur les champs renvoyés au requêteur.
 
-On mesure le _privacy budget_ avec ε, défini à la page [Mesures](3-mesures.md)
-
 
 ### La confidentialité différentielle
 
@@ -59,6 +57,8 @@ La mesure de la privacy peut être faite avec la differential privacy :
 
 Soit ε > 0 et A un algorithme de randomisation qui prend en entrée une base de données et génère une base de données anonymisée. Notons Image(A) l'ensemble des bases de données anonymisées qui pourraient être générées par A (et qui contient donc l'ensemble des bases de données anonymisées qu'on pourrait être amené à publier)
 
+_ε est le privacy budget_
+
 L'algorithme A est dit ε-différentiel si, pour toute base de données  D1 et D2 qui ne diffèrent que d'une seule personne, et pour toute base dérivée O dans Image(A) :
 
 ![encadrement de la probabilité de remonter à la base de données à partir de l'image](images/formule-confidentialité.png)
@@ -72,7 +72,7 @@ Exemple d'une mesure de confidentialité différentielle d'un mécanisme souvent
 
 
 Limites :
-- les résulats de chaque requête est légèrement bruitée, pour empêcher qu'un adversaire mal intentionné sache exactement quelles étaient les valeurs initiales dans la base à de donnée. Mais à chaque requête supplémentaire, l'adversaire diminue le doute qu'il a sur les valeurs initiales... si bien qu'il peut estimer de plus en plus finement les paramètres initiaux de la base de données. Il faut donc prévenir cette stragégie, en limitant le nombre de requêtes qu'un adversaire pourra faire sur la base de données (notion de _query budget_). 
+- les résulats de chaque requête sont légèrement bruités, pour empêcher qu'un adversaire mal intentionné ne sache exactement quelles étaient les valeurs initiales dans la base à de donnée. Mais à chaque requête supplémentaire, l'adversaire diminue le doute qu'il a sur les valeurs initiales... si bien qu'il peut estimer de plus en plus finement les paramètres initiaux de la base de données. Il faut donc prévenir cette stragégie, en limitant le nombre de requêtes qu'un adversaire pourra faire sur la base de données (notion de _query budget_). 
 
 ## Méthodes adverses
 
diff --git a/anonymiser/3-mesures.md b/anonymiser/3-mesures.md
index 1c598901..4fe615b9 100644
--- a/anonymiser/3-mesures.md
+++ b/anonymiser/3-mesures.md
@@ -5,11 +5,3 @@ permalink: /anonymisation/mesurer/
 ### Mesure de confidentialité différentielle
 
 Cf section méthodes
-
-### Notion de risque de réidentification
-On peut caractériser la probabilité de retrouver un individu (de manière directe) par la donnée d'un n-uplet de caractéristiques : par exemple, si 80% des personnes participant à une expérience sont brunes, alors savoir qu'un participant en particulier est blond augmente par 5 la probabilité de l'identifier dans la base de données.
-
-
-## Analayse les risques de ré-identification
-
-Ce guide ne donne pas de méthode clef en main pour quantifier les risques de ré-identification. Néanmoins quelques réflexes peuvent orienter votre analyse des risques :
diff --git a/anonymiser/4-quelques-outils.md b/anonymiser/4-quelques-outils.md
index ba7c9cf5..7a5db12b 100644
--- a/anonymiser/4-quelques-outils.md
+++ b/anonymiser/4-quelques-outils.md
@@ -23,7 +23,8 @@ https://arx.deidentifier.org/downloads/
 
 ##### Utilisation
 Une fois nos données chargées dans ARX Deidentifier, et une fois variables sélectionnés, l'on peut appliquer des algorithmes de K-anonymisation et de L-diversité notamment. Au préalable, il faut choisir un ordre de variables. En général, on place les variables les moins importantes en premières et les variables dont le coût de modification est le plus grand en dernière position.
-Dans cet algorithme sont implémentées trois types de méthodes :
+
+Dans cet algorithme sont implémentées plusieurs types de méthodes, qui remplacent, suppriment ou regroupent les valeurs sensibles :
 
     méthode "into_unknown" : lorsque l'algorithme repère une ligne non k-anonymisée, il remplace la modalité par une modalité définie au préalable (non renseigné par exemple). Si cette opération ne permet pas de construire un groupe de "non renseigné" suffisamment conséquent, l'algorithme renvoie une base remplie de valeurs "unknown".
     méthode "remove" : lorsque l'algorithme repère une ligne non k-anonymisée, il supprime cette ligne.
diff --git a/anonymiser/README.md b/anonymiser/README.md
index 6e8baf3c..1b7db608 100644
--- a/anonymiser/README.md
+++ b/anonymiser/README.md
@@ -12,27 +12,29 @@ En particulier, le lab IA d'Etalab est preneur de tout retour d'expérience pour
 
 ## À quoi sert ce guide ?
 
-Ce guide est une introduction à <b>des techniques d'anonymisation de données tabulaires</b>. Il vous propose un accompagnement méthodologique dans votre procédure d'anonymisation, afin de limiter les risques que des personnes issues de votre base anonymisée soit ré-identifiée a postériori.
+Ce guide est une introduction à <b>des techniques d'anonymisation de données tabulaires</b>. Il vous propose un accompagnement méthodologique dans votre procédure d'anonymisation, afin de limiter les risques que des personnes issues de votre base anonymisée ne soient ré-identifiées par des analyses a postériori.
 
-Il est important de garder à l'esprit que la publication de données personnelles est encadrée légalement, et qu'il y a plusieurs niveaux d'occultation, depuis le simple brouillage des éléments directement identifiants jusqu'à des techniques plus poussées pour prévenir que des informations sensibles ne puissent être déduites d'analyse de corrélations effectuées sur la base anonymisée.
+Il est important de garder à l'esprit que la <b>publication de données personnelles est encadrée légalement</b>, et qu'il y a divers niveaux d'occultation nécessaires selon la nature des données, depuis le simple brouillage des éléments directement identifiants jusqu'à des techniques plus poussées pour prévenir que des informations sensibles ne puissent être déduites d'analyse de corrélations effectuées sur la base anonymisée. 
+
+Ce guide se contentera de proposer des méthodologies pour anonymiser des données. En particulier, ce guide n'est pas une référence légale permettant de caractériser le niveau minimal d'occultation requis pour chaque type de données.
 
 ## À qui s'adresse ce guide ?
 
-Ce guide s'intéresse à des personnes désireuses de publier des données, notamment dans le cadre de l'_open data_, tout en protégeant la confidentialité de données à caractère personnel (ce qui constitue dans bien des cas une obligation légale) ou de données jugées sensibles.
+Ce guide s'adresse à des personnes désireuses de <b>publier des données</b>, notamment dans le cadre de l'_open data_, tout en protégeant la confidentialité de données à caractère personnel ou de données jugées sensibles.
 
-Ce guide pourra également intéresser d'autres acteurs faisant face à un besoin d'anonymisation de bases tabulaires, dans le cadre de développements de services ou de produits à partir de données à caractère personnel ou sensible. 
+Ce guide intéressera également les équipes effectuant des <b>traitements de données personnelles</b>, et qui seraient dans l'obligation légale d'anonymiser ces bases tabulaires avant tout traitement.
 
 ## Sommaire
 
 Ce guide est composé de quatre parties :
-- une définition et des exemples dr projets d'anonymisation ;
-- une revue de quelques méthodes d'anonymisation ;
-- une mesure du niveau de brouillage d'une base anonymisée ;
-- une présentation non exhaustive de quelques solutions techniques pour aider à l'anonymisation.
+- une <b>définition</b> et des exemples de projets d'anonymisation ;
+- une revue de quelques <b>méthodes d'anonymisation</b> ;
+- une <b>mesure du niveau de confidentialité</b> d'une base anonymisée ;
+- une présentation non exhaustive de quelques solutions techniques pouvant aider à l'anonymisation.
 
 ::: tip Ce que ce guide n'est pas
 - un guide juridique sur la protection des données à caractère personnel ;
-- un guide sur l'anonymisation de textes ;
+- un guide prêt à emploi sur l'anonymisation de données textuelles (qui doivent d'abord être transformées en données tabulaires) ;
 - un guide sur la sécurité des données et des systèmes d'information.
 :::
 

From 9f0e60d91d29ad26957e9cdfa9e90ca05b5d787e Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: pedevineau <pedevineau@hotmail.fr>
Date: Wed, 22 Jun 2022 11:26:03 +0200
Subject: [PATCH 07/13] Update CODEOWNERS

---
 .github/CODEOWNERS | 3 ++-
 1 file changed, 2 insertions(+), 1 deletion(-)

diff --git a/.github/CODEOWNERS b/.github/CODEOWNERS
index 36502c86..8137b2ee 100644
--- a/.github/CODEOWNERS
+++ b/.github/CODEOWNERS
@@ -12,4 +12,5 @@ juridique/ @mathildehg @AntoineAugusti
 qualite/ @mathildehg @AntoineAugusti
 logiciels/ @bzg
 producteurs-schemas/ @etalab/schema-data-gouv-fr
-pseudonymisation/ @psorianom @KimMontalibet @jdenes
+pseudonymisation/ @psorianom @KimMontalibet @jdenes @pedevineau
+anonymisation/ @pedevineau

From b9b8d5b7c5598e31e8cbbf5e5f62094e58cc5f01 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: pedevineau <pierre-etienne.devineau@data.gouv.fr>
Date: Wed, 22 Jun 2022 18:37:28 +0200
Subject: [PATCH 08/13] Complete anonymisation guide

---
 anonymiser/1-principe.md                      |  40 +++++----
 anonymiser/2-methodes.md                      |  77 ++++++++++++------
 anonymiser/3-mesures.md                       |   7 --
 ...uelques-outils.md => 3-quelques-outils.md} |   2 +-
 anonymiser/README.md                          |  15 ++--
 anonymiser/images/2-diverse-table.jpg         | Bin 0 -> 25861 bytes
 anonymiser/images/anonymized-table.png        | Bin 0 -> 56067 bytes
 anonymiser/images/clear-table-2.jpg           | Bin 0 -> 30973 bytes
 anonymiser/images/clear-table.png             | Bin 0 -> 53779 bytes
 .../images/differential-privacy.png           | Bin
 10 files changed, 86 insertions(+), 55 deletions(-)
 delete mode 100644 anonymiser/3-mesures.md
 rename anonymiser/{4-quelques-outils.md => 3-quelques-outils.md} (94%)
 create mode 100644 anonymiser/images/2-diverse-table.jpg
 create mode 100644 anonymiser/images/anonymized-table.png
 create mode 100644 anonymiser/images/clear-table-2.jpg
 create mode 100644 anonymiser/images/clear-table.png
 rename "anonymiser/images/formule-confidentialit\303\251.png" => anonymiser/images/differential-privacy.png (100%)

diff --git a/anonymiser/1-principe.md b/anonymiser/1-principe.md
index e03795c7..c52e522f 100644
--- a/anonymiser/1-principe.md
+++ b/anonymiser/1-principe.md
@@ -4,33 +4,43 @@ permalink: /anonymisation/principe/
 
 # Principe
 
-## Les critères d'anonymisation
+La [CNIL](https://www.cnil.fr/fr/definition/donnee-personnelle) définit une <b>donnée personnelle</b> comme "_toute information se rapportant à une personne physique identifiée ou identifiable. Une personne physique peut être identifiée directement (exemple : nom et prénom) ou indirectement (exemple : par un numéro de téléphone ou de plaque d’immatriculation, un identifiant tel que le numéro de sécurité sociale, une adresse postale ou courriel, mais aussi la voix ou l’image)_". 
+
+Une donnée identifiante (ou "quasi-identifiante") est une donnée qui permet de caractériser (de manière unique) l'<b>identité d’un individu</b>, soit <b>à elle seule</b> (par exemple le nom d'une personne), soit <b>combinée à d'autres données</b> (par exemple, la combinaison d'une adresse, d'une date de naissance et d'une profession).
 
