Pourquoi Regex, pas IA ?

Pour la conformité réglementaire, vous avez besoin de résultats que vous pouvez expliquer et reproduire. Notre approche déterministe fournit exactement cela—pas de boîtes noires, pas de surprises.

Comparaison détaillée

Aspect	Basé sur Regex (Nous)	Basé sur IA/ML
Reproductibilité	Résultats 100 % identiques	Les résultats peuvent varier
Auditabilité	Entièrement explicable	Boîte noire
Données d'entraînement	Non requises	Grandes ensembles de données nécessaires
Dérive de modèle	Aucune—les motifs sont fixes	Se dégrade avec le temps
Performance	Rapide, prévisible	Variable, dépendant du GPU
Coût de calcul	Faible (CPU uniquement)	Élevé (GPU souvent nécessaire)
Conformité réglementaire	Facile à démontrer	Difficile à prouver

Comment fonctionne l'appariement de motifs

Chaque type d'entité a des motifs regex soigneusement élaborés qui correspondent à des formats spécifiques.

Adresses e-mail

[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}

Correspond au format standard des e-mails : local-part@domain.tld

Numéros de carte de crédit

\b(?:4[0-9]{12}(?:[0-9]{3})?|5[1-5][0-9]{14}|...)\b

Correspond aux formats Visa, Mastercard, Amex et autres cartes avec validation de Luhn

IBAN allemand

DE[0-9]{2}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{4}\s?[0-9]{2}

Correspond au format IBAN allemand avec des espaces optionnels

Conçu pour la conformité

Lorsque les auditeurs demandent "pourquoi cela a-t-il été détecté ?" vous avez besoin d'une réponse claire. Notre approche basée sur regex fournit exactement cela.

Article 25 du RGPD : Protection de la vie privée par la conception avec un traitement explicable
ISO 27001 : Processus documentés et reproductibles
Piste de vérification : Chaque détection peut être retracée à un motif spécifique

Exemple de réponse d'audit

Q : Pourquoi "john.smith@company.com" a-t-il été signalé ?

R : Correspond au motif d'e-mail à la position 45-68 avec une confiance de 0,95. Motif : validation du format standard des e-mails.

Propulsé par Open Source

Construit sur des technologies open-source de pointe de confiance par des milliers d'organisations dans le monde.

Microsoft Presidio

Moteur de détection et d'anonymisation PII de niveau entreprise développé par Microsoft, fournissant une identification précise des données sensibles dans plusieurs langues.

github.com/microsoft/presidio

spaCy & Stanza

Bibliothèques de traitement du langage naturel de pointe pour la reconnaissance d'entités nommées, prenant en charge plus de 27 langues avec une grande précision.

spacy.io stanza

Hugging Face Transformers

Modèles de transformateurs de pointe pour une reconnaissance améliorée des entités en arabe, hindi et turc.

huggingface.co/transformers

React & Next.js

Framework web moderne fournissant des interfaces utilisateur rapides et accessibles avec un rendu côté serveur pour des performances optimales.

nextjs.org

Tauri

Framework d'application de bureau léger permettant des applications natives sécurisées pour Windows, macOS et Linux.

tauri.app

PostgreSQL

Base de données relationnelle robuste, conforme à l'ACID, garantissant l'intégrité des données et un traitement fiable des transactions.

postgresql.org

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