samedi 28 février 2026

Tests installation de PRESIDIO

Presidio de Microsoft en Open source.

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Installation de PRESIDIO sur DOCKER

À partir de l’adresse : https://microsoft.github.io/presidio/installation/#using-docker

Installing Presidio

Description

This document describes the installation of the entire Presidio suite using pip (as Python packages) or using Docker (As containerized services).

Using pip

Note

Consider installing the Presidio python packages in a virtual environment like venv or conda.

Supported Python Versions

Presidio is supported for the following python versions:

3.10
3.11
3.12
3.13

PII anonymization on text

For PII anonymization on text, install the presidio-analyzer and presidio-anonymizer packages with at least one NLP engine (spaCy, transformers or stanza):

spaCy (default)TransformersStanza

pip install presidio_analyzer
pip install presidio_anonymizer
python -m spacy download en_core_web_lg

GPU acceleration (optional)

For GPU acceleration, install the appropriate dependencies for your hardware:

Linux with NVIDIA GPU: pip install "spacy[cuda12x]" (or the version matching your CUDA installation)
macOS with Apple Silicon: MPS is detected automatically, no additional dependencies required.

For detailed GPU setup, verification, and troubleshooting, see GPU Acceleration.

PII redaction in images

For PII redaction in images

Install the presidio-image-redactor package:

pip install presidio_image_redactor

# Presidio image redactor uses the presidio-analyzer
# which requires a spaCy language model:
python -m spacy download en_core_web_lg

Install an OCR engine. The default version uses the Tesseract OCR Engine. More information on installation can be found here.

Utilisation de Docker

Presidio peut exposer les terminaux REST pour chaque service en utilisant Flask et Docker. Pour télécharger les conteneurs Presidio Docker, exécutez la commande suivante :

Note

Cela nécessite l’installation de Docker. Téléchargez Docker.

Pour l’anonymisation des PII dans le texte

Pour la détection des PII et l’anonymisation dans le texte, les modules et sont requis.presidio-analyzerpresidio-anonymizer

# Download Docker images
docker pull mcr.microsoft.com/presidio-analyzer
docker pull mcr.microsoft.com/presidio-anonymizer

# Run containers with default ports
docker run -d -p 5002:3000 mcr.microsoft.com/presidio-analyzer:latest

docker run -d -p 5001:3000 mcr.microsoft.com/presidio-anonymizer:latest

Pour la rédaction des PII dans les images

Pour la détection de PII dans les images, le est requis.presidio-image-redactor

# Download Docker image
docker pull mcr.microsoft.com/presidio-image-redactor

# Run container with the default port
docker run -d -p 5003:3000 mcr.microsoft.com/presidio-image-redactor:latest

Une fois les services en cours, leurs API sont disponibles. Des références API et des appels d’exemples sont disponibles ici.

Installer depuis la source

Pour installer Presidio depuis le source, clonez d’abord le dépôt :

utilisant HTTPS

git clone https://github.com/microsoft/presidio.git

Utilisation du SSH

git clone git@github.com:microsoft/presidio.git

Ensuite, construis les conteneurs localement.

Note

Presidio utilise docker-compose pour gérer les différents conteneurs Presidio.

Depuis le dossier racine du dépôt :

docker-compose up --build

Sinon, vous pouvez construire et gérer des services individuels. Par exemple, pour le service :presidio-anonymizer

docker build ./presidio-anonymizer -t presidio/presidio-anonymizer

Et courez :

docker run -d -p 5001:5001 presidio/presidio-anonymizer

Pour plus d’informations sur le développement local, Consultez la section Mise en place d’un environnement de développement.

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Installation testée et validée.

1. Pré‑requis rapides

Avant d’exécuter les commandes :

Docker doit être installé et lancé.
Ton utilisateur doit avoir les droits pour exécuter docker (sinon utiliser sudo).