-Les données personnelles ne peuvent être traitées, par une personne ou un algorithme, ou publiées que dans des situations strictement encadrées par la législation. Dès lors que  l'on sort de ce cadre, tout traitement ou publication doit être précédé par une stricte <b>anonymisation</b> des données. 
+Les données personnelles ne peuvent être traitées, ou encore publiées, par une personne ou un algorithme, que dans des situations encadrées par la législation. En l'absence d'un cadre légal autorisant la publication ou le traitement de données personnelles telles quelles, il est nécessaire de procéder à une rigoureuse <b>anonymisationdes données</b> avant ces traitements et publications.
 
-L'<b>anonymisation</b> est l'opération qui modifie ou retire des informations personnelles d'une base de données (avec une acception large de ce qu'est une donnée personnelle), dans l'optique de rendre très difficile (et idéalement impossible) la "ré-identification" d'un individu et d'empêcher que l'on puisse déduire des informations sensibles sur un individu en croisant la base de données à d'autres sources de données auxquelles il aurait accès (à l'ère d'internet, ces sources de données tierces sont nombreuses et variées).
+## Définition
 
-_En particulier, avec des informations tierces, il est assez facile de se douter que telle ou telle personne figure dans la base de données. L'étape d'anonymisation doit suffisamment brouiller les pistes pour qu'on ne puisse pas lire dans la base anonymisée des informations qui permettraient de relier une personne à des informations sensibles la concernant._
+L'<b>anonymisation</b> est l'<b>opération par laquelle on altère ou retire l'ensemble des données identifiantes issues d'une base de données</b>, de sorte qu'après cette étape il soit impossible (ou, au minimum, très difficile) de relier des informations issues de la base de données anonymisée à la véritable identité de la personne qu'elle concerne. On dit que l'anonymisation doit empêcher la <b>ré-idenfication rétrospective d'une personne physique</b>.
 
-L'anonymisation de données provoque à dessein une perte d'information, et doit généraliser suffisamment les données de la base pour que les informations ne soient plus spécifiques à un individu mais portent sur un ensemble de personnes qu'il ne sera plus possible de distinguer les unes des autres. Dans cette fin, l'altération des données directement identifiantes est une condition nécessaire, mais pas du tout suffisante.
+Ainsi définie, l'anonymisation doit empêcher, entre autres, que l'on puisse inférer des informations sensibles sur un individu par le biais du croisement de notre base de données à d'autres sources d'informations</b> auxquelles on aurait accès (à l'ère d'internet, ces sources de données tierces sont nombreuses et facilement accessibles). Ainsi on ne peut se contenter d'occulter uniquement les données directement identifiantes, mais il faut s'intéresser aussi aux données indirectement identifiantes.
 
-Une base de données est considérée comme anonymisée si les trois critères suivants sont réunis :
+_Remarque : en particulier, avec des informations tierces, il peut être assez facile de se douter que telle ou telle personne figure dans la base de données. Aussi l'étape d'anonymisation doit suffisamment brouiller les pistes pour qu'on ne puisse pas lire dans la base anonymisée des informations qui permettraient de relier une personne à des informations sensibles la concernant._
+
+## Les critères d'anonymisation
 
-- *critère de non-individualisation* : il n'est pas possible d'isoler un individu ;
+Pour atteindre cet objectif d'anonymisation, on se donne ces trois critères :
 
-- *critère de non-corrélation* : il n'est pas possible de corréler des ensembles de données distincts concernant un même individu ;
+- <b>critère de non-individualisation</b> : il n'est pas possible d'isoler un individu ;
 
-- *critère de non-inférence* : il n'est pas possible de déduire, de façon certaine, de nouvelles informations sur un individu.
+- <b>critère de non-corrélation</b> : il n'est pas possible de corréler des ensembles de données distincts concernant un même individu ;
 
-Si ces trois critères ne sont pas réunis après l'opération d'anonymisation, il faut procéder à une analyse approfondie des risques de ré-identification sur la base de données ainsi stransformée avant d'envisager une publication des données. 
+- <b>critère de non-inférence</b> : il n'est pas possible de déduire, de façon certaine, de nouvelles informations sur un individu.
 
-Il n'est pas évident de valider ces critères lors de la publication ponctuelle d'une base de données. A fortiori il faut être particulièrement vigilants si de nouvelles données anonymisées sont publiées régulièrement (ce qui est le cas par exemple d'une base de données qui serait anonymisée "au vol" au fur et à mesure que les utilisateurs requièrent de nouvelles données), car il faut s'assurer que les publications ultérieures ne compromettent pas rétroactivement la confidentialité des données déjà publiées (ce sujet est développé [sur cette autre page](/anonymiser/2-methodes.md#la-confidentialité-différentielle)).
+Si <b>ces trois critères sont réussis, on peut considérer que la base est parfaitement anonymisée</b>.
+
+Si en revanche ces trois critères ne sont pas réunis après l'opération d'anonymisation, il faut procéder à une analyse approfondie des risques de ré-identification sur la base de données ainsi transformée avant d'envisager une publication des données. 
+
+Il n'est déjà pas évident de valider ces critères lors de la publication ponctuelle d'une base de données. A fortiori il importe d'être encore plus vigilant si de nouvelles données anonymisées sont publiées régulièrement (ce qui est le cas par exemple d'une base de données qui serait anonymisée "au vol" au fur et à mesure que les utilisateurs requièrent de nouvelles données), car il faut s'assurer que les publications ultérieures ne compromettent pas rétroactivement la confidentialité des données déjà publiées (ce sujet est développé [sur cette autre page](/anonymiser/2-methodes.md#la-confidentialité-différentielle)).
 
 ## Rechercher le juste équilibre entre l'occultation nécessaire d'informations confidentielles et la préservation souhaitable d'information collective à des fins de traitement
 
-L'anonymisation des données est nécessaire pour de nombreux usages (protéger des données personnelles ou des données sensibles) mais provoque, par définition, la suppression ou l'altération d'informations, qui aurait potentiellement eu de la valeur pour un traitement ultérieur mais que l'on s'interdit d'utiliser. Il est donc utile d'identifier le bon niveau d'altération des données pour respecter les obligations de confidentialité, en tâchant de préserver des informations génériques utiles. 
+L'anonymisation de données provoque à dessein une perte d'information, et doit généraliser suffisamment les données de la base pour que les informations ne soient plus spécifiques à un individu identifiable, mais portent sur un ensemble de personnes qu'il ne sera plus possible de distinguer les unes des autres.
+
+L'anonymisation des données est nécessaire pour de nombreux usages (protéger des données personnelles ou des données sensibles) mais provoque, par définition, la suppression ou l'altération d'informations, qui aurait potentiellement eu de la valeur pour un traitement ultérieur mais que l'on s'interdit d'utiliser. Il est donc utile d'identifier le bon niveau d'altération des données pour respecter les critères de confidentialité ci-dessus, en tâchant de préserver des informations génériques utiles.
 
-Mais attention, chaque information conservée peut éventuellement faire "fuiter" de l'information personnelle, c'est pourquoi il importe d'être vigilant sur le "comment anonymiser". En particulier, il est intéressant de publier des statistiques agrégées anonymes, mais plus ces statistiques sont nombreuses et visent des groupes aux effectifs réduits, plus le risque de réidentification grandir.
+Mais attention, chaque information conservée peut éventuellement faire "fuiter" de l'information personnelle, c'est pourquoi il importe d'être vigilant sur le "comment anonymiser". En particulier, s'il est intéressant de publier des statistiques agrégées, il faut le servir avec mesure car plus ces statistiques sont nombreuses et visent des groupes aux effectifs réduits, plus le risque de réidentification grandit.
 
