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Quel outil choisir pour anonymiser vos données ?

Comparez et filtrez ces solutions d’anonymisation par fonctionnalité.
Pensé pour les DPO, RSSI, DBA et équipes QA.

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9 solutions comparées

= non documenté

DOT Anonymizer

  • Découverte des données personnelles : documentéPlus de 100 règles de détection, IA exécutée sur site
  • Cohérence fonctionnelle : documentéCohérence fonctionnelle conservée entre sources multiples
  • Documents non structurés : documentéTextes libres, PDF avec mise en page conservée, métadonnées et OCR
  • Déploiement : On premise : documentéCloud : documentéSur site ou dans le cloud
  • Extraction d'échantillons : documentéAvec DOT Extract
  • API ou intégration CI/CD : documentéAPI et intégration CI/CD via DOT Extract
  • Intégration IA : documentéScripts d'anonymisation générés en langage naturel ; LLM au choix (OpenAI, Mistral…), cloud ou sur site
  • Multi-SGBD : documentéPlus de 30 technologies : SGBD relationnels, NoSQL, fichiers CSV, JSON, XML
  • Masquage dynamique : non documenté
  • Données synthétiques : non documenté
  • Version d'essai : documentéEssai gratuit en sandbox
  • Voir 5 critères de plus

Siège : FranceSupport : français, anglais

Sources (6)
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Delphix

  • Découverte des données personnelles : documentéProfilage des données sensibles inclus
  • Cohérence fonctionnelle : documentéDonnées fictives à intégrité référentielle entre systèmes
  • Documents non structurés : non documentéMasquage de fichiers entiers documenté (whole file masking) ; aucun format documentaire comme PDF ou Word pris en charge nativement
  • Déploiement : On premise : documentéCloud : documentéVMware, OpenShift ; AWS, Azure, Google Cloud, IBM Cloud
  • Extraction d'échantillons : non documenté
  • API ou intégration CI/CD : documentéAPI REST de pilotage du masquage
  • Intégration IA : documentéModèles d'IA exécutés localement ; génération synthétique par IA (Delphix Synthetic Data, 2026)
  • Multi-SGBD : documentéBases distribuées, mainframe, PaaS et fichiers
  • Masquage dynamique : non documenté
  • Données synthétiques : documentéDelphix Synthetic Data
  • Version d'essai : non documentéDémonstration sur demande ; aucun essai gratuit documenté
  • Voir 5 critères de plus

Siège : États-Unis (groupe Perforce)Support : anglais

Sources (13)
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Informatica Data Masking (IDMC)

  • Découverte des données personnelles : documentéClassification des données sensibles dans Cloud Data Governance and Catalog
  • Cohérence fonctionnelle : documentéSorties répétables et intégrité référentielle entre tables
  • Documents non structurés : non documenté
  • Déploiement : On premise : non documentéCloud : documentéPlateforme SaaS IDMC : seul le Secure Agent s'installe dans votre SI
  • Extraction d'échantillons : documentéExtraction d'un sous-ensemble dans la tâche de masquage
  • API ou intégration CI/CD : documentéAPI REST pour lancer les tâches
  • Intégration IA : documentéClassification automatique des données sensibles par l'IA CLAIRE
  • Multi-SGBD : documentéCentaines de sources de données via les connecteurs IDMC
  • Masquage dynamique : non documentéNon documenté dans IDMC ; Dynamic Data Masking est un produit sur site distinct, hors périmètre
  • Données synthétiques : non documenté
  • Version d'essai : documentéEssai gratuit de Cloud Data Integration
  • Voir 5 critères de plus

Siège : États-Unis (groupe Salesforce)Support : anglais ; langue locale en heures ouvrées

Sources (9)
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Broadcom Test Data Manager

  • Découverte des données personnelles : documentéProfilage et détection des données personnelles
  • Cohérence fonctionnelle : documentéMasquage cohérent entre environnements distribués, cloud et mainframe ; cohérence entre bases via HASHLOV
  • Documents non structurés : non documenté
  • Déploiement : On premise : documentéCloud : documentéServeur Windows, Docker sous Linux ou Kubernetes sur site ; Déploiement Kubernetes sur Azure AKS, AWS EKS ou Google GKE ; pas d'offre SaaS
  • Extraction d'échantillons : documenté
  • API ou intégration CI/CD : documentéIntégration aux chaînes DevOps
  • Intégration IA : documentéData Assistant Plus : règles de génération de données synthétiques dérivées par l'IA
  • Multi-SGBD : documentéDB2, IMS, bases distribuées
  • Masquage dynamique : non documenté
  • Données synthétiques : documenté
  • Version d'essai : non documenté
  • Voir 5 critères de plus

