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Bonne pratique Importée

Anoppi — L'Outil d'IA de la Finlande pour Anonymiser les Décisions Judiciaires et Administratives Avant Publication

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Le ministère finlandais de la Justice, avec l'Université d'Helsinki, l'Université Aalto et Statistics Finland, a développé Anoppi — un outil de technologie du langage en source ouverte qui pseudonymise automatiquement les noms et données personnelles dans les décisions judiciaires et administratives avant leur publication en tant que données ouvertes.

Anoppi — L'Outil d'IA de la Finlande pour Anonymiser les Décisions Judiciaires et Administratives Avant Publication

Détails

Maturité
Établie
Promoteur
Finnish Ministry of Justice, with the University of Helsinki (HELDIG), Aalto University and Statistics Finland
Période
2018–2020 (project); tool remains available as open-source software
Mots-clés
justice, data protection, open data, public administration

Contexte

En vertu des obligations du RGPD en Finlande, les décisions de justice et autres délibérations officielles publiées à des fins de recherche et de contrôle public doivent d'abord être expurgées de leurs données personnelles — traditionnellement une tâche de rédaction manuelle et lente. Le projet Anoppi (2018-2020), mené par le ministère de la Justice avec l'Université d'Helsinki (HELDIG), l'Université Aalto, Statistics Finland et l'éditeur Edita, a construit un outil de technologie linguistique pour automatiser cette tâche pour les documents en finnois.

Activités

Anoppi combine reconnaissance d'entités nommées statistique et à base de règles avec une analyse morphologique pour détecter et remplacer les noms et identifiants par des marqueurs neutres (par exemple « Personne A ») tout en préservant la structure du document, proposé sous forme d'application web et d'API REST ; il a été présenté à la conférence sur l'IA du Conseil de l'Europe à Helsinki en février 2019 et publié en code source ouvert.

Résultats

L'évaluation par les pairs réalisée par le projet lui-même a conclu qu'Anoppi « fonctionne bien avec différents types de documents ».

Conclusions

L'évaluation a également signalé que la reconnaissance et la désambiguïsation des entités nommées continuent de produire des erreurs, une reconnaissance honnête que la pseudonymisation automatisée n'est pas encore exempte d'erreurs — les éditeurs qui l'utilisent devraient maintenir une révision humaine dans la boucle pour les documents hautement sensibles.

Mise en œuvre
Coût indicatif
Faible (< 50 k€)
Délai jusqu’aux résultats
Moyen (1–3 ans)
Personnel et compétences
Ministry of Justice, University of Helsinki (HELDIG), Aalto University Semantic Computing Research Group, Statistics Finland

Conditions de réussite

  • Combining statistical and rule-based NER with morphological analysis for a morphologically rich language
  • Open-source release for reuse by other authorities

Modes d’échec courants

  • Named-entity recognition and disambiguation still produce errors; human review recommended for highly sensitive documents

Habituellement financé par

Digital Europe Programme CERV — Citizens, Equality, Rights and Values

Pistes de financement indicatives pour des pratiques de ce type — vérifiez toujours les appels en cours et les règles d'éligibilité de chaque programme.

Vous portez cette pratique ? Revendiquez-la — les porteurs vérifiés obtiennent un contact public sur la page et peuvent proposer des corrections.

Sources de données

D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.

Pièces jointes

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