 Pour conduire l'anonymisation empirique d'une base, il faut toujours procéder au cas par cas : 
 - d'une part l'on définit le niveau et la nature des informations qu'on veut mettre à disposition des utilisateurs de la base anonymisée ;
@@ -44,7 +54,7 @@ Remarque : une bonne anonymisation doit prendre en compte que les possibilités
 
 ## Publication de données à caractère personnel préalablement anonymisées : que dit la CNIL ?
 
-La CNIL a publié en 2019 un guide sur la publication de données : [2019 - guide de la CNIL](https://www.cnil.fr/sites/default/files/atoms/files/guide_open_data.pdf), dont est extrait le passage suivant :
+La CNIL a publié en 2019 un guide pratique sur la publication et la réutilisalisatin de données publiques ([2019 - guide de la CNIL](https://www.cnil.fr/sites/default/files/atoms/files/guide_open_data.pdf)), qui donne quelques éléments sur la notion de données personnelles dans les documents administratifs. En voici un extrait :
 
 #### _" Le principe de l’anonymisation des documents contenant des données à caractère personnel (Article L. 312-1-2 alinéa 2 du CRPA ; articles 4 et 7 du RGPD ; conseil CADA 20180650) :_
 
@@ -62,4 +72,4 @@ _Lorsqu'un document administratif comporte de telles données à caractère pers
 
 ## Exemples d'anonymisation et retours d'expérience
 
-_A venir_
\ No newline at end of file
+_Une page sera rajoutée ultérieurement avec des exemples de procédures d'anonymisation conduites par des administrations publiques._
\ No newline at end of file
diff --git a/anonymiser/2-methodes.md b/anonymiser/2-methodes.md
index cf3e9ebc..65f6eaa6 100644
--- a/anonymiser/2-methodes.md
+++ b/anonymiser/2-methodes.md
@@ -4,46 +4,72 @@ permalink: /anonymisation/methodes/
 
 # Mécanismes
 
-_Dans ce ci qui suit, appellons "base transformée" la base de données sur laquelle on a effectué un certain nombre d'opérations pour tenter de la rendre anonymisée. Les exemples traiteront de bases de données personnelles, mais les mécanismes décrits peuvent également servir à anonymiser des données non personnelles, si un cas d'usage s'y prête._
-
-
-_Avec des informations tierces, il est assez facile de se douter que telle ou telle personne figure dans la base de données. L'étape d'anonymisation doit suffisamment brouiller les pistes pour qu'on ne puisse pas trouver dans la base anonymisée des informations qui permettraient de relier à un individu à des informations sensibles ou personnelles._
+_Dans ce qui suit, appellons "base transformée" la base de données sur laquelle on a effectué un certain nombre d'opérations afin de l'anonymiser. Les exemples traiteront de bases de données personnelles, mais les mécanismes décrits peuvent également être adaptés, le cas échéant, pour des cas d'usage de confidentialité au-delà ._
 
 ## K-anonymisation (en anglais : _K-anonymity_)
 
+Parmi les champs de données personnelles identifiantes, on distinguera les champs qui, considérés isolément, sont suffisants pour identifier un individu sans doute possible (par exemple : un numéro de sécurité sociale, des données biométriques, etc.), et les champs <b>quasi-identifiants</b> qui, isolément, ne suffisent pas à l'identification, mais dont la combinaison permet d'identifier les individus. Ainsi, le nom, le prénom, le sexe, le code postal, la date de naissance, entre autres, sont des quasi-identifiants, car la combinaison de ces champs suffit généralement à identifier une unique personne.
 
-_On appelle quasi-identifiants les champs qui, considérés isolément, ne suffisent pas à identifier un unique individu avec certitude (contrairement à un numéro de pièce d'identité, par exemple), mais dont la combinaison permet de retrouver une identité sans ambiguïté. Ainsi, le nom, le prénom, le sexe, le code postal, la date de naissance, entre autres, sont des quasi-identifiants, car la combinaison de ces champs suffit généralement à identifier une unique personne._
-
-_On appelle champs sensibles les champs de données donnant des informations sensibles sur les personnes (données de santé, adresse, informations financières, etc.). L'on veut empêcher qu'une personne malveillante ne puisse déduire des informations sensibles sur une personne en combinant la base anonymisée à des informations extérieures_
-
-La K-anonymisation se propose de "cacher les individus dans la foule". Pour ce faire, l'algorithme supprime ou regroupe les valeurs de suffisamment de quasi-identifiants afin que, pour chaque combinaison de quasi-identifiants publiés, il y ait au moins K individus possibles.
+La méthode de K-anonymisation (où K désigne un nombre entier positif) se propose de "cacher les individus dans la foule". Pour ce faire, l'algorithme supprime ou regroupe les valeurs de suffisamment de quasi-identifiants afin que, pour chaque combinaison de quasi-identifiants publiés, il y ait au moins K individus possibles.
 
-Plus K est grand, meilleure est la confidentialité de la base. Mais atteindre un K plus grand nécessite de supprimer ou d'altérer davantage d'informations. On peut notamment recourir à plusieurs des méthodes suivantes :
+Plus K est grand, meilleure est la confidentialité de la base. Mais atteindre un K plus grand nécessite de supprimer ou d'altérer davantage d'informations. On peut notamment combiner les méthodes suivantes:
 - regrouper des valeurs de quasi-identifiants. Par exemple :
     * remplacer les codes postaux par des aires géographiques plus vastes
     * remplacer les âges par des tranches d'âges
-- supprimer des colonnes entières de quasi-identifiants (notamment les informations dont la publication en ligne est proscrite, comme l'orientation sexuelle, les appartenances religieuses ou politiques, etc.)
-- supprimer des lignes, dans le cas d'individus "exceptionnels" dont les quasi-identifiants sont trop rares pour respecter le critère de K-anonymisation 
+- supprimer des colonnes entières de quasi-identifiants (notamment les informations dont la communication à un tiers, et a fortori la publication, est proscrite, comme l'orientation sexuelle, les appartenances religieuses ou politiques, etc.)
+- supprimer des lignes, dans le cas d'individus "exceptionnels" dont les quasi-identifiants sont trop rares pour respecter le critère de K-anonymisation.
 
-:warning: L'objectif de la K-anonymisation est d'empêcher l'individualisation des personnes dans la base anonymisée. Elle ne garantit pas pour autant que les critères de non-corrélation et de non-inférence seront respectés.
+#### Exemple
 
-:warning: Remarque théorique : le problème de K-anonymisation optimal (celui qui supprime le strict minimum d'informations) est NP-difficile. Toutefois, et heureusement, des algorithmes donnent des bonnes approximations de la solution optimale.
+Ci-dessous un exemple factice, issu de Wikipedia, de 2-anonymisation d'une table de patients imaginaires d'un hôpital en Inde.
+
+Donnée initiale (qui contient également des informations religieuses dont la publication est proscrite) :
 
+![Exemple de table non anonymisée](./images/clear-table.png)
 
-Limites de la K-anonymisation :
-- plus il y a de champs de quasi-identifiants publiés, plus la K-anonymisation est difficile à atteindre. Pour des bases de données de haute dimension, la K-anonymisaiton n'est pas adaptée.
+Donnée 2-anonymisée :
+
+![Exemple de table k-anonymisée](./images/anonymized-table.png)
+
+
+:warning: L'objectif de la K-anonymisation est d'empêcher l'individualisation des personnes dans la base anonymisée. Elle ne garantit pas pour autant que les critères de non-corrélation et de non-inférence seront respectés.
+
+### Limites de la K-anonymisation :
+- plus il y a de champs de quasi-identifiants publiés, plus la K-anonymisation est difficile à atteindre. Pour des bases de données de haute dimension, la K-anonymisation n'est pas adaptée.
 - la K-anonymisation n'empêche pas l'inférence de données sensibles. Par exemple, dans le cas où les K personnes anonymisées avec les mêmes quasi-identifiants partagent toutes la même caractéristique sensible, on déduit beaucoup d'information sensible (pour faire une analogie : si tous les électeurs d'une commune votent pour le même candidat, le secret du vote est éventé). Et même dans des cas moins extrêmes, dès lors qu'il y a peu de variété dans les valeurs des champs sensibles, on peut déduire beaucoup de chose sur les indivus.
 
+:warning: Remarque théorique : le problème de K-anonymisation optimal (celui qui supprime le strict minimum d'informations) est NP-difficile. Toutefois, et heureusement, des algorithmes donnent des bonnes approximations de la solution optimale.
+
 ## La L-diversité
 
-Le but de la L-diversité est de limiter autant que possible le risque décrit dans le paraphe ci-dessus, à savoir que l'on puisse inférer une information sensible sur un individu de la base transformée.
+_On appelle champs sensibles les champs de données donnant des informations sensibles sur les personnes (données de santé, adresse, informations financières, etc.). L'on veut empêcher qu'une personne malveillante ne puisse déduire des informations sensibles sur une personne en combinant la base anonymisée à des informations extérieures_
+
+Le but de la L-diversité (où L est un entier > 0) est de limiter autant que possible le risque décrit dans le paraphe ci-dessus, à savoir que l'on puisse inférer une information sensible sur un individu de la base transformée.
+
+Pour ce faire, on doit faire en sorte que pour chaque combinaison de quasi-identifiants, il y ait au moins L valeurs possibles. Pour reprendre l'analogie factice du vote, si L = 4, on ne publie pas de registres de participation électorale dans les bureaux de vote où il y a moins de 4 candidats qui ont recueilli au moins un suffrage.
+
+
+### Exemple
+
+Donnée initiale :
+
+![Exemple de table non anonymisée](./images/clear-table-2.jpg)
+
+Donnée 2-diverse (pour chaque combinaison de champs quasi-identifiants, il y a deux maladies candidates possibles):
 
-Pour ce faire, on doit faire en sorte que pour chaque combinaison de quasi-identifiants, il y ait au moins L valeurs possibles. Pour reprendre l'analogie factice du vote, si L = 4, on ne publie pas de registres de participation électorale dans les bureaux de vote où il y a moins de 4 candidats qui ont recueilli des suffrages.
+![Exemple de table 2-diverse](./images/2-diverse-table.jpg)
 
-L'anonymisation est dynamique : on anonymise à chaque requête plutôt qu'une fois pour toutes. L'anonymisation repose sur l'ajout de bruit sur les champs renvoyés au requêteur.
+### Limites de L-diversité
 
+- La L-diversité ne procure ni une condition suffisante ni une condition nécessaire à la protection des données personnelles
+- Si les valeurs des informations sensibles sont sémantiquement proches les unes des autres, on peut obtenir des informations sensibles. Par exemple, une classe dont les valeurs possibles pour le champ maladie serait "cancer de la peau", "cancer du sein", et "cancer du poumon" serait 3-diverse, mais dévoilerait l'information que tous les membres de la classe ont un cancer.
+- Garantir que L individus partagent la même caractéristique sensible n'empêche pas toujours d'inférer l'information sensible, il faut également prendre en compte la distribution des différentes valeurs des champs sensibles : si sur un village de 100 habitants, 96% ont voté pour le même candidat, et 1% pour quatre autres candidats, on peut avoir une table 5-diverse et néanmoins faire des inférences assez vraisemblables sur le vote de chaque citoyen pris isolément.
 
-### La confidentialité différentielle
+## La L-proximité
+
+A compléter
+
+## La confidentialité différentielle
 
 La confidentialité différentielle repose sur l'ajout de bruit aléatoire sur les données renvoyées à l'utilisateur de données transformées (c'est le principe du "floutage"). Ce processus de bruitage est calculé dynamiquement à chaque requête à la base de données.
 
