# Meilleur Outils de désidentification des données pour les petites entreprises *By [Brandon Summers-Miller](https://research.g2.com/insights/author/brandon-summers-miller)* Les produits classés dans la catégorie globale Dé-identification des données sont similaires à bien des égards et aident les entreprises de toutes tailles à résoudre leurs problèmes commerciaux. Cependant, les fonctionnalités, les tarifs, la configuration et l'installation des petites entreprises diffèrent de celles des autres tailles d'entreprises, c'est pourquoi nous aidons les acheteurs à trouver le bon produit pour les petites entreprises Dé-identification des données afin de répondre à leurs besoins. Comparez les évaluations de produits basées sur les avis des utilisateurs d'entreprise ou contactez l'un des conseillers d'achat de G2 pour trouver les bonnes solutions dans la catégorie petites entreprises Dé-identification des données. En plus de répondre aux critères d'inclusion dans la catégorie Outils de désidentification des données, pour être inclus dans la catégorie petites entreprises Outils de désidentification des données, un produit doit avoir au moins 10 avis laissés par un évaluateur d'une petite entreprise. ## How Many Outils de désidentification des données Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 95 ### Category Stats (Jun 2026) - **Average Rating**: 4.44/5 The average rating of products in this category, based on all submitted ratings - **Buyer Segments**: Petite entreprise 50% │ Marché intermédiaire 25% │ Entreprise 25% Represents the distribution of reviewers across all products in this category. *Last updated: June 10, 2026* ## How Does G2 Rank Outils de désidentification des données Products? **Pourquoi vous pouvez faire confiance aux classements de logiciels de G2:** - 30 Analystes et experts en données - 800+ Avis authentiques - 95+ Produits - Classements impartiaux Les classements de logiciels de G2 sont basés sur des avis d'utilisateurs vérifiés, une modération rigoureuse et une méthodologie de recherche cohérente maintenue par une équipe d'analystes et d'experts en données. Chaque produit est mesuré selon les mêmes critères transparents, sans placement payant ni influence du vendeur. Bien que les avis reflètent des expériences utilisateur réelles, qui peuvent être subjectives, ils offrent un aperçu précieux de la performance des logiciels entre les mains de professionnels. Ensemble, ces contributions alimentent le G2 Score, une manière standardisée de comparer les outils dans chaque catégorie. ## What Are the Top-Rated Outils de désidentification des données Products in 2026? ### 1. [IBM InfoSphere Optim Data Privacy](https://www.g2.com/fr/products/ibm-infosphere-optim-data-privacy/reviews) IBM InfoSphere Optim Data Privacy protège la confidentialité et soutient la conformité en utilisant des capacités étendues pour désidentifier les informations sensibles à travers les applications, les bases de données et les systèmes d'exploitation. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 47 **How Do G2 Users Rate IBM InfoSphere Optim Data Privacy?** - **Facilité d’utilisation:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme au RGPD:** 9.8/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonymisation statique:** 9.4/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme à la CCPA:** 9.6/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind IBM InfoSphere Optim Data Privacy?** - **Vendeur:** [IBM](https://www.g2.com/fr/sellers/ibm) - **Année de fondation:** 1911 - **Emplacement du siège social:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (74,679 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (328,202 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** SWX:IBM **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Gestion de l'éducation - **Company Size:** 50% Marché intermédiaire, 29% Petite entreprise ### 2. [Tumult Analytics](https://www.g2.com/fr/products/tumult-analytics/reviews) Tumult Analytics est une bibliothèque Python avancée et open-source conçue pour faciliter le déploiement de la confidentialité différentielle dans l'analyse de données. Elle permet aux organisations de générer des résumés statistiques à partir de jeux de données sensibles tout en garantissant le respect de la vie privée individuelle. Fiable pour des institutions telles que le Bureau du recensement des États-Unis, la Fondation Wikimedia et le Service des impôts internes, Tumult Analytics offre une solution robuste et évolutive pour l'analyse de données préservant la confidentialité. