# Analyse d'Impact relative a la Protection des Donnees (AIPD)
## Programme d'anonymisation de documents medicaux

**Responsable de traitement** : [A completer — etablissement de sante]
**Date de realisation** : 11 mars 2026
**Version** : 1.0
**Statut** : Projet

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## 1. Description du traitement

### 1.1 Nature du traitement

Anonymisation automatique de documents medicaux au format PDF par detection et masquage des donnees a caractere personnel (DCP) a l'aide de techniques de traitement automatique du langage (NLP) et de reconnaissance d'entites nommees (NER).

### 1.2 Portee

| Element | Detail |
|---------|--------|
| **Donnees traitees** | Noms, prenoms, dates de naissance, adresses, telephones, NIR, IPP, NDA, RPPS, IBAN, noms d'etablissements, villes, codes postaux |
| **Personnes concernees** | Patients hospitalises, professionnels de sante (medecins, infirmiers, aides-soignants), contacts familiaux |
| **Volume** | ~1 200 documents PDF par campagne de controle T2A |
| **Frequence** | Ponctuelle (campagnes de controle annuelles ou semestrielles) |
| **Perimetre geographique** | Etablissement de sante unique, France metropolitaine |

### 1.3 Finalite

Permettre la transmission de documents justificatifs dans le cadre du controle T2A (Tarification a l'Activite) en conformite avec les obligations de l'Assurance Maladie, tout en protegeant les donnees personnelles des patients et des professionnels de sante.

### 1.4 Base legale

- **Article 6.1.c RGPD** : Obligation legale — le controle T2A impose la transmission de documents justificatifs
- **Article 9.2.h RGPD** : Traitement necessaire aux fins de la medecine preventive et de la gestion des systemes de sante
- **Code de la Securite Sociale** : Articles L.162-22-18 et R.162-42-10 (controle T2A)

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## 2. Description des moyens du traitement