Siège : États-UnisSupport : anglais ; autres langues en heures ouvrées, selon disponibilité

Sources (8)
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DATPROF

  • Découverte des données personnelles : documentéModule Analyze (source analyste)
  • Cohérence fonctionnelle : documentéMasquage déterministe entre tables et bases ; valeurs uniques cohérentes entre bases depuis Privacy 4.23
  • Documents non structurés : non documenté
  • Déploiement : On premise : documentéCloud : non documentéServeur ou machine virtuelle dédiés, Windows ou Linux
  • Extraction d'échantillons : documentéModule Subset (source analyste)
  • API ou intégration CI/CD : documentéAutomatisation du masquage en CI/CD
  • Intégration IA : documentéAssistant IA optionnel, désactivé par défaut, via l'API OpenAI (GPT) et votre clé : moteur externe
  • Multi-SGBD : documenté
  • Masquage dynamique : non documenté
  • Données synthétiques : documenté
  • Version d'essai : documentéLicence d'essai gratuite de 14 jours
  • Voir 5 critères de plus

Siège : Pays-BasSupport : non documenté

Sources (10)
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IBM Optim Data Privacy

  • Découverte des données personnelles : non documenté
  • Cohérence fonctionnelle : documentéMême identifiant masqué à l'identique entre bases, par exemple Oracle et Db2
  • Documents non structurés : non documenté
  • Déploiement : On premise : documentéCloud : documentéIBM Optim 2.0 (juillet 2026) : application conteneurisée sur site, en cloud privé ou en cloud public
  • Extraction d'échantillons : documenté
  • API ou intégration CI/CD : documentéRéférence d'API publiée
  • Intégration IA : non documenté
  • Multi-SGBD : documentéDB2, Oracle, SQL Server, Informix, Sybase, Teradata…
  • Masquage dynamique : documentéMasquage à la requête SQL via fonctions UDF, et API de masquage
  • Données synthétiques : non documenté
  • Version d'essai : non documenté
  • Voir 5 critères de plus

Siège : États-UnisSupport : anglais ; langue locale selon disponibilité

Sources (8)
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Tonic Structural

  • Découverte des données personnelles : documentéAnalyse de sensibilité
  • Cohérence fonctionnelle : documentéSous-ensembles cohérents entre bases liées
  • Documents non structurés : documentéVia Tonic Textual, produit distinct
  • Déploiement : On premise : documentéCloud : documentéStructural Cloud en licence Professional ; cloud ou auto-hébergé en licence Enterprise
  • Extraction d'échantillons : documentéLicences Professional ou Enterprise ; configuration par API en Enterprise uniquement
  • API ou intégration CI/CD : documentéAPI REST intégrable aux chaînes CI/CD
  • Intégration IA : documentéExtraction d'échantillons assistée par un agent IA
  • Multi-SGBD : documentéBases applicatives, entrepôts de données, Spark, fichiers ; Db2 documenté pour LUW, pas pour Db2 for i
  • Masquage dynamique : non documenté
  • Données synthétiques : documenté
  • Version d'essai : documenté
  • Voir 5 critères de plus

Siège : États-UnisSupport : non documenté

Sources (8)
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Talend (Qlik)

  • Découverte des données personnelles : documentéDétection automatique des types sémantiques : e-mail, téléphone, identifiants
  • Cohérence fonctionnelle : documentéMasquage répétable : même entrée et même graine donnent la même valeur
  • Documents non structurés : non documenté
  • Déploiement : On premise : documentéCloud : documentéTalend Data Fabric, Studio et Remote Engine installés chez le client ; Qlik Talend Cloud en SaaS
  • Extraction d'échantillons : non documenté
  • API ou intégration CI/CD : documentéCI Builder (Maven), CommandLine, API publique Talend Cloud
  • Intégration IA : documentéFonctions IA dans les flux (Databricks, Snowflake), exécutées sur la plateforme cible
  • Multi-SGBD : documentéCentaines de sources, dont composants AS400
  • Masquage dynamique : non documenté
  • Données synthétiques : non documentéValeurs de substitution générées dans tDataMasking, sans génération de jeux de données synthétiques complets
  • Version d'essai : documentéEssai Qlik Talend Cloud de 14 jours
  • Voir 5 critères de plus

Siège : États-Unis (groupe Qlik)Support : anglais ; autres langues à la discrétion de Qlik