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Robuste et prêt pour la production : Développé et maintenu par une équipe d'experts en confidentialité différentielle, Tumult Analytics est conçu pour les environnements de production et a été mis en œuvre par des institutions majeures. - Évolutif : Fonctionnant sur Apache Spark, il traite efficacement des jeux de données contenant des milliards de lignes, ce qui le rend adapté aux tâches d'analyse de données à grande échelle. - APIs conviviales : La plateforme fournit des APIs Python familières aux utilisateurs de Pandas et PySpark, facilitant l'adoption et l'intégration dans les flux de travail existants. - Fonctionnalité complète : Elle prend en charge un large éventail de fonctions d'agrégation, d'opérateurs de transformation de données et de définitions de confidentialité, permettant une analyse de données flexible et puissante sous plusieurs modèles de confidentialité. Valeur principale et problème résolu : Tumult Analytics répond au défi crucial d'extraire des informations précieuses à partir de données sensibles sans compromettre la confidentialité individuelle. En mettant en œuvre la confidentialité différentielle, il garantit que le risque de ré-identification est minimisé, permettant aux organisations de partager et d'analyser les données de manière responsable. Cette capacité est particulièrement vitale pour les secteurs traitant des informations sensibles, tels que les institutions publiques, la santé et la finance, où le maintien de la confidentialité des données est à la fois une exigence réglementaire et une obligation éthique. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 38 **How Do G2 Users Rate Tumult Analytics?** - **Facilité d’utilisation:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme au RGPD:** 8.8/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonymisation statique:** 8.8/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme à la CCPA:** 8.5/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Tumult Analytics?** - **Vendeur:** [Tumult Labs, Inc.](https://www.g2.com/fr/sellers/tumult-labs-inc) - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** Durham - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tmltlabs (3 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services - **Company Size:** 50% Petite entreprise, 32% Marché intermédiaire ### 3. [VGS Platform](https://www.g2.com/fr/products/very-good-security-vgs-platform/reviews) Very Good Security (« VGS ») facilite la collecte, la protection et le partage des données financières sensibles pour les clients, de manière à accélérer les revenus, éliminer les risques, garantir la conformité et stimuler la rentabilité. VGS sécurise ces informations dans un coffre-fort de jetons cryptés, permettant à nos clients de réduire les risques de leur environnement technique et d'obtenir plus rapidement des certifications de conformité telles que PCI DSS, SOC 2, GDPR, et plus encore. VGS propose une solution moderne pour collecter, protéger et échanger des données sensibles allant de la confidentialité des données à l'acceptation des paiements et à l'émission de cartes ; offrant aux entreprises la tokenisation, la conformité PCI, la sécurité des données, l'optionnalité des processeurs, et la capacité d'opérer sur ces données sans compromettre leur posture de sécurité. VGS propose une solution moderne de sécurité des paiements qui donne aux entreprises la propriété et le contrôle sur les données clients d'une valeur critique, leur accordant une portabilité maximale, une opérabilité et une extraction de valeur. Les clients de VGS dissocient la valeur et l'utilité des données des risques de sécurité et de conformité associés et permettent aux clients d'atteindre une conformité continue au PCI DSS 16 fois plus rapidement, à 25 % du coût d'une approche DIY. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 46 **How Do G2 Users Rate VGS Platform?** - **Facilité d’utilisation:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme au RGPD:** 10.0/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonymisation statique:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme à la CCPA:** 10.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind VGS Platform?