Téléverser un tableau Excel ou CSV

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Démonstration: Téléverser un tableau (Excel ou CSV)Étape 1 sur 5Données fictives

Faites glisser le fichier ici, ou cliquez sur « Choisir des fichiers ». GoalCube le lit sur son propre serveur dans l'UE ; le fichier lui-même n'est pas conservé.

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Toutes les étapes (5)

1. Faites glisser le fichier ici, ou cliquez sur « Choisir des fichiers ». GoalCube le lit sur son propre serveur dans l'UE ; le fichier lui-même n'est pas conservé.
2. GoalCube vérifie aussi si quelqu'un peut être reconnu à partir des colonnes, et signale les mots du texte libre qui peuvent désigner une personne. Ici, rien n'a été trouvé.
3. GoalCube propose comment protéger chaque colonne et montre ce que voit l'IA. Donnez un nom au jeu de données.
4. Cliquez sur « Enregistrer le jeu de données ».
5. Le jeu de données se trouve maintenant sous Données personnelles. L'IA pourra l'utiliser une fois l'usage enregistré.

Ce que GoalCube fait pour vous

À quoi cela ressemble: Téléverser des donnéesDonnées fictives

• Détecte la langue du texte, pour traiter correctement les noms et le genre.
• Propose la protection de chaque colonne d'après son titre et son contenu, par ex. « Nom de personne → pseudonyme » pour une colonne de noms.
• Choisit la colonne d'identification – celle qui distingue les lignes – automatiquement.
• Affiche les premières lignes, telles que l'IA les verra.
• Transforme les villes en région – y compris dans le texte libre, par ex. « Lyon » → « Auvergne-Rhône-Alpes ».
• Surligne les mots qui peuvent désigner une personne et vérifie si quelqu'un peut être reconnu à partir des colonnes (voir plus bas).

Si une proposition est fausse, ouvrez Corriger la protection. Voir Corriger la protection colonne par colonne.

Mots en jaune : ce qui peut désigner une personne

Démonstration: Choisir ce que l'IA voit des mots qui peuvent désigner une personneÉtape 1 sur 7Données fictives

Téléversez un tableau avec du texte libre, par exemple des notes sur des salariés.

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Toutes les étapes (7)

1. Téléversez un tableau avec du texte libre, par exemple des notes sur des salariés.
2. En haut, vous voyez qui se distingue d'après les colonnes. Ici, chaque date d'entrée est unique. Cliquez sur la suggestion pour la transformer en intervalle.
3. En dessous figurent les mots en jaune : les noms et les numéros sont masqués, mais ces mots peuvent encore désigner une personne. La santé, l'appartenance syndicale, la religion, la politique et les infractions sont généralisées par défaut.
4. Choisissez pour chaque mot : « Laisser », « Généraliser » ou « Masquer ». Ici, « CFO » est masqué.
5. Donnez un nom au jeu de données.
6. Cliquez sur « Enregistrer le jeu de données ». L'IA voit maintenant [situation personnelle], [supprimé] et une région à la place des mots.
7. Les choix s'appliquent à tout le jeu de données. Les mots en jaune sont repérés à l'aide de listes et de modèles pour les textes en danois, anglais, allemand, français, néerlandais, italien, espagnol, suédois, finnois et polonais, et certains peuvent échapper au repérage – relisez le texte.

Les noms et les numéros sont masqués, mais un texte peut quand même révéler de qui il s'agit, par ex. « en arrêt maladie pour burn-out », « membre du syndicat », « notre seule ingénieure » ou « directeur financier ». GoalCube surligne ces mots en jaune sous « Mots pouvant désigner une personne ». Pour chaque mot, vous pouvez choisir :

Les mots sur la santé (grossesse comprise), l'appartenance syndicale, la religion, la politique, l'origine ethnique, la sexualité et les condamnations sont généralisés par défaut : ils deviennent [situation personnelle]. Les autres mots, par ex. sur la situation familiale, « seul » et les postes de direction, restent tels quels par défaut. Avec Choisir pour tous…, vous appliquez le même choix à tout un groupe. Les choix valent pour tout le jeu de données, et vous voyez le résultat dans l'aperçu avant d'enregistrer.

Le repérage s'appuie sur des listes et des motifs et s'applique aux textes en danois, anglais, allemand, français, néerlandais, italien, espagnol, suédois, finnois et polonais. Le mot de remplacement s'écrit dans la langue du jeu de données, par ex. [situation personnelle] en français. Il peut passer à côté de certains mots : relisez donc le texte. Si le texte est dans une autre langue, l'encadré l'indique.

Quelqu'un peut-il être reconnu à partir des colonnes ?

Si le tableau concerne des personnes, GoalCube vérifie si quelqu'un est le seul à avoir une certaine combinaison, par ex. tranche d'âge + région + poste. L'encadré indique combien d'enregistrements se distinguent et par quelles colonnes. Sous l'encadré figurent jusqu'à trois propositions, par ex. Transformer « Ancienneté » en intervalle, Transformer « Ville » en région ou Ne pas envoyer « Poste » à l'IA. Cliquez sur une proposition : la colonne change et le contrôle est relancé. « Aucun enregistrement ne se distingue » signifie un risque plus faible – pas un risque nul.

L'IA reçoit uniquement le niveau de risque de chaque enregistrement (faible, moyen ou élevé), jamais l'explication. Voir aussi Jeux de données.

Bons conseils

• N'incluez que les colonnes dont l'IA a besoin.
• Nommez le jeu de données sans nom de personne ni mot secret – l'IA voit le nom.
• Les jeux de données qui servent à décider de dossiers sur des personnes sont signalés, pour qu'un humain décide toujours.

Limites

Voir Limites. En cas d'erreur, voir Messages d'erreur.

Écrans enregistrés dans GoalCube 0.26.0 le 22 octobre 2026 avec des données fictives.