@@ -57,11 +83,12 @@ La mesure de la privacy peut être faite avec la differential privacy :
 
 Soit ε > 0 et A un algorithme de randomisation qui prend en entrée une base de données et génère une base de données anonymisée. Notons Image(A) l'ensemble des bases de données anonymisées qui pourraient être générées par A (et qui contient donc l'ensemble des bases de données anonymisées qu'on pourrait être amené à publier)
 
-_ε est le privacy budget_
-
 L'algorithme A est dit ε-différentiel si, pour toute base de données  D1 et D2 qui ne diffèrent que d'une seule personne, et pour toute base dérivée O dans Image(A) :
 
-![encadrement de la probabilité de remonter à la base de données à partir de l'image](images/formule-confidentialité.png)
+![encadrement de la probabilité de remonter à la base de données à partir de l'image](./images/differential-privacy.png)
+
+_ε est le privacy budget_
+
 
 Autrement dit, on veut contrôler le "shift" provoqué par l'ajout d'un individu, même exceptionnel, à la base de données. Si ε est proche de 0, les statistiques sur D1 et D2 seront proches, ce qui garantit une bonne confidentialité aux données de la base transformée. Inversement, si ε est grand, 
 
@@ -71,8 +98,8 @@ Ainsi, si on publie plusieurs bases anonymisées, le shift de la deuxième base
 Exemple d'une mesure de confidentialité différentielle d'un mécanisme souvent utilisée en sciences sociales : [lien wikipédia](https://fr.wikipedia.org/wiki/Confidentialit%C3%A9_diff%C3%A9rentielle#Illustration)
 
 
-Limites :
-- les résulats de chaque requête sont légèrement bruités, pour empêcher qu'un adversaire mal intentionné ne sache exactement quelles étaient les valeurs initiales dans la base à de donnée. Mais à chaque requête supplémentaire, l'adversaire diminue le doute qu'il a sur les valeurs initiales... si bien qu'il peut estimer de plus en plus finement les paramètres initiaux de la base de données. Il faut donc prévenir cette stragégie, en limitant le nombre de requêtes qu'un adversaire pourra faire sur la base de données (notion de _query budget_). 
+### Limites :
+- les résulats de chaque requête sont légèrement bruités, pour empêcher qu'un adversaire mal intentionné ne sache exactement quelles étaient les valeurs initiales dans la base à de donnée. Mais à chaque requête supplémentaire, l'adversaire diminue le doute qu'il a sur les valeurs initiales... si bien qu'il peut estimer de plus en plus finement les paramètres initiaux de la base de données. Il faut donc prévenir cette stragégie, en limitant le nombre de requêtes qu'un adversaire pourra faire sur la base de données (notion de _query budget_ - à développer). 
 
 ## Méthodes adverses
 
diff --git a/anonymiser/3-mesures.md b/anonymiser/3-mesures.md
deleted file mode 100644
index 4fe615b9..00000000
--- a/anonymiser/3-mesures.md
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
----
-permalink: /anonymisation/mesurer/
----
-
-### Mesure de confidentialité différentielle
-
-Cf section méthodes
diff --git a/anonymiser/4-quelques-outils.md b/anonymiser/3-quelques-outils.md
similarity index 94%
rename from anonymiser/4-quelques-outils.md
rename to anonymiser/3-quelques-outils.md
index 7a5db12b..be8a2dad 100644
--- a/anonymiser/4-quelques-outils.md
+++ b/anonymiser/3-quelques-outils.md
@@ -6,7 +6,7 @@ permalink: /anonymisation/outils/
 
 Ci-dessous quelques outils qui peuvent aider à anonymiser des bases de données. Cette liste n'est évidemment pas exhaustive, et tout retour d'expérience que vous [souhaiteriez nous apporter](mailto:lab-ia@data.gouv.fr)) permettra d'étayer cette page.
 
-:warning: Attention, l'utilisation de ces outils n'est pas nécessairement suffisante pour valider les trois critères de l'anonymisation [lorsqu'il n'est plus possible d'indivualider, de corréler, et d'inférer d'informations sur les individus](/anonymiser/1-quand.md). Une analyse approfondie des risques de ré-identification est nécessaire si l'on décide de s'appuyer sur une solution sur étagère.
+:warning: Attention, l'utilisation de ces outils n'est pas nécessairement suffisante pour valider les trois critères de l'anonymisation [lorsqu'il n'est plus possible d'indivualider, de corréler, et d'inférer d'informations sur les individus](/anonymiser/1-principe.md). Une analyse approfondie des risques de ré-identification est nécessaire si l'on décide de s'appuyer sur une solution sur étagère.
 
 ### ARX Deidentifier
 
diff --git a/anonymiser/README.md b/anonymiser/README.md
index 1b7db608..b0dd2722 100644
--- a/anonymiser/README.md
+++ b/anonymiser/README.md
@@ -6,15 +6,13 @@ permalink: /anonymisation/
 
 ::: tip Rédaction de ce guide
 Ce guide a été publié initialement en juin 2022 et sera mis à jour de manière régulière. 
-Si vous souhaitez faire des propositions pour le faire évoluer, vous êtes invités à proposer une modification sur [GitHub](https://github.com/etalab/guides.etalab.gouv.fr/edit/master/pseudonymisation/) ou en [contactant directement](mailto:lab-ia@data.gouv.fr) l'équipe du Lab IA d'Etalab. 
-En particulier, le lab IA d'Etalab est preneur de tout retour d'expérience pour faire évoluer ce guide et mettre à jour nos bonnes pratiques.
 :::
 
 ## À quoi sert ce guide ?
 
 Ce guide est une introduction à <b>des techniques d'anonymisation de données tabulaires</b>. Il vous propose un accompagnement méthodologique dans votre procédure d'anonymisation, afin de limiter les risques que des personnes issues de votre base anonymisée ne soient ré-identifiées par des analyses a postériori.
 
-Il est important de garder à l'esprit que la <b>publication de données personnelles est encadrée légalement</b>, et qu'il y a divers niveaux d'occultation nécessaires selon la nature des données, depuis le simple brouillage des éléments directement identifiants jusqu'à des techniques plus poussées pour prévenir que des informations sensibles ne puissent être déduites d'analyse de corrélations effectuées sur la base anonymisée. 
+Il est important de garder à l'esprit que la <b>publication de données personnelles est encadrée légalement</b>, et qu'il y a divers niveaux d'occultation nécessaires selon la nature des données, depuis le simple brouillage des éléments directement identifiants jusqu'à des techniques plus poussées pour empêcher que des informations sensibles ne puissent être déduites d'analyse de corrélations effectuées sur la base anonymisée. 
 
 Ce guide se contentera de proposer des méthodologies pour anonymiser des données. En particulier, ce guide n'est pas une référence légale permettant de caractériser le niveau minimal d'occultation requis pour chaque type de données.
 
@@ -26,11 +24,10 @@ Ce guide intéressera également les équipes effectuant des <b>traitements de d
 
 ## Sommaire
 
-Ce guide est composé de quatre parties :
+Ce guide est composé de trois parties :
 - une <b>définition</b> et des exemples de projets d'anonymisation ;
 - une revue de quelques <b>méthodes d'anonymisation</b> ;
-- une <b>mesure du niveau de confidentialité</b> d'une base anonymisée ;
-- une présentation non exhaustive de quelques solutions techniques pouvant aider à l'anonymisation.
+- une présentation non exhaustive de quelques logiciels pouvant aider à l'anonymisation.
 
 ::: tip Ce que ce guide n'est pas
 - un guide juridique sur la protection des données à caractère personnel ;
@@ -40,4 +37,8 @@ Ce guide est composé de quatre parties :
 
 ## Comment contribuer ?
 
-Ce document est un outil évolutif et ouvert. Vous pouvez contribuer à l'améliorer en proposant une modification sur [GitHub](https://github.com/etalab/guides.etalab.gouv.fr/edit/master/anonymisation/) ou en [contactant directement](mailto:lab-ia@data.gouv.fr) l'équipe du Lab IA d'Etalab. 
+Ce document est un outil évolutif et ouvert.
+
+Si vous souhaitez faire des propositions pour le faire évoluer, vous êtes invités à proposer une modification sur [GitHub](https://github.com/etalab/guides.etalab.gouv.fr/edit/master/anonymiser/) ou en [contactant directement](mailto:lab-ia@data.gouv.fr) l'équipe du Lab IA d'Etalab. 
+
+En particulier, le lab IA d'Etalab est preneur de tout retour d'expérience pour faire évoluer ce guide et mettre à jour nos bonnes pratiques.
diff --git a/anonymiser/images/2-diverse-table.jpg b/anonymiser/images/2-diverse-table.jpg
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..a8810c7bd95313e66a2c5d40c7c6a65f966c8de3
GIT binary patch
literal 25861
zcmeFYcUV)w);GH8ozQ!es?xi3lrCZv=~YBZKnR_nKoF!i0RaVR0-{urCJ?Cs1Vp4m
zKp>$gO%g<i5W<b;J>Of-_uc2Y_x^j&kmMQmtUY_y+B5T8ZO-S<R{@sm#%9I<85sbO
zk^X>lG~i<dgLndfnb~E4761SWfQ^jeZ__`%ie%&fE2*wT`a%*Z|8dQbRR3G<ctb<N
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z67J_iJ~Z^QZ|=<7^i)%8GaAnDxTPFo#R%$j*>lms$`h{(55Z3bMbCjL$$Wi=BXH)*
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zS6g&9kwFziG;Js(u%6zGyo!_W-x+7CO18ey+QH`JxSh{;!`<RhVRl<vlI*N)$_xuK
z>*H4mbHyxvNJDiOxi4xzi9jv)`wVJ|6C7WZ6N|H)Xb|l*yK8$vdssB%%IBJqR^;uh
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literal 0
HcmV?d00001

diff --git "a/anonymiser/images/formule-confidentialit\303\251.png" b/anonymiser/images/differential-privacy.png
similarity index 100%
rename from "anonymiser/images/formule-confidentialit\303\251.png"
rename to anonymiser/images/differential-privacy.png

From 7fe521b10defec1412318541aef3f0ec1fe28635 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: pedevineau <pierre-etienne.devineau@data.gouv.fr>
Date: Thu, 23 Jun 2022 10:47:02 +0200
Subject: [PATCH 09/13] Indicate in README this is a version alpha

---
 anonymiser/README.md | 4 +++-
 1 file changed, 3 insertions(+), 1 deletion(-)

diff --git a/anonymiser/README.md b/anonymiser/README.md
index b0dd2722..44263347 100644
--- a/anonymiser/README.md
+++ b/anonymiser/README.md
@@ -5,7 +5,9 @@ permalink: /anonymisation/
 # Introduction
 
