Data masking, anonymisation et content filtering dans le service d'orchestration
À jour au 2026-09-25
Le service d'orchestration exécute data masking et content filtering comme deux modules séparés et composables répondant à deux questions différentes — quelles données quittent le tenant, et quel contenu est sûr à échanger. Ce module s'appuie sur la documentation d'orchestration de SAP pour définir la décision anonymisation contre pseudonymisation du module de masquage, sa liste d'entités DPI et ses limites de couverture, les entités personnalisées et les allowlists, et le masquage de l'entrée de grounding ; puis les quatre catégories de nuisance notées en sévérité d'Azure Content Safety et PromptShield face aux 14 catégories binaires de Llama Guard 3, et comment les deux peuvent filtrer l'entrée et la sortie indépendamment ou ensemble. Il se termine par la façon de tester une configuration contre les faux négatifs et les faux positifs plutôt que de lui faire confiance dès le premier jour, et positionne masquage et filtrage comme une couche de contrôle documentée dans un dispositif de conformité RGPD/AI Act, pas comme une conformité complète à eux seuls. Trois exercices et une auto-évaluation conditionnent le passage à M365.
Ce que vous apprendrez
- Expliquer ce que protège le data masking face à ce que protège le content filtering, et pourquoi une configuration d'orchestration a besoin des deux, configurés séparément
- Choisir correctement l'anonymisation ou la pseudonymisation pour un cas d'usage donné, et dire ce qui casse silencieusement quand le choix est erroné
- Écrire un masking_module_config complet : fournisseur, method, entities, une entité personnalisée avec une regex et une stratégie de remplacement, et une allowlist
- Comparer les quatre catégories notées en sévérité d'Azure Content Safety aux 14 catégories binaires de Llama Guard 3, et configurer le filtrage entrée et sortie pour un canal donné
- Concevoir un jeu de test minimal (positifs connus, négatifs connus, cas limites) qui détecte les faux négatifs et les faux positifs d'une configuration de masquage ou de filtrage
- Positionner data masking et content filtering comme une couche de contrôle documentée dans un dispositif de conformité RGPD/AI Act plus large, pas comme une conformité complète à elles seules
Aperçu du module
À qui s'adresse ce module. Le M333 a nommé le data masking et le content filtering comme deux des six modules du service d'orchestration ; le M325 les avait cités par leur nom dans sa visite pratique. Ce module est celui où vous les configurez réellement — le JSON exact, la liste d'entités exacte, les seuils de sévérité exacts — parce que « nous avons des garde-fous » n'est pas une réponse qu'accepte un délégué à la protection des données, et une configuration que personne n'a relue depuis le jour où elle a été copiée d'un exemple ne l'est pas davantage.
Prérequis
- M333 (Fondamentaux IA et LLM) et, idéalement, M325 (SAP Generative AI Hub en pratique — orchestration, grounding, masquage, filtrage) pour la structure en six modules du pipeline d'orchestration
- Familiarité de base avec la configuration JSON et la notion de corps de requête orchestration_config
- Optionnel : un essai du generative AI hub pour exécuter les exercices sur une vraie configuration d'orchestration
Acquis
- Écrire un masking_module_config et un filtering_module_config qu'un délégué à la protection des données pourrait lire et comprendre sans explication supplémentaire
- Diagnostiquer correctement si un cas d'usage donné a besoin d'anonymisation ou de pseudonymisation, avant d'écrire la moindre configuration
- Choisir Azure Content Safety ou Llama Guard 3 (ou les deux) et régler des seuils/catégories adaptés à un public et un canal donnés
- Concevoir et défendre un jeu de test qui détecterait une régression de masquage ou de filtrage avant qu'un client ne le fasse
Module complet réservé aux abonnés. Le module complet ajoute : le cadre de décision · le cas guidé de bout en bout · la grille de KPI · les anti-patterns · les blocs de code · le contrôle de connaissances · les schémas.