Masquage des données personnelles

Les données personnelles ne devraient aller que là où elles sont nécessaires : à vous, à vos systèmes et à vos clients. Telonic repère les données personnelles dans les données des conversations et les masque (les supprime, ou les remplace par un marqueur de substitution) avant que des données ne quittent votre déploiement pour toute autre destination, comme un fournisseur situé en dehors de votre région pour le modèle de langage (le modèle d’IA qui comprend la conversation et décide de la réponse), ou un export à des fins d’analyse. Les données que vos clients communiquent restent ainsi à l’intérieur des limites que vous avez choisies, et toute autre partie ne reçoit que ce dont elle a besoin. Cette page indique ce qui est masqué, quand, comment c’est détecté et comment votre équipe le vérifie.

Ce qui est masqué

Les références de réservation, de contrat et de sinistre ne sont pas masquées, afin que l’agent IA et votre équipe puissent suivre une demande d’une conversation à l’autre.

Quand le masquage s’applique

Vos propres systèmes et vos propres clients reçoivent les valeurs réelles, car ils en ont besoin. Une consultation de votre système de réservation doit transmettre le nom du client, et une réponse à une assurée doit s’adresser correctement à elle. Tout autre envoi hors de votre déploiement est d’abord masqué.

Les données de carte n’ont aucunement besoin d’apparaître dans la conversation. Pour les paiements, l’agent envoie un lien de paiement de votre prestataire de paiement, de sorte que les données de carte restent chez ce prestataire. L’agent ne demande jamais de données de carte, car les paiements passent par des liens de votre prestataire de paiement. Si un numéro de carte est malgré tout prononcé ou saisi, il est supprimé de la transcription et masqué dans l’enregistrement.

Fonctionnement des marqueurs de substitution avec un modèle de langage situé en dehors de votre région

Lorsque vous choisissez un modèle de langage situé en dehors de votre région, chaque donnée personnelle du texte est remplacée par un marqueur de substitution étiqueté, comme [NAME_1] ou [PHONE_1], avant que le texte ne quitte votre déploiement. Le modèle voit la structure de la conversation et peut y répondre, sans voir les valeurs elles-mêmes. Lorsque la réponse revient, les marqueurs sont remplacés par les valeurs réelles à l’intérieur de votre déploiement. La table de correspondance entre chaque marqueur et sa valeur ne quitte jamais votre déploiement.

Cela s’applique à tout ce que reçoit le modèle : les propos du client, les faits récupérés dans vos systèmes et les instructions de l’agent. Les montants et les dates de la réponse sont insérés directement depuis la fiche de votre système, au lieu d’être ressaisis par le modèle : ils correspondent ainsi à la fiche de votre système, quel que soit le modèle qui formule la phrase autour d’eux.

Comment les données personnelles sont détectées

La détection s’exécute à l’intérieur de votre déploiement, dans la région que vous avez choisie, sur du texte : les messages saisis, les transcriptions produites par la reconnaissance vocale (la conversion de la parole en texte) et le texte lu dans les documents et les images. Elle combine deux méthodes. Les éléments structurés, comme les numéros de téléphone, les numéros d’identité, les numéros de carte, les IBAN, les adresses e-mail et les dates, sont reconnus à leur format, y compris les numéros énoncés oralement lors d’un appel. Les noms et les adresses postales sont reconnus en écriture arabe et en écriture latine.

Détails techniques

Les noms sont l’élément le plus difficile à détecter correctement dans cette région. « Noor » peut être un prénom ou le mot qui signifie lumière, un même nom arabe peut s’écrire de plusieurs façons en caractères latins, et les clients passent souvent de l’arabe à l’anglais dans une même phrase. C’est pourquoi la détection est testée avant la mise en production (le moment où l’agent commence à prendre en charge de vrais clients) sur des exemples dans les langues, les dialectes et les formats qu’utilisent vos clients, puis de nouveau après toute modification de la détection.

Votre équipe peut examiner les transcriptions et les exports masqués dans la console (l’application web qu’utilise votre équipe) et signaler tout ce qui aurait échappé au masquage. La détection étant automatisée, elle est testée et contrôlée plutôt que tenue pour acquise.

En pratique

Le promoteur Sahel Crest Properties, établi à Dubaï, est hébergé dans la région des Émirats arabes unis et choisit un modèle de langage situé en dehors de la région pour sa ligne de demandes en anglais et en arabe.

1. Le délégué à la protection des données du promoteur approuve ce choix par écrit, et celui-ci est inscrit dans le contrat et dans la liste des sous-traitants ultérieurs (les sociétés qui traitent des données personnelles pour le compte de Telonic).
2. Rania, une acquéreuse, écrit sur WhatsApp : « مرحبا، أنا رانيا خوري. I'd like a viewing of the two-bedroom at Creek Rise. My email is rania.k@example.com. »
3. À l’intérieur du déploiement, son nom et son adresse e-mail sont remplacés par des marqueurs de substitution. Le modèle reçoit la demande, le nom du programme immobilier et les marqueurs.
4. L’agent réserve la visite dans l’agenda de l’équipe commerciale avec les coordonnées réelles de Rania, qui n’ont jamais quitté le déploiement.
5. En fin de mois, l’équipe marketing exporte les volumes de demandes par programme. Par défaut, les noms, les numéros de téléphone et les adresses e-mail sont masqués dans l’export.

Ce que votre équipe contrôle

• L’utilisation ou non d’un modèle de langage situé en dehors de votre région. Si tous les fournisseurs se trouvent dans votre région, aucun texte n’est jamais envoyé à un fournisseur de modèles situé en dehors de celle-ci.
• Le masquage des données personnelles dans les transcriptions stockées, configuré lors de la mise en œuvre.
• Qui, dans votre organisation, peut voir les conversations non masquées à l’intérieur de votre déploiement, au moyen des rôles.

Voir aussi

• Comment les données circulent au cours d’une conversationSécurité et protection des données
• Modèles et fournisseursAgents IA
• Stockage, conservation et suppressionSécurité et protection des données
• Rapports et exportsQualité et analytique
• Protection des données aux Émirats arabes unis et en Arabie saouditeJuridique et conformité

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