2. Télécharger les images Presidio

Ces commandes téléchargent les images officielles Microsoft Presidio pour l’analyse et l’anonymisation de PII.

docker pull mcr.microsoft.com/presidio-analyzer
docker pull mcr.microsoft.com/presidio-anonymizer

3. Lancer les conteneurs avec les ports par défaut

Les services internes tournent sur le port 3000 dans le conteneur.
On les expose sur 5002 et 5001 côté hôte :

docker run -d -p 5002:3000 mcr.microsoft.com/presidio-analyzer:latest
docker run -d -p 5001:3000 mcr.microsoft.com/presidio-anonymizer:latest

-d → mode détaché (en arrière-plan)
-p HOST:CONTAINER → mapping des ports

4. Vérifier que tout fonctionne

Liste des conteneurs actifs :

docker ps

Tu devrais voir quelque chose comme :

presidio-analyzer → port 5002
presidio-anonymizer → port 5001

Tester l’API Analyzer :

curl http://localhost:5002/analyze

Tester l’API Anonymizer :

curl http://localhost:5001/anonymize

5. Où cela se situe dans la documentation ?

Les commandes que tu cites proviennent de la section Using Docker de la page d’installation Presidio microsoft.github.io.

6. Variante recommandée pour un usage professionnel (DSI/DPO/RSSI)

Pour stabiliser l’environnement dans un workflow d’audit :

Ajouter des noms explicites aux conteneurs
Fixer les versions (éviter latest)
Ajouter un réseau Docker dédié

Exemple :

docker network create presidio-net

docker run -d --name presidio-analyzer \
  --network presidio-net \
  -p 5002:3000 \
  mcr.microsoft.com/presidio-analyzer:1.0.0

docker run -d --name presidio-anonymizer \
  --network presidio-net \
  -p 5001:3000 \
  mcr.microsoft.com/presidio-anonymizer:1.0.0

Mon premier test est réussi :

Presidio Analyzer a bien détecté un numéro de téléphone et t’a renvoyé une réponse structurée avec start, end, entity_type et score. Cela confirme que :

Voici une analyse complète et structurée de l’installation de Presidio, de ses variantes, ainsi que de ses avantages et limites, avec un niveau d’expertise aligné sur vos besoins en IA, gouvernance, conformité, DSI/DPO/RSSI.

Présidio : de quoi parle-t‑on exactement ?

Presidio est un framework open source de Microsoft conçu pour :

détecter des données personnelles (PII/PHI/PCI),
les anonymiser, pseudonymiser ou masquer,
s’intégrer dans des pipelines d’audit, de conformité, de gouvernance documentaire ou d’IA.

Il est composé de plusieurs services modulaires :

presidio-analyzer : détecte les entités sensibles (NIR, IBAN, email, téléphone, etc.)
presidio-anonymizer : applique des transformations (mask, redact, hash, encrypt…)
presidio-image-redactor : caviarde les images
presidio-ocr : extrait du texte avant analyse
presidio-re : moteur regex avancé

1) Installation de Presidio : les trois approches possibles

A. Installation via Docker (la plus stable et recommandée)

C’est la méthode que tu utilises déjà. Elle offre :

isolation,
reproductibilité,
compatibilité multi‑OS,
déploiement rapide.

Étapes :

Installer Docker Desktop.

Télécharger les images :

docker pull mcr.microsoft.com/presidio-analyzer:1.0.0
docker pull mcr.microsoft.com/presidio-anonymizer:1.0.0

Lancer les conteneurs :

docker run -d -p 5002:3000 mcr.microsoft.com/presidio-analyzer:1.0.0
docker run -d -p 5001:3000 mcr.microsoft.com/presidio-anonymizer:1.0.0

Avantages :

aucune dépendance locale,
versions figées,
idéal pour pipelines d’audit.

Limites :

nécessite Docker,
pas de GPU support natif,
pas de scaling automatique sans orchestrateur.

B. Installation via Python (pip)

Pour intégrer Presidio dans un script Python ou un pipeline ML.

pip install presidio-analyzer presidio-anonymizer

Avantages :

intégration directe dans un code Python,
personnalisation fine (custom recognizers, ML models).