** - **Vendeur:** [Very Good Security](https://www.g2.com/fr/sellers/very-good-security) - **Année de fondation:** 2015 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, California - **Twitter:** @getvgs (1,436 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/18142614/ (452 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel - **Top Industries:** Services financiers, Banque - **Company Size:** 51% Marché intermédiaire, 45% Petite entreprise ### 4. [Evervault](https://www.g2.com/fr/products/evervault-2022-11-22/reviews) Evervault est une plateforme axée sur les développeurs qui aide les fournisseurs de paiement et les commerçants à collecter, traiter et partager des données sensibles de titulaires de carte sans jamais les exposer en texte clair. Ses blocs de construction modulaires sont conçus pour résoudre les défis de la sécurité des paiements, de la conformité PCI et de la protection des données avec un effort d'ingénierie minimal. La plateforme utilise un modèle de chiffrement à double garde : Evervault stocke les clés de chiffrement, tandis que les clients stockent les données chiffrées. Cette séparation réduit considérablement le risque de violation et améliore les performances. Les développeurs peuvent chiffrer les données au point de collecte et les garder chiffrées tout au long de leur cycle de vie en utilisant des SDK et des API simples. Pour les paiements, Evervault tokenise les détails de la carte lors de la capture, gardant les commerçants hors du champ d'application de la norme PCI DSS. Ces jetons peuvent être envoyés à n'importe quel PSP, offrant une flexibilité dans le routage et simplifiant la conformité. Evervault propose également des produits autonomes, tels que 3D Secure et Network Tokens, offrant aux équipes plus de contrôle sur les flux d'authentification et l'optimisation des paiements. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 17 **How Do G2 Users Rate Evervault?** - **Facilité d’utilisation:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme au RGPD:** 9.0/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonymisation statique:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme à la CCPA:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Evervault?** - **Vendeur:** [Evervault](https://www.g2.com/fr/sellers/evervault-db9d562a-5ceb-48d9-853a-0ed902b2b5e1) - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** Dublin, IE - **Twitter:** @evervault (3,253 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/evervault/ (39 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 59% Petite entreprise, 29% Marché intermédiaire ### 5. [Kiprotect](https://www.g2.com/fr/products/kiprotect/reviews) KIProtect facilite la garantie de la conformité et de la sécurité lors du traitement de données sensibles ou personnelles. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 22 **How Do G2 Users Rate Kiprotect?** - **Facilité d’utilisation:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme au RGPD:** 9.2/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonymisation statique:** 8.8/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme à la CCPA:** 9.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Kiprotect?** - **Vendeur:** [Kiprotect](https://www.g2.com/fr/sellers/kiprotect) - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** Berlin, DE - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/11751103 (2 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services - **Company Size:** 43% Petite entreprise, 39% Marché intermédiaire ### 6. [Privacy Vault](https://www.g2.com/fr/products/privacy-vault/reviews) PRIVACY VAULT est destiné à soutenir les industries qui collectent et traitent des profils personnels, des activités de consommation à haute vitesse et des données IoT, ainsi que des documents non structurés, des images, des voix et des vidéos. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 20 **How Do G2 Users Rate Privacy Vault?** - **Facilité d’utilisation:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme au RGPD:** 8.0/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonymisation statique:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme à la CCPA:** 8.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Privacy Vault?** - **Vendeur:** [ContextSpace](https://www.g2.com/fr/sellers/contextspace) - **Année de fondation:** 2015 - **Emplacement du siège social:** Petach Tikvah, Israel - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/51621389 (1 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services - **Company Size:** 48% Petite entreprise, 38% Entreprise ### 7. [brighter AI](https://www.g2.com/fr/products/brighter-ai/reviews) Protégez les identités. Préservez la qualité des données. Innovez plus rapidement. brighter AI fournit le logiciel d'anonymisation d'images et de vidéos le plus avancé au monde. Nous aidons les organisations à transformer les données personnelles en actifs conformes et utilisables pour l'analyse et l'apprentissage automatique. Nos solutions d'apprentissage profond garantissent une conformité totale avec le RGPD, le CCPA et l'APPI en protégeant les identités dans les espaces publics, le tout sans compromettre la qualité des données nécessaire pour l'analyse vidéo. Confidentialité et performance, combinées. