Libérez le potentiel de vos données, sans compromis sur la confidentialité.
Grâce à la méthode Avatar brevetée, la plateforme Octopize transforme vos données sensibles en données synthétiques anonymes, prêtes à être augmentées, analysées, partagées ou utilisées dans l’IA, en toute conformité.
✅ Sortie du champ du RGPD
✅ Évalué avec succès par la CNIL
✅ Made in France
✅ 100% transparent et explicable
✅ Confidentialité & maintien de l'utilité prouvés
Ce que permet la plateforme Octopize
En entrée :
- Plusieurs millions de lignes
- Plusieurs centaines de colonnes
- Valeurs numériques et catégorielles
- Dates
- Géolocalisations
- Séries temporelles
- Données hiérarchiques
En sortie :
1. Un jeu de données synthétiques anonymes
- Même structure
- Même granularité
- Agrégats similaires
- Dépendances de variables similaires
2. Un rapport d'anonymisation
- Mesures de confidentialité
- Métriques d'utilité
Comment l'utiliser ?
L'une de nos priorités est de rendre l'anonymisation des données facile grâce à la méthode Avatar brevetée.
Pour cela, la génération de données synthétiques anonymes suit 5 étapes :
- Importez : Importez vos données en quelques clics.
- Paramétrez : Définissez vos préférences et vos contraintes.
- Générez : Transformez vos données en données synthétiques anonymes.
- Évaluez : Vérifiez automatiquement utilité et confidentialité.
- Exploitez : Partagez, analysez, ou entraînez vos modèles d'IA.
Deux piliers : utilité & confidentialité
Octopize évalue chaque jeu de données selon ces deux critères clés.
À la clé : un rapport automatique, clair et démontrable.
Et pour vous accompagner ?
Formations, support réactif, clients Python et R déjà prêts à l’emploi.
Installation simple et sécurisée
Disponible en quelques secondes via notre offre SaaS, mais pouvant être déployée en quelques heures sur vos infrastructures grâce à docker.
L'application se compose de plusieurs éléments : une API HTTPS, un cluster dask, un stockage temporaire et une base de données pour stocker les métadonnées. Elle se déploie sur site via docker-compose.
L'utilisateur final peut utiliser le client web ou le client python pour faciliter l'intégration dans n'importe quel outil, pipeline de traitement de données ou notebook.
La sécurité est un de nos piliers : notre code est audité au moyen d'une analyse statique automatisée, les données sont chiffrées en transit et au repos. Retrouvez plus de détails dans notre documentation technique.