Limites :

dépendances parfois lourdes,
versions moins stables que Docker,
nécessite un environnement Python propre.

C. Installation avancée : Kubernetes / AKS / OpenShift

Pour les environnements d’entreprise :

scaling horizontal,
monitoring (Prometheus, Grafana),
CI/CD,
isolation réseau.

Avantages :

haute disponibilité,
intégration dans un SI souverain.

Limites :

complexité,
nécessite une équipe DevOps.

2) Variantes de Presidio : modules et cas d’usage

A. Presidio Analyzer

Détecte les entités sensibles via :

regex,
modèles ML,
règles contextuelles,
modèles spaCy.

Cas d’usage :

audit documentaire,
pré‑traitement avant ingestion IA,
conformité RGPD/PCI‑DSS.

B. Presidio Anonymizer

Transforme les données détectées :

mask,
redact,
replace,
hash,
encrypt,
fpe (format-preserving encryption).

Cas d’usage :

caviardage automatique,
pseudonymisation,
génération de jeux de données anonymisés.

C. Presidio Image Redactor

Caviarde les images contenant :

visages,
plaques d’immatriculation,
texte OCR.

Cas d’usage :

vidéosurveillance,
documents scannés,
archives.

D. Presidio OCR

Pipeline complet :

OCR (Tesseract)
Analyzer
Anonymizer

Cas d’usage :

traitement de PDF,
audit de documents papier numérisés.

3) Avantages de Presidio pour un environnement DSI/DPO/RSSI

✔️ A. Alignement RGPD / ISO / NIS2

Presidio permet :

minimisation des données,
pseudonymisation,
privacy by design,
auditabilité.

✔️ B. Open source et souveraineté

pas de dépendance à un cloud externe,
déploiement on‑premise,
contrôle total sur les modèles.

✔️ C. Modularité

Tu peux :

ajouter tes propres règles,
intégrer des modèles IA internes,
adapter les anonymizers.

✔️ D. Intégration facile dans les pipelines

Compatible avec :

PowerShell,
Python,
Docker,
CI/CD,
ETL,
ingestion IA (Azure, OpenAI, Llama…).

4) Limites de Presidio (et contournements)

A. Modèles ML limités

Les modèles intégrés sont basiques.

Contournement :

intégrer spaCy FR,
ajouter des recognizers custom,
brancher un LLM interne.

B. Pas de support GPU natif

Presidio n’est pas optimisé pour le deep learning.

Contournement :

utiliser des modèles externes (transformers),
pré‑analyser avec un LLM puis valider avec Presidio.

C. Pas de gestion native des PDF

Il faut passer par :

Presidio OCR,
ou un pipeline externe (PyMuPDF, Tika).

D. Pas de gestion de la qualité des données

Presidio détecte, mais ne :

nettoie pas,
normalise pas,
ne reconstruit pas les documents.

5) Synthèse : quand utiliser Presidio ?

Besoin	Pertinence Presidio
Audit documentaire	⭐⭐⭐⭐⭐
RGPD / DPO / RSSI	⭐⭐⭐⭐⭐
Préparation de données IA	⭐⭐⭐⭐
Anonymisation massive	⭐⭐⭐⭐
Analyse sémantique avancée	⭐⭐ (limité)
Traitement d’images	⭐⭐⭐

Combiner Presidio + LLM Ollama pour une gouvernance augmentée.

1. Rôles respectifs : qui fait quoi ?

Composant	Rôle principal	Forces	Limites
Presidio	Détection & anonymisation PII/PHI/PCI	Déterministe, traçable, RGPD	Peu sémantique, règles/regex
LLM (Ollama)	Analyse sémantique & gouvernance	Contexte, résumé, classification	Non déterministe, à encadrer
PowerShell	Orchestration & pipeline d’audit	Reproductible, scriptable	Nécessite une bonne discipline

2. Architecture cible “Gouvernance augmentée”

Pipeline logique :

