Données synthétiques ou données anonymisées : quelle méthode adopter ?

La protection de la vie privée est devenue un enjeu central pour toutes les organisations qui exploitent des données. Dans ce contexte, les données anonymisées se sont imposées comme une solution de référence.

Les données anonymisées issues de données réelles offrent un niveau de fiabilité et de pertinence que les données 100 % synthétiques peinent encore à atteindre. Voici pourquoi.

Les données anonymisées (quand l’outil conserve la cohérence référentielle) gardent exactement les mêmes distributions univariées, bivariées et multivariées que les données originales.

Les données synthétiques, même générées par les meilleurs modèles (GAN, VAE, modèles diffusion, Copulas, etc.), introduisent toujours un biais d’approximation. Certaines corrélations rares ou complexes sont systématiquement lissées ou perdues.

→ En pratique, les données anonymisées produisent les mêmes résultats que les données brutes, tandis que les données synthétiques font chuter les performances des modèles.

DOT Anonymizer et les outils d’anonymisation référentielle robustes conservent parfaitement les liens entre tables (clés étrangères, cardinalités, règles métier).

Les générateurs de données synthétiques peinent quant à eux, à reproduire une cohérence inter-table complexe sans créer d’incohérences (ex. : un patient qui a un rendez-vous en 2026 mais dont la date de décès est 2025).

→ Les incohérences sont fréquentes dans les données synthétiques, mais quasi inexistantes avec des données produites par des outils d’anonymisation référentielle.

Les modèles synthétiques peuvent générer des valeurs totalement improbables ou impossibles dans le domaine métier (ex. : un salaire de 250 000 € pour un âge de 19 ans dans certains secteurs, une tension artérielle de 300/200, etc.).

L’anonymisation avancée et cohérente des données conserve les contraintes métier et les règles de gestion (pas de valeurs hors domaine possible).

Une anonymisation conforme (k-anonymity, l-diversity, t-closeness, differential privacy en option) permet de sortir les données du champ des « données personnelles » (considérant 95 du RGPD).

Les données synthétiques, même si elles ne contiennent plus de données réelles, restent souvent considérées comme des données personnelles si elles ont été entraînées sur des données personnelles réelles (principe de « reconstruction possible » – voir décisions CNIL et EDPB).

Les auditeurs et les autorités (CNIL, FDA, etc.) acceptent beaucoup plus facilement une anonymisation correctement documentée qu’un jeu de données synthétiques dont on ne maîtrise pas parfaitement les biais introduits.

→ Le risque juridique est limité en utilisant des données anonymisées alors que des données synthétiques ne permettent pas la conformité réglementaire dans beaucoup de secteurs (santé, banque, assurance).

Opter pour une anonymisation avancée est moins coûteux que générer un jeu de données synthétiques de même volume et même complexité.

→ Pas besoin d’entraîner ou de tuner un modèle génératif complexe.

La génération de données synthétiques implique une mise en œuvre plus longue et complexe, nécessitant modélisation statistique et phases de calibration approfondies. Le coût est plus élevé et moins prévisible, avec un investissement initial important et un ROI plus long.

L’anonymisation cohérente via des outils largement éprouvés comme DOT Anonymizer permet une mise en œuvre rapide, basée sur un paramétrage des règles de masquage. Les coûts sont maîtrisés et prévisibles avec un investissement initial limité et un ROI rapide (déploiement en semaines et gains immédiats en réduction du risque).

De plus, le tarif des licences des solutions de génération de données synthétiques est plus élevé que celui de solutions d’anonymisation cohérentes ; pour cette raison aussi, l’anonymisation via des outils tels que DOT Anonymizer présente un très bon rapport coût / efficacité.

« Les données anonymisées cohérentes reproduisent fidèlement la réalité statistique et métier sans aucun risque d’hallucination, là où les données synthétiques, malgré leurs progrès, restent une approximation forcément imparfaite de cette réalité. »

En conclusion, bien que les données synthétiques représentent une solution innovante pour préserver la confidentialité, les données anonymisées cohérentes sont souvent plus fiables, plus faciles à gérer et offrent une meilleure conformité réglementaire. Pour des analyses exactes, une intégration fluide dans des systèmes complexes et une conformité maximale avec le RGPD, les données anonymisées soumises à un outil comme DOT Anonymizer restent le choix le plus fiable et le plus pertinent.