Sources (11)
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Xcase for i

  • Découverte des données personnelles : documentéGroupes de colonnes identifiés par métadonnées, vocabulaire et données
  • Cohérence fonctionnelle : documentéDictionnaires de conversion partagés, y compris entre bases hétérogènes
  • Documents non structurés : non documenté
  • Déploiement : On premise : documentéCloud : non documentéClient Windows, mode collaboratif sur un poste central
  • Extraction d'échantillons : documentéTest-DB : échantillons ciblés, intégrité parents-enfants conservée
  • API ou intégration CI/CD : non documentéScript SQL généré, répétable et automatisable ; pas d'API REST ni d'intégration CI/CD documentées
  • Intégration IA : non documentéAssistants IA documentés pour Xcase v12, l'outil de modélisation, et non pour Xcase for i
  • Multi-SGBD : documentéNatif Db2 for i ; Anonymize-DB : DB2, SQL Server, MySQL…
  • Masquage dynamique : non documentéRCAC est une fonction native de Db2 for i, indépendante de Xcase for i
  • Données synthétiques : non documentéSeule une présentation Ithéis de 2018 l'évoque ; non documenté dans la documentation actuelle
  • Version d'essai : documentéEssai ou POC d'un mois proposé par Ithéis
  • Voir 5 critères de plus

Siège : États-Unis (Resolution Software), distribué en France par IthéisSupport : non documenté

Sources (11)
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Version abrégée : les 6 critères essentiels. Accédez à la version complète pour voir les 11 critères.

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Comparez les 9 solutions sur 11 critères : les 6 essentiels, plus l’intégration de l’IA, le multi-SGBD, le masquage dynamique, les données synthétiques et la disponibilité d’une version d’essai.

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Comment choisir parmi ces critères

Il n’existe pas de meilleure solution dans l’absolu. Tout dépend de vos bases, de vos contraintes réglementaires et de la façon dont vos équipes alimentent leurs environnements de test.

Repérer automatiquement les colonnes sensibles est la première étape de tout projet. Sans inventaire fiable, une donnée oubliée suffit à exposer l’ensemble. Identifier ses données personnelles

Un même client doit recevoir la même identité de substitution dans toutes les bases, sinon les tests de bout en bout échouent sur des jointures qui ne se retrouvent plus.

Les données personnelles ne vivent pas que dans les bases : PDF, e-mails, comptes rendus, journaux applicatifs. Vérifiez que l’outil anonymise ces documents en conservant leur mise en page, et de façon cohérente avec les bases de données. Anonymiser des textes non structurés avec l’IA

On premise, la solution s’installe dans votre SI : les données de production non encore anonymisées ne le quittent pas. En cloud, elle s’exécute chez un hébergeur ou en SaaS : plus simple à exploiter, mais l’hébergement des données est à encadrer contractuellement. Souveraineté numérique et données sensibles

Extraire un sous-ensemble cohérent de la production réduit les volumes, accélère les rafraîchissements et limite la surface exposée. Découvrir DOT Extract

Déclencher l’anonymisation depuis une chaîne d’intégration continue permet de rafraîchir les environnements de test sans intervention manuelle.

L’IA accélère la détection des données sensibles, la génération de jeux de test ou la configuration des règles. Vérifiez où s’exécutent les modèles : un moteur d’IA externe peut faire sortir des données de production avant leur anonymisation.

Un SI IBM i cohabite presque toujours avec Oracle, SQL Server, PostgreSQL ou des fichiers plats. Une solution unique évite de maintenir des règles en double.

Les valeurs sont masquées à l’affichage selon le profil de l’utilisateur, sans modifier la base. Utile en production, mais ce n’est pas une anonymisation au sens du RGPD.

Générer des données de toutes pièces complète l’anonymisation pour les cas absents de la production, mais ne reproduit pas toujours les corrélations réelles. Synthétiques ou anonymisées : quelle méthode ?

Tester sur vos propres schémas reste le moyen le plus sûr de valider la compatibilité avant un appel d’offres.

Développer son propre outil d’anonymisation ? Possible pour une base unique, plus risqué dès qu’il faut garder plusieurs sources cohérentes. Lire notre comparatif

Les fiches ont été mises à jour le 28 octobre 2026 à partir de la documentation publique de chaque éditeur. Ce comparatif est établi par ARCAD à partir des informations publiquement accessibles, notamment de la documentation officielle des éditeurs concernés, consultées à la date indiquée. Les solutions sont comparées selon des critères fonctionnels communs, sélectionnés en fonction de leur pertinence pour les usages présentés. La mention « non documenté » signifie que les sources publiques consultées ne permettent pas de confirmer la disponibilité de la fonctionnalité concernée. Elle ne signifie pas que cette fonctionnalité est absente. Les fonctionnalités peuvent varier selon les versions, modules, licences et configurations des solutions. Les informations présentées sont susceptibles d’évoluer et les éditeurs concernés peuvent signaler toute erreur ou modification en vue d’une actualisation du comparatif. Les noms de produits cités appartiennent à leurs propriétaires respectifs. Cette page ne contient aucun lien affilié.

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