 ::: tip Rédaction de ce guide
-Ce guide a été publié initialement en juin 2022 et sera mis à jour de manière régulière. 
+Ce guide d'anonymisation est en cours de rédaction (juin 2022). La version présente pourra être enrichie en fonction de vos commentaires.
+
+Il sera régulièrement et progressivement mis à jour. 
 :::
 
 ## À quoi sert ce guide ?

From 61a626e825a9da565ba2733a88c4fd0a115f740f Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: pedevineau <pierre-etienne.devineau@data.gouv.fr>
Date: Fri, 30 Sep 2022 11:23:38 +0200
Subject: [PATCH 10/13] Update description of aggregation methods

---
 anonymiser/2-methodes.md | 21 +++++++++++++++++++++
 anonymiser/README.md     | 12 ++++++------
 2 files changed, 27 insertions(+), 6 deletions(-)

diff --git a/anonymiser/2-methodes.md b/anonymiser/2-methodes.md
index 65f6eaa6..f457927e 100644
--- a/anonymiser/2-methodes.md
+++ b/anonymiser/2-methodes.md
@@ -10,6 +10,8 @@ _Dans ce qui suit, appellons "base transformée" la base de données sur laquell
 
 Parmi les champs de données personnelles identifiantes, on distinguera les champs qui, considérés isolément, sont suffisants pour identifier un individu sans doute possible (par exemple : un numéro de sécurité sociale, des données biométriques, etc.), et les champs <b>quasi-identifiants</b> qui, isolément, ne suffisent pas à l'identification, mais dont la combinaison permet d'identifier les individus. Ainsi, le nom, le prénom, le sexe, le code postal, la date de naissance, entre autres, sont des quasi-identifiants, car la combinaison de ces champs suffit généralement à identifier une unique personne.
 
+### Principe
+
 La méthode de K-anonymisation (où K désigne un nombre entier positif) se propose de "cacher les individus dans la foule". Pour ce faire, l'algorithme supprime ou regroupe les valeurs de suffisamment de quasi-identifiants afin que, pour chaque combinaison de quasi-identifiants publiés, il y ait au moins K individus possibles.
 
 Plus K est grand, meilleure est la confidentialité de la base. Mais atteindre un K plus grand nécessite de supprimer ou d'altérer davantage d'informations. On peut notamment combiner les méthodes suivantes:
@@ -34,6 +36,10 @@ Donnée 2-anonymisée :
 
 :warning: L'objectif de la K-anonymisation est d'empêcher l'individualisation des personnes dans la base anonymisée. Elle ne garantit pas pour autant que les critères de non-corrélation et de non-inférence seront respectés.
 
+### Heurisitiques
+
+Le problème peut se traiter sous plusieurs angles, et notamment avec des méthodes de clustering garantissant au moins K membres par cluster. Ce problème est alors NP-complet mais il existe des complexités quadratiques en le nombre d'entrées à anonymiser
+
 ### Limites de la K-anonymisation :
 - plus il y a de champs de quasi-identifiants publiés, plus la K-anonymisation est difficile à atteindre. Pour des bases de données de haute dimension, la K-anonymisation n'est pas adaptée.
 - la K-anonymisation n'empêche pas l'inférence de données sensibles. Par exemple, dans le cas où les K personnes anonymisées avec les mêmes quasi-identifiants partagent toutes la même caractéristique sensible, on déduit beaucoup d'information sensible (pour faire une analogie : si tous les électeurs d'une commune votent pour le même candidat, le secret du vote est éventé). Et même dans des cas moins extrêmes, dès lors qu'il y a peu de variété dans les valeurs des champs sensibles, on peut déduire beaucoup de chose sur les indivus.
@@ -44,6 +50,8 @@ Donnée 2-anonymisée :
 
 _On appelle champs sensibles les champs de données donnant des informations sensibles sur les personnes (données de santé, adresse, informations financières, etc.). L'on veut empêcher qu'une personne malveillante ne puisse déduire des informations sensibles sur une personne en combinant la base anonymisée à des informations extérieures_
 
+### Principe
+
 Le but de la L-diversité (où L est un entier > 0) est de limiter autant que possible le risque décrit dans le paraphe ci-dessus, à savoir que l'on puisse inférer une information sensible sur un individu de la base transformée.
 
 Pour ce faire, on doit faire en sorte que pour chaque combinaison de quasi-identifiants, il y ait au moins L valeurs possibles. Pour reprendre l'analogie factice du vote, si L = 4, on ne publie pas de registres de participation électorale dans les bureaux de vote où il y a moins de 4 candidats qui ont recueilli au moins un suffrage.
@@ -59,6 +67,10 @@ Donnée 2-diverse (pour chaque combinaison de champs quasi-identifiants, il y a
 
 ![Exemple de table 2-diverse](./images/2-diverse-table.jpg)
 
+### Heurisitiques
+
+dfkgjtd
+
 ### Limites de L-diversité
 
 - La L-diversité ne procure ni une condition suffisante ni une condition nécessaire à la protection des données personnelles
@@ -69,6 +81,15 @@ Donnée 2-diverse (pour chaque combinaison de champs quasi-identifiants, il y a
 
 A compléter
 
+### Principe
+
+### Exemple
+
+### Heuristiques
+
+
+fkhgfkhkj
+
 ## La confidentialité différentielle
 
 La confidentialité différentielle repose sur l'ajout de bruit aléatoire sur les données renvoyées à l'utilisateur de données transformées (c'est le principe du "floutage"). Ce processus de bruitage est calculé dynamiquement à chaque requête à la base de données.
diff --git a/anonymiser/README.md b/anonymiser/README.md
index 44263347..5af83e92 100644
--- a/anonymiser/README.md
+++ b/anonymiser/README.md
@@ -12,24 +12,24 @@ Il sera régulièrement et progressivement mis à jour.
 
 ## À quoi sert ce guide ?
 
-Ce guide est une introduction à <b>des techniques d'anonymisation de données tabulaires</b>. Il vous propose un accompagnement méthodologique dans votre procédure d'anonymisation, afin de limiter les risques que des personnes issues de votre base anonymisée ne soient ré-identifiées par des analyses a postériori.
+Ce guide servira d'introduction à <b>des techniques d'anonymisation de données tabulaires</b>. Il vous propose un accompagnement méthodologique dans votre procédure d'anonymisation, afin de limiter les risques que des personnes issues de votre base anonymisée ne soient ré-identifiées par des analyses a posteriori.
 
-Il est important de garder à l'esprit que la <b>publication de données personnelles est encadrée légalement</b>, et qu'il y a divers niveaux d'occultation nécessaires selon la nature des données, depuis le simple brouillage des éléments directement identifiants jusqu'à des techniques plus poussées pour empêcher que des informations sensibles ne puissent être déduites d'analyse de corrélations effectuées sur la base anonymisée. 
+Il est important de garder à l'esprit que la <b>publication de données personnelles est encadrée légalement</b>, et que le niveau d'occultation préalable à appliquer dépend de la nature des données, depuis le simple brouillage des éléments directement identifiants jusqu'à des techniques plus poussées visant à empêcher que des informations sensibles ne puissent être déduites a posteriori en analysant des corrélations sur votre base publiée. 
 
-Ce guide se contentera de proposer des méthodologies pour anonymiser des données. En particulier, ce guide n'est pas une référence légale permettant de caractériser le niveau minimal d'occultation requis pour chaque type de données.
+Ce guide se contentera de proposer des méthodologies pour anonymiser des données. En particulier, ce guide ne constitue pas une référence légale permettant de caractériser le niveau minimal d'occultation requis pour chaque type de données.
 
 ## À qui s'adresse ce guide ?
 
-Ce guide s'adresse à des personnes désireuses de <b>publier des données</b>, notamment dans le cadre de l'_open data_, tout en protégeant la confidentialité de données à caractère personnel ou de données jugées sensibles.
+Ce guide s'adresse à des personnes désireuses de <b>traiter ou de publier des données</b> tout en protégeant la confidentialité de données à caractère personnel ou de données jugées sensibles.
 
-Ce guide intéressera également les équipes effectuant des <b>traitements de données personnelles</b>, et qui seraient dans l'obligation légale d'anonymiser ces bases tabulaires avant tout traitement.
+Ce guide intéressera également les équipes effectuant des <b>traitements de données personnelles</b>, et qui seraient dans l'obligation d'anonymiser ces bases tabulaires préalablement aux traitements.
 
 ## Sommaire
 
 Ce guide est composé de trois parties :
 - une <b>définition</b> et des exemples de projets d'anonymisation ;
 - une revue de quelques <b>méthodes d'anonymisation</b> ;
-- une présentation non exhaustive de quelques logiciels pouvant aider à l'anonymisation.
+- une présentation non exhaustive de quelques logiciels et outils pouvant aider à l'anonymisation.
 
 ::: tip Ce que ce guide n'est pas
 - un guide juridique sur la protection des données à caractère personnel ;

From fdefec11e57ec64ab8dab22c7236429707a77796 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: pedevineau <pierre-etienne.devineau@data.gouv.fr>
Date: Thu, 6 Oct 2022 13:12:44 +0200
Subject: [PATCH 11/13] Reorganize description of methods. Writing task still
 in progress (quite uncompleted so far).

---
 anonymiser/1-principe.md                 |  14 ++-
 anonymiser/2-methodes.md                 | 126 ++---------------------
 anonymiser/2a-methodes-agregation.md     |  92 +++++++++++++++++
 anonymiser/2b-methodes-synthese.md       |  10 ++
 anonymiser/2c-methodes-differentielle.md |  36 +++++++
 5 files changed, 157 insertions(+), 121 deletions(-)
 create mode 100644 anonymiser/2a-methodes-agregation.md
 create mode 100644 anonymiser/2b-methodes-synthese.md
 create mode 100644 anonymiser/2c-methodes-differentielle.md

diff --git a/anonymiser/1-principe.md b/anonymiser/1-principe.md
index c52e522f..b8cd8a59 100644
--- a/anonymiser/1-principe.md
+++ b/anonymiser/1-principe.md
@@ -32,7 +32,19 @@ Si <b>ces trois critères sont réussis, on peut considérer que la base est par
 
 Si en revanche ces trois critères ne sont pas réunis après l'opération d'anonymisation, il faut procéder à une analyse approfondie des risques de ré-identification sur la base de données ainsi transformée avant d'envisager une publication des données. 
 