### 2.1 Architecture technique

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PDF original (donnees de sante)
    |
    v
[Extraction texte multi-passes]
  - PyMuPDF (texte natif, layout-aware)
  - pdfplumber (tableaux)
  - pdfminer (fallback caracteres CID)
  - docTR OCR (documents scannes)
    |
    v
[Detection PII — Phase 1 : Regles]
  - 30+ expressions regulieres (NIR, tel, email, adresses, dates de naissance...)
  - Gazetteers : INSEE (36K prenoms, 34K communes), BDPM (7K medicaments), FINESS (108K etablissements)
  - Extraction structuree (champs Trackare, en-tetes de courriers)
    |
    v
[Detection PII — Phase 2 : NER multi-moteurs]
  - EDS-Pseudo (CamemBERT, NLP clinique francais)
  - GLiNER (NER zero-shot, modele urchade/gliner_multi_pii-v1)
  - CamemBERT-bio-deid v3 (fine-tune ONNX, F1=0.96, Recall=0.97)
  - Vote croise a 3 moteurs pour chaque entite detectee
    |
    v
[Remplacement par placeholders generiques]
  - [NOM], [DATE_NAISSANCE], [ADRESSE], [TEL], [NIR], [IPP], etc.
  - Placeholders non individualisants (pas de numerotation)
    |
    v
[Caviardage PDF raster]
  - Rasterisation 300 DPI de chaque page
  - Rectangles noirs sur les zones PII
  - Reconstruction PDF image (texte sous-jacent detruit)
    |
    v
Sorties : PDF caviardes (image) + texte pseudonymise + journal d'audit
```

### 2.2 Environnement d'execution

| Element | Detail |
|---------|--------|
| **Materiel** | Poste de travail local (CPU standard, pas de GPU requis) |
| **Systeme** | Linux (Ubuntu) |
| **Reseau** | Aucune connexion internet requise pendant le traitement |
| **Stockage** | Disque local chiffre (recommande) |
| **Acces** | Poste mono-utilisateur, session authentifiee |

### 2.3 Modeles d'IA utilises

| Modele | Type | Provenance | Execution |
|--------|------|------------|-----------|
| EDS-Pseudo | CamemBERT fine-tune NER | AP-HP (eds-nlp, open source) | CPU local, ONNX Runtime |
| GLiNER | NER zero-shot | urchade (HuggingFace, open source) | CPU local |
| CamemBERT-bio-deid v3 | CamemBERT-bio fine-tune NER | Entrainement interne sur annotations silver | CPU local, ONNX Runtime |

**Aucun modele cloud n'est utilise. Aucune donnee ne quitte le poste local.**

### 2.4 Donnees d'entrainement du modele CamemBERT-bio-deid v3

| Element | Detail |
|---------|--------|
| Source | 1 112 documents cliniques anonymises par le pipeline multi-moteurs (silver annotations) |
| Methode | Alignement diff texte original / texte pseudonymise, format BIO |
| Augmentation | Substitution de noms par gazetteer INSEE (219K patronymes), hard negatives medicaux (BDPM, QUAERO) |
| Validation | 20% des donnees reservees pour evaluation (F1=0.96, Recall=0.97, Precision=0.96) |
| Stockage | Modele ONNX stocke localement (421 Mo), pas de donnees d'entrainement persistantes en production |

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## 3. Evaluation de la necessite et de la proportionnalite

### 3.1 Necessite du traitement

| Question | Reponse |
|----------|---------|
| Le traitement est-il necessaire a la finalite ? | **Oui** — la transmission de documents T2A sans anonymisation exposerait les DCP de ~1 200 patients a des tiers (controleurs ARS/CPAM). |
| Existe-t-il une alternative moins intrusive ? | **Non** — l'anonymisation manuelle (caviardage a la main) est impraticable a cette echelle (30+ pages par dossier, 1 200 dossiers), avec un risque d'erreur humaine eleve. |
| Le traitement automatique est-il proportionnel ? | **Oui** — le systeme traite uniquement les identifiants, sans modifier le contenu medical. Le recall de 97% est superieur a la fiabilite estimee d'un caviardage manuel. |

### 3.2 Proportionnalite

| Critere | Evaluation |
|---------|-----------|
| **Minimisation des donnees** | Seules les DCP sont traitees. Le contenu medical n'est ni extrait, ni stocke, ni transmis. |
| **Limitation de la conservation** | En memoire vive pendant le traitement uniquement. Pas de BDD, pas de fichiers temporaires sur disque. |
| **Exactitude** | Score qualite mesure automatiquement (96.3/100). Controle humain post-traitement systematique. |

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## 4. Identification et evaluation des risques

### 4.1 Risques pour les personnes concernees

#### R1 — Faux negatif : DCP non detectee dans le document de sortie

| Element | Evaluation |
|---------|-----------|
| **Gravite** | Elevee — exposition d'une donnee de sante identifiante |
| **Vraisemblance** | Faible — recall de 97% (3 moteurs NER + regles + gazetteers) |
| **Risque residuel** | Modere |
| **Mesures d'attenuation** | Vote croise 3 moteurs NER, gazetteers INSEE/FINESS (180K+ entrees), controle humain post-traitement, score qualite automatise par document |

#### R2 — Compromission du journal d'audit

| Element | Evaluation |
|---------|-----------|
| **Gravite** | Elevee — le journal contient les valeurs originales des DCP |
| **Vraisemblance** | Faible — traitement local, acces restreint |
| **Risque residuel** | Faible |