Ingestion
- Fichiers (TXT, DOCX, PDF+OCR) → PowerShell
Détection & anonymisation
- PowerShell → Presidio Analyzer
- PowerShell → Presidio Anonymizer
- Sorties :
  - texte anonymisé,
  - journal des entités détectées (JSON).
Analyse sémantique & gouvernance
- PowerShell → Ollama (LLM local) avec :
  - texte anonymisé,
  - résumé des entités détectées (types, volumes, criticité).
Sorties gouvernance
- classification documentaire (sensibilité, périmètre DPO/RSSI),
- recommandations (conservation, restriction, revue humaine),
- synthèse pour COMEX / DSI / DPO.

3. Exemple de flux PowerShell + Presidio + Ollama

3.1. Étape 1 – Presidio (détection + anonymisation)

Tu pars du pipeline que tu as déjà presque en place :

powershell

3.2. Étape 2 – Préparer un “résumé gouvernance” pour le LLM

On synthétise les entités détectées pour le LLM :

powershell

3.3. Étape 3 – Appel à Ollama (LLM local)

Supposons qu’Ollama expose une API HTTP locale (ex. modèle llama3 ou mistral).

powershell

4. Ce que t’apporte réellement la combinaison Presidio + LLM

Avantages

Séparation nette des rôles
- Presidio : détection/anonymisation déterministe, traçable.
- LLM : interprétation, priorisation, synthèse.
Conformité renforcée
- Le LLM ne voit que du texte déjà anonymisé → réduction du risque.
Gouvernance augmentée
- Classification automatique des documents,
- recommandations de conservation/accès,
- aide à la décision pour DPO/RSSI/COMEX.
Souveraineté
- Ollama en local + Presidio en Docker → aucun envoi vers un cloud externe.

Limites à encadrer

Le LLM reste probabiliste → toujours prévoir une revue humaine pour les décisions critiques.
Nécessité de journaliser :
- prompts,
- réponses,
- versions de modèles,
- horodatage.

5. Comment en faire un vrai outil d’audit DSI/DPO/RSSI

Tu peux aller vers :

un script PowerShell maître qui :
- parcourt un dossier,
- applique Presidio,
- appelle Ollama,
- génère :
  - fichier anonymisé,
  - audit JSON,
  - synthèse gouvernance (LLM),
un tableau de bord Excel/Power BI alimenté par ces sorties,
une matrice de risques documentaire (type, volume de PII, recommandations).

Architecture globale : pipeline de gouvernance augmentée

1) Vue d’ensemble (conceptuelle)

2) Architecture technique (composants + flux)

A. Couche d’ingestion

Fichiers : .txt, .docx, .pdf, .jpg/.png
OCR optionnel pour PDF/images
Normalisation (encodage, nettoyage)

B. Couche Presidio (Docker)

presidio-analyzer : détection PII/PHI/PCI
presidio-anonymizer : masquage, pseudonymisation
presidio-ocr (optionnel)

Flux :

PowerShell → Analyzer → JSON d’entités
PowerShell → Anonymizer → texte anonymisé

C. Couche LLM (Ollama)

Modèle local (Llama3, Mistral, Phi3…)
Analyse sémantique du texte anonymisé
Génération d’un rapport gouvernance :
- classification (faible/moyen/élevé),
- risques,
- recommandations DPO/RSSI,
- résumé exécutif.

D. Couche d’orchestration (PowerShell)

Pipeline reproductible
Logs horodatés
Hash SHA256 avant/après
Export des rapports

E. Couche de sortie

Texte anonymisé
Audit JSON
Rapport gouvernance (Markdown/texte)
Tableau de bord (Excel/Power BI)

3) Architecture logique orientée gouvernance

A. Séparation des responsabilités

Presidio = détection/anonymisation déterministe, traçable, RGPD.
LLM = interprétation, classification, priorisation.
PowerShell = orchestration, auditabilité, reproductibilité.

B. Gouvernance renforcée

Le LLM ne voit jamais les données brutes → uniquement le texte anonymisé.
Les entités détectées sont journalisées dans un audit JSON.
Les décisions du LLM sont contextualisées par les métadonnées Presidio.