-Il n'est déjà pas évident de valider ces critères lors de la publication ponctuelle d'une base de données. A fortiori il importe d'être encore plus vigilant si de nouvelles données anonymisées sont publiées régulièrement (ce qui est le cas par exemple d'une base de données qui serait anonymisée "au vol" au fur et à mesure que les utilisateurs requièrent de nouvelles données), car il faut s'assurer que les publications ultérieures ne compromettent pas rétroactivement la confidentialité des données déjà publiées (ce sujet est développé [sur cette autre page](/anonymiser/2-methodes.md#la-confidentialité-différentielle)).
+Il n'est déjà pas évident de valider ces critères lors de la publication ponctuelle d'une base de données. A fortiori il importe d'être encore plus vigilant si de nouvelles données anonymisées sont publiées régulièrement (ce qui est le cas par exemple d'une base de données qui serait anonymisée "au vol" au fur et à mesure que les utilisateurs requièrent de nouvelles données), car il faut s'assurer que les publications ultérieures ne compromettent pas rétroactivement la confidentialité des données déjà publiées (ce sujet est développé [sur cette autre page](/anonymiser/2c-methodes-differentielle.md)).
+
+## Les champs de données à protéger lors de la publication de documents administratifs
+
+La loi française définit les documents administratifs pouvant être publiés sans processus d'anonymisation ([Article 1 du décret 2018-1117 du 10 décembre 2018](https://www.legifrance.gouv.fr/loda/id/JORFTEXT000037797147/)). 
+
+Certains documents ne sont en pas communicables au public ([Article L311-5 du Code des relations entre le public et l'administration](https://www.legifrance.gouv.fr/codes/article_lc/LEGIARTI000033265181/)), ou seulement au public concerné ([Article L311-6 du Code des relations entre le public et l'administration](https://www.legifrance.gouv.fr/codes/article_lc/LEGIARTI000037269056/)), tandis que d'autres doivent faire l'objet de processus d'anonymisation, en vue de protéger les secrets suivants :  
+- les données personnelles des personnes physiques : données identifiantes, données ayant trait à la confession, à l'orientation politique, ou à l'origine ethnique ;
+- les données couvertes par le secret médical ;
+- les données soumises au secret statistique, qui font l'objet d'un cadre juridique spécifique ;
+- les données protégées par le secret des affaires.
+
+Ces secrets doivent être protégés autant que possible en suivant les trois critères d'anonymisation décrits plus haut.
 
 ## Rechercher le juste équilibre entre l'occultation nécessaire d'informations confidentielles et la préservation souhaitable d'information collective à des fins de traitement
 
diff --git a/anonymiser/2-methodes.md b/anonymiser/2-methodes.md
index f457927e..93c03f34 100644
--- a/anonymiser/2-methodes.md
+++ b/anonymiser/2-methodes.md
@@ -2,128 +2,14 @@
 permalink: /anonymisation/methodes/
 ---
 
-# Mécanismes
+# Familles de méthodes
 
-_Dans ce qui suit, appellons "base transformée" la base de données sur laquelle on a effectué un certain nombre d'opérations afin de l'anonymiser. Les exemples traiteront de bases de données personnelles, mais les mécanismes décrits peuvent également être adaptés, le cas échéant, pour des cas d'usage de confidentialité au-delà ._
+De nombreuses méthodes proposent des solutions approchées d'anonymisation. Ces méthodes répondent à des objectifs légèrement différents.
 
-## K-anonymisation (en anglais : _K-anonymity_)
+## Occulter et agréger
 
-Parmi les champs de données personnelles identifiantes, on distinguera les champs qui, considérés isolément, sont suffisants pour identifier un individu sans doute possible (par exemple : un numéro de sécurité sociale, des données biométriques, etc.), et les champs <b>quasi-identifiants</b> qui, isolément, ne suffisent pas à l'identification, mais dont la combinaison permet d'identifier les individus. Ainsi, le nom, le prénom, le sexe, le code postal, la date de naissance, entre autres, sont des quasi-identifiants, car la combinaison de ces champs suffit généralement à identifier une unique personne.
+Une première famille de méthodes viser à occulter la base de données initiale sans la traverstir totalement : à des fins d'anonymisation, des champs devront être entièrement retirés de la base de données, des valeurs précises devront être remplacés par des tranches plus larges (par exemple, un âge peut être remplacé par une tranche d'âge), et des entrées de la base de données trop faciles à isoler (car trop exceptionnel) devront être retirés de la base de données publiées.
 
-### Principe
+Les méthodes répondant à cet objectif sont adaptées à une démarche d'*open data*, mais ne garantissent pas nécessairement le respect des trois critères d'anonymisation présentés [précédemment](/anonymiser/1-principe.md#les-critères-danonymisation)), d'où la nécessité de tester rétrospectivement que la base n'est pas ré-identifiable par croisement avec des sources tierces accessibles.
 
