Créer son propre outil d’anonymisation : bonne idée ou erreur stratégique ?

Développer son propre anonymiseur peut sembler séduisant… mais dans de nombreuses situations, c'est une fausse bonne idée. Ce choix implique des coûts cachés, une expertise rare, des risques de non-conformité, de maintenance lourde et de dérive de planning.

La pression autour de la protection des données n'a jamais été aussi forte. Entre l'exigence réglementaire, la montée des cybermenaces, la multiplication des environnements de test et l'essor de l'IA générative qui exige des datasets anonymisés, les organisations se retrouvent face à un dilemme : faut-il investir dans une solution d'anonymisation dédiée ou développer son propre outil en interne ?

Sur le papier, le "fait maison" semble séduisant : plus de maîtrise, plus de flexibilité, un outil parfaitement adapté aux spécificités métier… Mais qu'en est-il réellement une fois le projet lancé ? Est-ce un choix stratégique… ou un piège coûteux que beaucoup regrettent ?

Cet article vous propose un tour d'horizon complet pour vous aider à trancher.

De nombreuses organisations commencent par envisager l'option interne. Et cela se comprend. Les arguments avancés sont souvent les mêmes :

Un outil développé en interne semble permettre d'intégrer précisément les contraintes business, les règles de transformation et les cas particuliers propres à l'entreprise.

Beaucoup imaginent l'anonymisation comme un simple masquage de données : remplacer des noms par des astérisques, tronquer des adresses, ou générer des valeurs fictives. Un script SQL, un ETL ou un bout de code Python… et le tour serait joué.

Un outil interne laisse penser qu'il sera possible de modifier ou étendre les règles facilement, sans dépendre d'un fournisseur.

Construire soi-même est perçu comme un moyen d'éviter un investissement logiciel. "On a déjà les développeurs, cela ne nous coûtera presque rien." Sur le papier, difficile de contredire cette logique. Dans la réalité… les choses se compliquent rapidement.

Créer un anonymiseur robuste est un chantier bien plus vaste qu'il n'y paraît. Les équipes qui se lancent découvrent généralement ces obstacles après plusieurs mois, parfois trop tard pour faire marche arrière.

Voici les principales difficultés souvent négligées :

Avant d'anonymiser, il faut identifier ce qui doit l'être. Databases, fichiers, logs, API, SaaS… L'inventaire et la classification automatique nécessitent une expertise data avancée. Or, la majorité des projets internes se limitent à des listes statiques, insuffisant dans un contexte de données en évolution constante.

Un anonymiseur doit :

• garantir l'intégrité référentielle (ex : même client → même identifiant anonymisé sur tous les systèmes)
• préserver les formats et distributions statistiques
• éviter les collisions, doublons et incohérences

C'est l'un des aspects les plus complexes à concevoir et maintenir.

Les données ne se trouvent pas que dans des bases relationnelles. Un anonymiseur moderne doit gérer : CSV, JSON, XML, API, data lakes, DB2, Oracle, SQL Server, PostgreSQL, MySQL, etc.

Chaque format nécessite des librairies, adaptateurs, règles et tests.

L'anonymisation est rarement isolée ; elle s'insère dans des pipelines d'intégration, d'automatisation de refresh d'environnements, et d'outillage DevOps.

Un script artisanal n'est pas suffisant.

Le RGPD impose d'assurer l'irréversibilité de l'anonymisation. Comment garantir, preuves à l'appui, qu'aucune ré-identification n'est possible ? Cela demande des algorithmes solides, audités, documentés… rarement conçus correctement en interne.

Conclusion intermédiaire : ce qui semblait être un projet de quelques semaines devient rapidement un programme long, complexe et coûteux, souvent sous-estimé d'un facteur x5 à x10.

Voici un résumé des différences clés entre un développement interne et l'adoption d'une solution d'anonymisation spécialisée comme DOT Anonymizer :

Cas concret : certaines entreprises ayant choisi DOT Anonymizer ont réduit des traitements d'anonymisation de plus de 2 jours à environ 2 heures. => Lire la Success Story

Le coût du développement initial n'est que la partie visible de l'iceberg.

Entre les développements, les tests, la documentation, l'intégration, les audits, la maintenance, la formation et l'adaptation aux nouvelles règles… la facture explose.

Les équipes changent, les architectures évoluent, les technologies se renouvellent. Un outil interne non prioritaire finit souvent obsolète au bout de 2–3 ans.

Chaque heure passée à construire un anonymiseur est une heure non investie dans des projets à valeur directe pour le business. La question clé devient donc : Est-ce vraiment le cœur de métier de l'IT de l'entreprise ?

À l’inverse, choisir une solution proposée par un éditeur spécialisé dans l’anonymisation offre des bénéfices immédiats.

Les règles, les moteurs, les connecteurs et les algorithmes sont prêts. Pas de délai de R&D, pas de réinvention de la roue.

Les solutions sérieuses incluent des modèles d'anonymisation irréversible, des logs, des audits, et un cadre réglementaire conforme par défaut.

Vous bénéficiez non seulement de l'outil, mais aussi du retour d'expérience d'autres clients. Les évolutions réglementaires ou technologiques sont gérées au fil des versions.

Exemple : DOT Anonymizer est fourni avec studio, API, moteurs, connecteurs et est accompagné par des équipes spécialisées.

Il existe des cas où un développement interne peut être pertinent :

• Les besoins d'anonymisation sont extrêmement spécifiques et sortent des standards du marché.
• L'entreprise dispose d'une forte capacité interne en data engineering, cryptographie, DevOps et sécurité.
• Le contexte est non réglementaire ou l'exposition au risque est faible.

Dans la majorité des autres cas, investir dans une solution dédiée est plus rationnel.

La question à se poser est simple : Souhaitez-vous devenir expert en anonymisation… ou bénéficier rapidement d'un outil déjà conçu par des experts ?

D'après le rapport "Market Guide for Data Masking and Synthetic Data" de Gartner, "Les principaux éditeurs de solutions de masquage de données couvrent généralement l’ensemble du cycle de vie d’un projet de Data Masking et proposent des fonctions de gestion adaptées aux besoins des grandes entreprises."

Dans un contexte où la vitesse, la conformité et la maîtrise du risque sont clés, les solutions spécialisées offrent généralement le meilleur compromis : rapides à implémenter, complètes, sécurisées et évolutives.