| **Mesures d'attenuation** | Acces restreint au responsable qualite, suppression apres validation du lot, chiffrement du disque recommande, non-transmission avec les documents anonymises |

#### R3 — Acces non autorise aux documents originaux

| Element | Evaluation |
|---------|-----------|
| **Gravite** | Elevee — documents medicaux complets |
| **Vraisemblance** | Faible — poste local securise |
| **Risque residuel** | Faible |
| **Mesures d'attenuation** | Session authentifiee, chiffrement disque, suppression des originaux apres validation |

#### R4 — Faux positif : perte d'information medicale

| Element | Evaluation |
|---------|-----------|
| **Gravite** | Faible — un terme medical masque a tort reduit la lisibilite mais ne compromet pas la vie privee |
| **Vraisemblance** | Faible — precision de 96%, stop words medicaux (BDPM + QUAERO) |
| **Risque residuel** | Faible |
| **Mesures d'attenuation** | Vote croise NER, whitelist termes medicaux, controle humain |

#### R5 — Biais du modele NER

| Element | Evaluation |
|---------|-----------|
| **Gravite** | Moyenne — certains types de noms (etrangers, composes) pourraient etre moins bien detectes |
| **Vraisemblance** | Faible — donnees d'entrainement diversifiees (1 112 documents, augmentation INSEE) |
| **Risque residuel** | Faible |
| **Mesures d'attenuation** | Gazetteers INSEE (219K patronymes diversifies), extraction structuree (regex) en complement du NER, evaluation reguliere sur nouveaux documents |

### 4.2 Matrice des risques

| Risque | Gravite | Vraisemblance | Risque initial | Mesures | Risque residuel |
|--------|---------|---------------|----------------|---------|-----------------|
| R1 — Faux negatif | Elevee | Faible | **Eleve** | Multi-moteurs, gazetteers, controle humain | **Modere** |
| R2 — Audit compromis | Elevee | Faible | Eleve | Acces restreint, suppression, chiffrement | **Faible** |
| R3 — Acces originaux | Elevee | Faible | Eleve | Authentification, chiffrement, suppression | **Faible** |
| R4 — Faux positif | Faible | Faible | Faible | Vote croise, stop words | **Faible** |
| R5 — Biais modele | Moyenne | Faible | Modere | Diversite donnees, gazetteers, evaluation | **Faible** |

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## 5. Mesures prevues pour traiter les risques

### 5.1 Mesures techniques

| Mesure | Risque traite | Statut |
|--------|--------------|--------|
| Vote croise 3 moteurs NER independants | R1 | En place |
| Gazetteers INSEE (36K prenoms, 219K patronymes) | R1, R5 | En place |
| Gazetteers FINESS (108K etablissements, Aho-Corasick) | R1 | En place |
| Stop words medicaux (BDPM 7K + QUAERO) | R4 | En place |
| Caviardage PDF raster (destruction physique des pixels) | R1 | En place |
| Score qualite automatise par lot | R1 | En place |
| Placeholders generiques non individualisants | R2 | En place |
| Traitement 100% local (aucun cloud) | R2, R3 | En place |
| Pas de fichiers temporaires sur disque | R2, R3 | En place |
| Chiffrement du disque au repos | R2, R3 | Recommande |

### 5.2 Mesures organisationnelles

| Mesure | Risque traite | Statut |
|--------|--------------|--------|
| Controle humain post-traitement (echantillonnage) | R1, R4 | A formaliser |
| Procedure de suppression des originaux apres validation | R3 | A formaliser |
| Procedure de suppression des journaux d'audit | R2 | A formaliser |
| Restriction d'acces au poste de traitement | R2, R3 | En place |
| Formation de l'operateur | R1 | A formaliser |
| Evaluation periodique sur nouveaux types de documents | R1, R5 | A formaliser |

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## 6. Plan d'action

| Action | Responsable | Echeance | Priorite |
|--------|-------------|----------|----------|
| Valider l'AIPD avec le DPO | Responsable traitement | [A definir] | Haute |
| Formaliser la procedure de controle humain post-anonymisation | Responsable qualite | [A definir] | Haute |
| Formaliser la procedure de suppression des originaux | Responsable traitement | [A definir] | Haute |
| Formaliser la procedure de suppression des audits | Responsable traitement | [A definir] | Moyenne |
| Activer le chiffrement du disque de traitement | DSI | [A definir] | Moyenne |
| Evaluer le systeme sur un jeu gold (annotations humaines) | Equipe technique | [A definir] | Haute |
| Re-evaluer l'AIPD apres integration des annotations gold | DPO | [A definir] | Moyenne |

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## 7. Avis du DPO

[A completer par le DPO de l'etablissement]

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## 8. Decision du responsable de traitement

[A completer]

- [ ] Le traitement peut etre mis en oeuvre
- [ ] Le traitement doit etre modifie (preciser)
- [ ] Le traitement ne doit pas etre mis en oeuvre (preciser)
- [ ] Consultation prealable de la CNIL necessaire (article 36)

**Signature** : ____________________
**Date** : ____________________

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*Document genere le 11 mars 2026 — A valider par le DPO et le responsable de traitement*