C. Souveraineté

Tout tourne en local : Docker + Ollama.
Aucun envoi vers un cloud externe.
Compatible avec exigences DSI/DPO/RSSI.

4) Architecture opérationnelle (déploiement)

5) Architecture des données (flux + audit)

Entrées

Document brut
Métadonnées (source, auteur, date)

Traitements

Détection PII → JSON
Anonymisation → texte nettoyé
Analyse LLM → synthèse gouvernance

Sorties

document.anonymized.txt
document.audit.json
document.governance.md

Traçabilité

Hash SHA256 avant/après
Version des modèles Presidio
Version du modèle Ollama
Horodatage complet

6) Architecture de sécurité

Isolation Docker (réseau dédié presidio-net)
Aucun appel externe
LLM local uniquement
Journalisation complète
Contrôle d’accès aux dossiers d’entrée/sortie
Possibilité d’ajouter :
- chiffrement des rapports,
- signature numérique,
- coffre-fort documentaire.

Une matrice de gouvernance associée à votre architecture Presidio + LLM (Ollama) + PowerShell doit permettre de classer, prioriser et décider du traitement documentaire selon trois dimensions :

sensibilité,
risques,
actions de gouvernance.

Elle sert de référentiel opérationnel pour DSI/DPO/RSSI, et elle s’intègre naturellement dans ton pipeline :

Presidio → détecte et quantifie les données sensibles
Ollama → interprète le contexte et propose une classification
PowerShell → applique la matrice et génère les rapports.

Matrice de gouvernance (structure complète)

1) Classification de sensibilité (basée sur Presidio + LLM)

Cette classification combine :

volume d’entités détectées (Presidio),
nature des entités (PII/PHI/PCI),
contexte sémantique (LLM),
usage prévu (DSI/DPO/RSSI).

Niveau	Critères Presidio	Critères LLM	Exemples
Faible	Peu d’entités, non critiques	Contexte non sensible	Emails génériques, notes internes
Moyen	Plusieurs PII modérées	Contexte RH, client, interne	CV, échanges RH, factures
Élevé	PII/PHI/PCI critiques	Contexte juridique, financier, médical	IBAN, NIR, santé, contrats
Très élevé	Données massives ou très sensibles	Risques juridiques majeurs	Dossiers médicaux, données financières complètes

2) Typologie des risques (croisée Presidio + LLM)

La matrice doit couvrir les risques juridiques, opérationnels, réputationnels, sécurité, conformité.

Risque	Déclencheur Presidio	Déclencheur LLM	Impact
Atteinte à la vie privée	PII détectées	Contexte personnel	RGPD, plainte
Fraude / usurpation	IBAN, carte, identité	Contexte financier	Perte financière
Non‑conformité RGPD	Données non minimisées	Contexte non justifié	Sanctions CNIL
Fuite d’information	Données sensibles	Contexte stratégique	Réputation
Erreur humaine	Volume élevé	Ambiguïté sémantique	Mauvaise décision

3) Actions de gouvernance (automatisables dans PowerShell)

Chaque niveau de sensibilité déclenche des actions précises.

Niveau	Actions obligatoires	Actions recommandées
Faible	Archivage simple	Revue annuelle
Moyen	Anonymisation Presidio	Revue DPO
Élevé	Pseudonymisation + restrictions d’accès	Chiffrement + conservation limitée
Très élevé	Revue humaine obligatoire	Double validation DPO/RSSI + coffre-fort documentaire

4) Matrice de décision (Presidio → LLM → Gouvernance)

Cette matrice est le cœur du pipeline.

Entrée	Traitement Presidio	Analyse LLM	Décision
Texte brut	Détection PII	Contexte	Sensibilité
Entités détectées	Anonymisation	Risques	Actions
Volume + criticité	Pseudonymisation	Recommandations	Conservation
Contexte métier	Aucun	Synthèse	Accès / diffusion

5) Matrice de criticité des entités (pondération Presidio)

Chaque type d’entité reçoit un score de criticité.