-La méthode de K-anonymisation (où K désigne un nombre entier positif) se propose de "cacher les individus dans la foule". Pour ce faire, l'algorithme supprime ou regroupe les valeurs de suffisamment de quasi-identifiants afin que, pour chaque combinaison de quasi-identifiants publiés, il y ait au moins K individus possibles.
-
-Plus K est grand, meilleure est la confidentialité de la base. Mais atteindre un K plus grand nécessite de supprimer ou d'altérer davantage d'informations. On peut notamment combiner les méthodes suivantes:
-- regrouper des valeurs de quasi-identifiants. Par exemple :
-    * remplacer les codes postaux par des aires géographiques plus vastes
-    * remplacer les âges par des tranches d'âges
-- supprimer des colonnes entières de quasi-identifiants (notamment les informations dont la communication à un tiers, et a fortori la publication, est proscrite, comme l'orientation sexuelle, les appartenances religieuses ou politiques, etc.)
-- supprimer des lignes, dans le cas d'individus "exceptionnels" dont les quasi-identifiants sont trop rares pour respecter le critère de K-anonymisation.
-
-#### Exemple
-
-Ci-dessous un exemple factice, issu de Wikipedia, de 2-anonymisation d'une table de patients imaginaires d'un hôpital en Inde.
-
-Donnée initiale (qui contient également des informations religieuses dont la publication est proscrite) :
-
-![Exemple de table non anonymisée](./images/clear-table.png)
-
-Donnée 2-anonymisée :
-
-![Exemple de table k-anonymisée](./images/anonymized-table.png)
-
-
-:warning: L'objectif de la K-anonymisation est d'empêcher l'individualisation des personnes dans la base anonymisée. Elle ne garantit pas pour autant que les critères de non-corrélation et de non-inférence seront respectés.
-
-### Heurisitiques
-
-Le problème peut se traiter sous plusieurs angles, et notamment avec des méthodes de clustering garantissant au moins K membres par cluster. Ce problème est alors NP-complet mais il existe des complexités quadratiques en le nombre d'entrées à anonymiser
-
-### Limites de la K-anonymisation :
-- plus il y a de champs de quasi-identifiants publiés, plus la K-anonymisation est difficile à atteindre. Pour des bases de données de haute dimension, la K-anonymisation n'est pas adaptée.
-- la K-anonymisation n'empêche pas l'inférence de données sensibles. Par exemple, dans le cas où les K personnes anonymisées avec les mêmes quasi-identifiants partagent toutes la même caractéristique sensible, on déduit beaucoup d'information sensible (pour faire une analogie : si tous les électeurs d'une commune votent pour le même candidat, le secret du vote est éventé). Et même dans des cas moins extrêmes, dès lors qu'il y a peu de variété dans les valeurs des champs sensibles, on peut déduire beaucoup de chose sur les indivus.
-
-:warning: Remarque théorique : le problème de K-anonymisation optimal (celui qui supprime le strict minimum d'informations) est NP-difficile. Toutefois, et heureusement, des algorithmes donnent des bonnes approximations de la solution optimale.
-
-## La L-diversité
-
-_On appelle champs sensibles les champs de données donnant des informations sensibles sur les personnes (données de santé, adresse, informations financières, etc.). L'on veut empêcher qu'une personne malveillante ne puisse déduire des informations sensibles sur une personne en combinant la base anonymisée à des informations extérieures_
-
-### Principe
-
-Le but de la L-diversité (où L est un entier > 0) est de limiter autant que possible le risque décrit dans le paraphe ci-dessus, à savoir que l'on puisse inférer une information sensible sur un individu de la base transformée.
-
-Pour ce faire, on doit faire en sorte que pour chaque combinaison de quasi-identifiants, il y ait au moins L valeurs possibles. Pour reprendre l'analogie factice du vote, si L = 4, on ne publie pas de registres de participation électorale dans les bureaux de vote où il y a moins de 4 candidats qui ont recueilli au moins un suffrage.
-
-
-### Exemple
-
-Donnée initiale :
-
-![Exemple de table non anonymisée](./images/clear-table-2.jpg)
-
-Donnée 2-diverse (pour chaque combinaison de champs quasi-identifiants, il y a deux maladies candidates possibles):
-
-![Exemple de table 2-diverse](./images/2-diverse-table.jpg)
-
-### Heurisitiques
-
-dfkgjtd
-
-### Limites de L-diversité
-
-- La L-diversité ne procure ni une condition suffisante ni une condition nécessaire à la protection des données personnelles
-- Si les valeurs des informations sensibles sont sémantiquement proches les unes des autres, on peut obtenir des informations sensibles. Par exemple, une classe dont les valeurs possibles pour le champ maladie serait "cancer de la peau", "cancer du sein", et "cancer du poumon" serait 3-diverse, mais dévoilerait l'information que tous les membres de la classe ont un cancer.
-- Garantir que L individus partagent la même caractéristique sensible n'empêche pas toujours d'inférer l'information sensible, il faut également prendre en compte la distribution des différentes valeurs des champs sensibles : si sur un village de 100 habitants, 96% ont voté pour le même candidat, et 1% pour quatre autres candidats, on peut avoir une table 5-diverse et néanmoins faire des inférences assez vraisemblables sur le vote de chaque citoyen pris isolément.
-
-## La L-proximité
-
-A compléter
-
-### Principe
-
-### Exemple
-
-### Heuristiques
-
-
-fkhgfkhkj
-
-## La confidentialité différentielle
-
-La confidentialité différentielle repose sur l'ajout de bruit aléatoire sur les données renvoyées à l'utilisateur de données transformées (c'est le principe du "floutage"). Ce processus de bruitage est calculé dynamiquement à chaque requête à la base de données.
-
-Toute la difficulté est d'arbitrer correctement le niveau de bruit à ajouter aux données, pour garantir la confidentialité des données sous-jacentes tout en s'efforçant de ne pas brouiller les données dans des proportions qui les rendraient inutilisables. 
-
-Imaginons qu'un individu mal intentionné fasse deux requêtes successives qui ne varient que d'un individu, dans l'intention d'inférer des informations sensibles sur cet individu. Il est nécecessaire de bruiter (randomiser) suffisamment les sorties pour qu'on ne puisse pas remonter trop sûrement aux caractéristiques du nouvel individu. 
-
-De nombreux mécanismes permettent de bruiter les données d'une personne tout en permettant de retrouver les statistiques globales qui nous intéressent ([exemple issu de Wikipedia d'une méthode issue des sciences sociales](https://fr.wikipedia.org/wiki/Confidentialit%C3%A9_diff%C3%A9rentielle#Illustration)). Pour mesurer le niveau de confidentialité induite par un processus de bruit 
-
-La mesure de la privacy peut être faite avec la differential privacy :
-
-Soit ε > 0 et A un algorithme de randomisation qui prend en entrée une base de données et génère une base de données anonymisée. Notons Image(A) l'ensemble des bases de données anonymisées qui pourraient être générées par A (et qui contient donc l'ensemble des bases de données anonymisées qu'on pourrait être amené à publier)
-
-L'algorithme A est dit ε-différentiel si, pour toute base de données  D1 et D2 qui ne diffèrent que d'une seule personne, et pour toute base dérivée O dans Image(A) :
-
-![encadrement de la probabilité de remonter à la base de données à partir de l'image](./images/differential-privacy.png)
-
-_ε est le privacy budget_
-
-
-Autrement dit, on veut contrôler le "shift" provoqué par l'ajout d'un individu, même exceptionnel, à la base de données. Si ε est proche de 0, les statistiques sur D1 et D2 seront proches, ce qui garantit une bonne confidentialité aux données de la base transformée. Inversement, si ε est grand, 
-
-Parfois la caractérisation d'un seul individu, exceptionnel, peut affecter statistiquement l'ensemble de la transformation, si bien qu'on peut revenir à la caractéristique initiale de l'individu.
-Ainsi, si on publie plusieurs bases anonymisées, le shift de la deuxième base permet de revenir aux caractéristiques du nouvel entrant.
-
-Exemple d'une mesure de confidentialité différentielle d'un mécanisme souvent utilisée en sciences sociales : [lien wikipédia](https://fr.wikipedia.org/wiki/Confidentialit%C3%A9_diff%C3%A9rentielle#Illustration)
-
-
-### Limites :
-- les résulats de chaque requête sont légèrement bruités, pour empêcher qu'un adversaire mal intentionné ne sache exactement quelles étaient les valeurs initiales dans la base à de donnée. Mais à chaque requête supplémentaire, l'adversaire diminue le doute qu'il a sur les valeurs initiales... si bien qu'il peut estimer de plus en plus finement les paramètres initiaux de la base de données. Il faut donc prévenir cette stragégie, en limitant le nombre de requêtes qu'un adversaire pourra faire sur la base de données (notion de _query budget_ - à développer). 
-
-## Méthodes adverses
-
-Sans approfondir le sujet des méthodes adverses, notons que le mécanisme des méthodes adverses (comme les _Generative Adversarial Network (GAN)_, conditionnels ou pas, et les _Auto-Encoders (AE)_) constitue une piste intéressante, mais très complexe (surtout si l'on veut réunir les trois critères d'anonymisation), pour générer des données synthétiques vérifiant certaines caractéristiques statistiques intéressantes des données initiales mais néanmoins suffisamment éloignées d'elles pour empêcher une fuite de données personnelles.
-
-Toutefois, nous n'avons aucune solution générique, et encore moins clef-en-main, à recommander dans cette direction.
\ No newline at end of file
+Pour en savoir plus sur ces méthodes : [cliquer ici](/anonymiser/2a-methodes-agregation.md)).
diff --git a/anonymiser/2a-methodes-agregation.md b/anonymiser/2a-methodes-agregation.md
new file mode 100644
index 00000000..15eaf94e
--- /dev/null
+++ b/anonymiser/2a-methodes-agregation.md
@@ -0,0 +1,92 @@
+---
+permalink: /anonymisation/methodes/agregation/
+---
+
+
+# Mécanismes
+
+_Dans ce qui suit, appellons "base transformée" la base de données sur laquelle on a effectué un certain nombre d'opérations afin de l'anonymiser. Les exemples traiteront de bases de données personnelles, mais les mécanismes décrits peuvent également être adaptés, le cas échéant, pour des cas d'usage de confidentialité au-delà ._
+
+## K-anonymisation (en anglais : _K-anonymity_)
+
+Parmi les champs de données personnelles identifiantes, on distinguera les champs qui, considérés isolément, sont suffisants pour identifier un individu sans doute possible (par exemple : un numéro de sécurité sociale, des données biométriques, etc.), et les champs <b>quasi-identifiants</b> qui, isolément, ne suffisent pas à l'identification, mais dont la combinaison permet d'identifier les individus. Ainsi, le nom, le prénom, le sexe, le code postal, la date de naissance, entre autres, sont des quasi-identifiants, car la combinaison de ces champs suffit généralement à identifier une unique personne.
+
+### Principe
+
+La méthode de K-anonymisation (où K désigne un nombre entier positif) se propose de "cacher les individus dans la foule". Pour ce faire, l'algorithme supprime ou regroupe les valeurs de suffisamment de quasi-identifiants afin que, pour chaque combinaison de quasi-identifiants publiés, il y ait au moins K individus possibles.
+
+Plus K est grand, meilleure est la confidentialité de la base. Mais atteindre un K plus grand nécessite de supprimer ou d'altérer davantage d'informations. On peut notamment combiner les méthodes suivantes:
+- regrouper des valeurs de quasi-identifiants. Par exemple :
+    * remplacer les codes postaux par des aires géographiques plus vastes
+    * remplacer les âges par des tranches d'âges
+- supprimer des colonnes entières de quasi-identifiants (notamment les informations dont la communication à un tiers, et a fortori la publication, est proscrite, comme l'orientation sexuelle, les appartenances religieuses ou politiques, etc.)
+- supprimer des lignes, dans le cas d'individus "exceptionnels" dont les quasi-identifiants sont trop rares pour respecter le critère de K-anonymisation.
+
+#### Exemple
+
+Ci-dessous un exemple factice, issu de Wikipedia, de 2-anonymisation d'une table de patients imaginaires d'un hôpital en Inde.
+
+Donnée initiale (qui contient également des informations religieuses dont la publication est proscrite) :
+
+![Exemple de table non anonymisée](./images/clear-table.png)
+
+Donnée 2-anonymisée :
+
+![Exemple de table k-anonymisée](./images/anonymized-table.png)
+
+
+:warning: L'objectif de la K-anonymisation est d'empêcher l'individualisation des personnes dans la base anonymisée. Elle ne garantit pas pour autant que les critères de non-corrélation et de non-inférence seront respectés.
+
+### Heurisitiques
+
+Le problème peut se traiter sous plusieurs angles, et notamment avec des méthodes de clustering garantissant au moins K membres par cluster. Ce problème est alors NP-complet mais il existe des complexités quadratiques en le nombre d'entrées à anonymiser
+
+### Limites de la K-anonymisation :
+- plus il y a de champs de quasi-identifiants publiés, plus la K-anonymisation est difficile à atteindre. Pour des bases de données de haute dimension, la K-anonymisation n'est pas adaptée.
+- la K-anonymisation n'empêche pas l'inférence de données sensibles. Par exemple, dans le cas où les K personnes anonymisées avec les mêmes quasi-identifiants partagent toutes la même caractéristique sensible, on déduit beaucoup d'information sensible (pour faire une analogie : si tous les électeurs d'une commune votent pour le même candidat, le secret du vote est éventé). Et même dans des cas moins extrêmes, dès lors qu'il y a peu de variété dans les valeurs des champs sensibles, on peut déduire beaucoup de chose sur les indivus.
+
+:warning: Remarque théorique : le problème de K-anonymisation optimal (celui qui supprime le strict minimum d'informations) est NP-difficile. Toutefois, et heureusement, des algorithmes donnent des bonnes approximations de la solution optimale.
+
+## La L-diversité
+
+_On appelle champs sensibles les champs de données donnant des informations sensibles sur les personnes (données de santé, adresse, informations financières, etc.). L'on veut empêcher qu'une personne malveillante ne puisse déduire des informations sensibles sur une personne en combinant la base anonymisée à des informations extérieures_
+
+### Principe
+
+Le but de la L-diversité (où L est un entier > 0) est de limiter autant que possible le risque décrit dans le paraphe ci-dessus, à savoir que l'on puisse inférer une information sensible sur un individu de la base transformée.
+
+Pour ce faire, on doit faire en sorte que pour chaque combinaison de quasi-identifiants, il y ait au moins L valeurs possibles. Pour reprendre l'analogie factice du vote, si L = 4, on ne publie pas de registres de participation électorale dans les bureaux de vote où il y a moins de 4 candidats qui ont recueilli au moins un suffrage.
+
+
+### Exemple
+
+Donnée initiale :
+
+![Exemple de table non anonymisée](./images/clear-table-2.jpg)
+
+Donnée 2-diverse (pour chaque combinaison de champs quasi-identifiants, il y a deux maladies candidates possibles):
+
+![Exemple de table 2-diverse](./images/2-diverse-table.jpg)
+
+### Heurisitiques
+
+dfkgjtd
+
+### Limites de L-diversité
+
+- La L-diversité ne procure ni une condition suffisante ni une condition nécessaire à la protection des données personnelles
+- Si les valeurs des informations sensibles sont sémantiquement proches les unes des autres, on peut obtenir des informations sensibles. Par exemple, une classe dont les valeurs possibles pour le champ maladie serait "cancer de la peau", "cancer du sein", et "cancer du poumon" serait 3-diverse, mais dévoilerait l'information que tous les membres de la classe ont un cancer.
+- Garantir que L individus partagent la même caractéristique sensible n'empêche pas toujours d'inférer l'information sensible, il faut également prendre en compte la distribution des différentes valeurs des champs sensibles : si sur un village de 100 habitants, 96% ont voté pour le même candidat, et 1% pour quatre autres candidats, on peut avoir une table 5-diverse et néanmoins faire des inférences assez vraisemblables sur le vote de chaque citoyen pris isolément.
+
+## La L-proximité
+
+A compléter
+
+### Principe
+
+### Exemple
+
+### Heuristiques
+
+
+fkhgfkhkj
diff --git a/anonymiser/2b-methodes-synthese.md b/anonymiser/2b-methodes-synthese.md
new file mode 100644
index 00000000..8675c48a
--- /dev/null
+++ b/anonymiser/2b-methodes-synthese.md
@@ -0,0 +1,10 @@
+---
+permalink: /anonymisation/methodes/synthese/
+---
+
+
+## Méthodes adverses
+
+Sans approfondir le sujet des méthodes adverses, notons que le mécanisme des méthodes adverses (comme les _Generative Adversarial Network (GAN)_, conditionnels ou pas, et les _Auto-Encoders (AE)_) constitue une piste intéressante, mais très complexe (surtout si l'on veut réunir les trois critères d'anonymisation), pour générer des données synthétiques vérifiant certaines caractéristiques statistiques intéressantes des données initiales mais néanmoins suffisamment éloignées d'elles pour empêcher une fuite de données personnelles.
+
+Toutefois, nous n'avons aucune solution générique, et encore moins clef-en-main, à recommander dans cette direction.
\ No newline at end of file
diff --git a/anonymiser/2c-methodes-differentielle.md b/anonymiser/2c-methodes-differentielle.md
new file mode 100644
index 00000000..6eab64f6
--- /dev/null
+++ b/anonymiser/2c-methodes-differentielle.md
@@ -0,0 +1,36 @@
+---
+permalink: /anonymisation/methodes/confidentialite-differentielle
+---
+
+
+## La confidentialité différentielle
+
+La confidentialité différentielle repose sur l'ajout de bruit aléatoire sur les données renvoyées à l'utilisateur de données transformées (c'est le principe du "floutage"). Ce processus de bruitage est calculé dynamiquement à chaque requête à la base de données.
+
+Toute la difficulté est d'arbitrer correctement le niveau de bruit à ajouter aux données, pour garantir la confidentialité des données sous-jacentes tout en s'efforçant de ne pas brouiller les données dans des proportions qui les rendraient inutilisables. 
+
+Imaginons qu'un individu mal intentionné fasse deux requêtes successives qui ne varient que d'un individu, dans l'intention d'inférer des informations sensibles sur cet individu. Il est nécecessaire de bruiter (randomiser) suffisamment les sorties pour qu'on ne puisse pas remonter trop sûrement aux caractéristiques du nouvel individu. 
+
+De nombreux mécanismes permettent de bruiter les données d'une personne tout en permettant de retrouver les statistiques globales qui nous intéressent ([exemple issu de Wikipedia d'une méthode issue des sciences sociales](https://fr.wikipedia.org/wiki/Confidentialit%C3%A9_diff%C3%A9rentielle#Illustration)). Pour mesurer le niveau de confidentialité induite par un processus de bruit 
+
+La mesure de la privacy peut être faite avec la differential privacy :
+
+Soit ε > 0 et A un algorithme de randomisation qui prend en entrée une base de données et génère une base de données anonymisée. Notons Image(A) l'ensemble des bases de données anonymisées qui pourraient être générées par A (et qui contient donc l'ensemble des bases de données anonymisées qu'on pourrait être amené à publier)
+
+L'algorithme A est dit ε-différentiel si, pour toute base de données  D1 et D2 qui ne diffèrent que d'une seule personne, et pour toute base dérivée O dans Image(A) :
+
+![encadrement de la probabilité de remonter à la base de données à partir de l'image](./images/differential-privacy.png)
+
+_ε est le privacy budget_
+
+
+Autrement dit, on veut contrôler le "shift" provoqué par l'ajout d'un individu, même exceptionnel, à la base de données. Si ε est proche de 0, les statistiques sur D1 et D2 seront proches, ce qui garantit une bonne confidentialité aux données de la base transformée. Inversement, si ε est grand, 
+
+Parfois la caractérisation d'un seul individu, exceptionnel, peut affecter statistiquement l'ensemble de la transformation, si bien qu'on peut revenir à la caractéristique initiale de l'individu.
+Ainsi, si on publie plusieurs bases anonymisées, le shift de la deuxième base permet de revenir aux caractéristiques du nouvel entrant.
+
+Exemple d'une mesure de confidentialité différentielle d'un mécanisme souvent utilisée en sciences sociales : [lien wikipédia](https://fr.wikipedia.org/wiki/Confidentialit%C3%A9_diff%C3%A9rentielle#Illustration)
+
+
+### Limites :
+- les résulats de chaque requête sont légèrement bruités, pour empêcher qu'un adversaire mal intentionné ne sache exactement quelles étaient les valeurs initiales dans la base à de donnée. Mais à chaque requête supplémentaire, l'adversaire diminue le doute qu'il a sur les valeurs initiales... si bien qu'il peut estimer de plus en plus finement les paramètres initiaux de la base de données. Il faut donc prévenir cette stragégie, en limitant le nombre de requêtes qu'un adversaire pourra faire sur la base de données (notion de _query budget_ - à développer). 

From 3e062d3f5133b2c4e4e34309ec530b8c531dda72 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: pedevineau <pierre-etienne.devineau@data.gouv.fr>
Date: Thu, 6 Oct 2022 18:20:31 +0200
Subject: [PATCH 12/13] Summarize information about the different approaches

---
 anonymiser/2-methodes.md | 18 ++++++++++++++++++
 1 file changed, 18 insertions(+)

diff --git a/anonymiser/2-methodes.md b/anonymiser/2-methodes.md
index 93c03f34..bc8bd275 100644
--- a/anonymiser/2-methodes.md
+++ b/anonymiser/2-methodes.md
@@ -13,3 +13,21 @@ Une première famille de méthodes viser à occulter la base de données initial
 Les méthodes répondant à cet objectif sont adaptées à une démarche d'*open data*, mais ne garantissent pas nécessairement le respect des trois critères d'anonymisation présentés [précédemment](/anonymiser/1-principe.md#les-critères-danonymisation)), d'où la nécessité de tester rétrospectivement que la base n'est pas ré-identifiable par croisement avec des sources tierces accessibles.
 
 Pour en savoir plus sur ces méthodes : [cliquer ici](/anonymiser/2a-methodes-agregation.md)).
+
+## Synthétiser
+
+Une autre approche consiste à générer des données artificielles ressemblant assez à la base de données initiale pour que l'analyse soit pertinente. Dans la mesure où les données publiées sont artificielles, elles ne contiennent pas directement les données réelles. Cependant cette stratégie n'est pas directement adaptée à une politique d'*open data* (parce que la donnée publiée est artificielle), et la manière de générer ces données de synthèses dépend de l'usage ultérieur que l'on souhaite en faire. De la même manière que les approches d'occultation de données personnelles, l'approche de données de synthèse nécessite aussi une vérification a posteriori que des secrets protégés n'ont pas "fuité" dans la base synthétique.  
+
+Cette approche est adaptée pour des traitements statistiques ou des algorithmes de machine learning qui viseraient à apprendre des invariants sur les données initiales sans éventer les secrets protégés qu'elles contenaient.
+
+Pour en savoir plus sur cette approche : [cliquer ici](/anonymiser/2b-methodes-synthese.md)).
+
+## Garantir la confidentialité individuelle
+
+L'approche de la confidentialité différentielle suit un tout autre paradigme : il s'agit de fournir à la demande des statistiques calculées sur des agrégats (et non les échantillons en eux-mêmes). Les statistiques fournies sont délibérement bruitées pour empêcher la réidentification indirecte d'une ligne de la base de données. La confidentialité différentielle s'appuie sur la notion de *privacy budget* : chaque statistique fournie par le système de confidentialité différentielle des fragments d'information qui, mis bout à bout permettraient potentiellement de remonter à des données confidentielles ; pour empêcher cette levée progressive de confidentialité, le système impose donc une limite haute au nombre et à la qualité des requêtes que l'on peut effectuer. Quand cette limite est atteinte, il n'est plus possible d'adresser de nouvelles demandes au système.
+
+Cette approche garantit empiriquement un niveau de confidentialité élevé, où les secrets sont bruités et occultés, mais son cadre d'application peut être plus limité que les approches décrites précédemment, dans la mesure où l'on a pas éternellement accès aux données initiales.
+
+Cette approche reste néanmoins adaptée pour des traitements statistiques et des algorithmes de machine learning qui viseraient à apprendre des invariants sur les données.
+
+Pour en savoir plus sur cette approche : [cliquer ici](/anonymiser/2c-methodes-differentielle.md)).

From 3678ee59892ebfa7ed4997643d11f070853aefef Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: pedevineau <pierre-etienne.devineau@data.gouv.fr>
Date: Thu, 6 Oct 2022 18:21:03 +0200
Subject: [PATCH 13/13] Add precision about health secret

---
 anonymiser/1-principe.md | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/anonymiser/1-principe.md b/anonymiser/1-principe.md
index b8cd8a59..c506d51b 100644
--- a/anonymiser/1-principe.md
+++ b/anonymiser/1-principe.md
@@ -38,7 +38,7 @@ Il n'est déjà pas évident de valider ces critères lors de la publication pon
 
 La loi française définit les documents administratifs pouvant être publiés sans processus d'anonymisation ([Article 1 du décret 2018-1117 du 10 décembre 2018](https://www.legifrance.gouv.fr/loda/id/JORFTEXT000037797147/)). 
 
-Certains documents ne sont en pas communicables au public ([Article L311-5 du Code des relations entre le public et l'administration](https://www.legifrance.gouv.fr/codes/article_lc/LEGIARTI000033265181/)), ou seulement au public concerné ([Article L311-6 du Code des relations entre le public et l'administration](https://www.legifrance.gouv.fr/codes/article_lc/LEGIARTI000037269056/)), tandis que d'autres doivent faire l'objet de processus d'anonymisation, en vue de protéger les secrets suivants :  
+Certains documents ne sont en pas communicables au public ([Article L311-5 du Code des relations entre le public et l'administration](https://www.legifrance.gouv.fr/codes/article_lc/LEGIARTI000033265181/)), ou seulement au public concerné ([Article L311-6 du Code des relations entre le public et l'administration](https://www.legifrance.gouv.fr/codes/article_lc/LEGIARTI000037269056/), à l'instar du secret médical), tandis que d'autres doivent faire l'objet de processus d'anonymisation, en vue de protéger les secrets suivants :  
 - les données personnelles des personnes physiques : données identifiantes, données ayant trait à la confession, à l'orientation politique, ou à l'origine ethnique ;
 - les données couvertes par le secret médical ;
 - les données soumises au secret statistique, qui font l'objet d'un cadre juridique spécifique ;