Entité	Criticité	Justification
Email	1	Faible risque
Téléphone	2	Usurpation possible
Adresse	2	Profilage
Nom complet	3	Identité
IBAN	4	Fraude financière
Carte bancaire	5	PCI-DSS
Données santé	5	RGPD art. 9

Ces scores alimentent la classification automatique.

6) Matrice de conservation (DSI/DPO)

Basée sur la sensibilité + contexte.

Sensibilité	Conservation	Conditions
Faible	3 ans	Archivage simple
Moyen	2 ans	Accès restreint
Élevé	1 an	Chiffrement obligatoire
Très élevé	6 mois	Revue DPO + justification

7) Matrice d’accès (RSSI)

Détermine qui peut consulter le document.

Sensibilité	Accès	Contrôles
Faible	Tous internes	Aucun
Moyen	Managers + RH	Journalisation
Élevé	DPO + RSSI	Double authentification
Très élevé	DPO uniquement	Coffre-fort documentaire

8) Matrice d’audit (PowerShell)

Chaque traitement génère un audit structuré :

hash SHA256 avant/anonymisé
version Presidio
version LLM
entités détectées
classification LLM
décision de gouvernance
horodatage complet

9) Intégration dans ton pipeline Presidio + Ollama

La matrice est appliquée automatiquement :

Presidio → détecte et quantifie
PowerShell → calcule la criticité
Ollama → interprète le contexte
PowerShell → applique la matrice
Génération :
- fichier anonymisé
- audit JSON
- rapport gouvernance

Cette matrice peut être enrichie avec des règles spécifiques à votre organisation.

La suite https://learn.microsoft.com/fr-fr/azure/healthcare-apis/

Services de données de santé Azure est une PaaS (Platform as a Service) gérée basée sur des normes et infrastructures OpenAPI qui prennent en charge des solutions de gestion des données de santé évolutives et plus sécurisées. Services de données de santé Azure optimise Microsoft for Healthcare et d’autres charges de travail de santé en prenant en charge des chemins d’accès conformes et plus sécurisés pour ingérer, conserver et connecter les données de santé dans le cloud.

Dans ce parcours d’apprentissage, vous allez acquérir une compréhension de base de Services de données de santé Azure et de ses composants de base. Vous allez être guidé à travers des cas d’utilisation tout en explorant les défis d’interopérabilité des données sur la santé et les sciences de la vie, en examinant les outils et les connecteurs de Services de données de santé Azure et leurs avantages, en examinant l’architecture de données de FHIR® et les détails de l’implémentation de l’API FHIR, en explorant les normes DICOM® et Service DICOM® à l’aide du cas d’utilisation des données radiologiques dans le traitement du cancer et comment prendre en charge des scénarios de données IoT pour le suivi des patients à distance.

Prérequis Aucun

https://www.hhs.gov/answers/hipaa/what-is-phi/index.html

PHI stands for Protected Health Information.

The HIPAA Privacy Rule provides federal protections for personal health information held by covered entities and gives patients an array of rights with respect to that information. At the same time, the Privacy Rule is balanced so that it permits the disclosure of personal health information needed for patient care and other important purposes.

Learn more about protected health information at: http://www.hhs.gov/ocr/privacy/hipaa/understanding/index.html

https://www.hl7.org/fhir/R4/index.html

---

Erol GIRAUDY

Mes 2 derniers livres :

Chez AMAZON mon 15ème livre sur la dictature de l’IA :

https://amzn.eu/d/04kdxfV6

Chez AMAZON mon livre sur la gouvernance et audit de l’IA :

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et mes 13 livres A la BNF : 13 livres Bibliothèque nationale de France

Recherche simple "Giraudy Erol" : liste de notices | BnF Catalogue général

http://about.me/giraudyerol

---

Pierre Erol GIRAUDY

http://about.me/giraudyerol

Erol GIRAUDY

Veille technologique - TIC - Gouvernance - AI - GPT (Teams, INSIDER Windows 11, INSIDER MICROSOFT 365, BETA TESTS Edge et Bing, et veille technologique sur les GAFAM+N), j'ai publié deux livres sur les solutions Microsoft et l'AI et Copilot (c'est le quatrième aux formats ePUB et Papiers). Je pratique la Veille technologique active sur les TIC, Copilot, Ollama, LLAMA, Claude 3.5 Sonnet, Gemini, Bing, ChatGPT et AI et je suis membre de AIDAUG et UGAIA, GUILD4AI - "Association de fait" http://www.ugaia.eu https://ugaia.wordpress.com/ https://lecercle.guild4ai.ai/

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Tests installation de PRESIDIO

Presidio de Microsoft en Open source.

Installation de PRESIDIO sur DOCKER

Description

Using pip

Supported Python Versions

PII anonymization on text

GPU acceleration (optional)

PII redaction in images

Utilisation de Docker

Pour l’anonymisation des PII dans le texte

Pour la rédaction des PII dans les images

Installer depuis la source

Installation testée et validée.

1. Pré‑requis rapides

2. Télécharger les images Presidio

3. Lancer les conteneurs avec les ports par défaut

4. Vérifier que tout fonctionne

5. Où cela se situe dans la documentation ?

6. Variante recommandée pour un usage professionnel (DSI/DPO/RSSI)

Présidio : de quoi parle-t‑on exactement ?

1) Installation de Presidio : les trois approches possibles

A. Installation via Docker (la plus stable et recommandée)

B. Installation via Python (pip)

C. Installation avancée : Kubernetes / AKS / OpenShift

2) Variantes de Presidio : modules et cas d’usage

A. Presidio Analyzer

B. Presidio Anonymizer

C. Presidio Image Redactor

D. Presidio OCR

3) Avantages de Presidio pour un environnement DSI/DPO/RSSI

✔️ A. Alignement RGPD / ISO / NIS2

✔️ B. Open source et souveraineté

✔️ C. Modularité

✔️ D. Intégration facile dans les pipelines

4) Limites de Presidio (et contournements)

A. Modèles ML limités

B. Pas de support GPU natif

C. Pas de gestion native des PDF

D. Pas de gestion de la qualité des données

5) Synthèse : quand utiliser Presidio ?

Combiner Presidio + LLM Ollama pour une gouvernance augmentée.

1. Rôles respectifs : qui fait quoi ?

2. Architecture cible “Gouvernance augmentée”

3. Exemple de flux PowerShell + Presidio + Ollama

3.1. Étape 1 – Presidio (détection + anonymisation)

3.2. Étape 2 – Préparer un “résumé gouvernance” pour le LLM

3.3. Étape 3 – Appel à Ollama (LLM local)

4. Ce que t’apporte réellement la combinaison Presidio + LLM

Avantages

Limites à encadrer

5. Comment en faire un vrai outil d’audit DSI/DPO/RSSI

Architecture globale : pipeline de gouvernance augmentée

1) Vue d’ensemble (conceptuelle)

2) Architecture technique (composants + flux)

A. Couche d’ingestion

B. Couche Presidio (Docker)

C. Couche LLM (Ollama)

D. Couche d’orchestration (PowerShell)

E. Couche de sortie

3) Architecture logique orientée gouvernance

A. Séparation des responsabilités

B. Gouvernance renforcée

C. Souveraineté

4) Architecture opérationnelle (déploiement)

5) Architecture des données (flux + audit)

Entrées

Traitements

Sorties

Traçabilité

6) Architecture de sécurité

Matrice de gouvernance (structure complète)

1) Classification de sensibilité (basée sur Presidio + LLM)

2) Typologie des risques (croisée Presidio + LLM)

3) Actions de gouvernance (automatisables dans PowerShell)

4) Matrice de décision (Presidio → LLM → Gouvernance)

5) Matrice de criticité des entités (pondération Presidio)

6) Matrice de conservation (DSI/DPO)