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 23 **How Do G2 Users Rate brighter AI?** - **Facilité d’utilisation:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme au RGPD:** 9.3/10 (Category avg: 9.2/10) - **Conforme à la CCPA:** 9.7/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind brighter AI?** - **Vendeur:** [BrighterAi](https://www.g2.com/fr/sellers/brighterai) - **Année de fondation:** 2017 - **Emplacement du siège social:** Berlin, Germany - **Twitter:** @brighterAI (634 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/18144227 (30 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services - **Company Size:** 48% Petite entreprise, 26% Marché intermédiaire #### What Are brighter AI's Pros and Cons? **Pros:** - Technologie de l'IA (1 reviews) - Confidentialité des données (1 reviews) - Facilité d'installation (1 reviews) - Contrôle de qualité (1 reviews) **Cons:** - Complexité (1 reviews) - Manque de conseils (1 reviews) - Pas convivial (1 reviews) ## What Is Outils de désidentification des données? [Logiciel de confidentialité des données](https://www.g2.com/fr/categories/data-privacy-3d79da1e-6384-42b3-a11f-d04b6694e806) ## What Software Categories Are Similar to Outils de désidentification des données? - [Logiciel de cryptage](https://www.g2.com/fr/categories/encryption-software) - [Logiciel de masquage de données](https://www.g2.com/fr/categories/data-masking) --- ## How Do You Choose the Right Outils de désidentification des données? ### Ce que vous devez savoir sur les outils de dé-identification des données ### Qu'est-ce que les outils de désidentification des données ? Les outils de désidentification des données suppriment les données sensibles directes et indirectes ainsi que les informations personnellement identifiables des ensembles de données pour réduire la réidentification de ces données. La désidentification des données est particulièrement importante pour les entreprises travaillant avec des données sensibles et hautement réglementées, telles que celles du secteur de la santé travaillant avec des informations de santé protégées (PHI) dans les dossiers médicaux ou des données financières. Les entreprises peuvent être interdites d'analyser des ensembles de données contenant des informations sensibles et personnellement identifiables (PII) afin de se conformer aux politiques internes et de respecter les réglementations sur la confidentialité et la protection des données. Cependant, si les données sensibles sont supprimées d'un ensemble de données de manière non identifiable, cet ensemble de données peut devenir utilisable. Par exemple, en utilisant des outils logiciels de désidentification des données, des informations telles que les noms des personnes, les adresses, les informations de santé protégées, le numéro d'identification fiscale, le numéro de sécurité sociale, les numéros de compte et d'autres données personnellement identifiables ou sensibles peuvent être supprimées des ensembles de données, permettant aux entreprises d'extraire une valeur analytique des données désidentifiées restantes. Lorsqu'elles envisagent d'utiliser des ensembles de données désidentifiés, les entreprises doivent comprendre les risques que ces données sensibles soient réidentifiées. Les risques de réidentification peuvent inclure des attaques par différenciation, telles que lorsque des acteurs malveillants utilisent leurs connaissances sur des personnes pour voir si les données personnelles de personnes spécifiques sont incluses dans un ensemble de données, ou des attaques de reconstruction, où quelqu'un combine des données provenant d'autres sources de données pour reconstruire l'ensemble de données désidentifié d'origine. Lors de l'évaluation des méthodes de désidentification des données, il est important de comprendre le degré d'anonymat en utilisant la k-anonymat. ### Quelles sont les caractéristiques communes des outils de désidentification des données ? Voici quelques caractéristiques de base des outils de désidentification des données : **Anonymisation :** Certaines solutions de désidentification des données offrent des méthodes d'anonymisation statistique des données, y compris la k-anonymat, la suppression de faible nombre et l'insertion de bruit. Lorsqu'on travaille avec des données sensibles, en particulier des données réglementées, les poids et techniques d'anonymisation pour y parvenir doivent être pris en compte. Plus les données sont anonymisées, moins le risque de réidentification est élevé. Cependant, plus un ensemble de données est rendu anonyme, moins son utilité et sa précision sont grandes. **Tokenisation ou pseudonymisation :** La tokenisation ou pseudonymisation remplace les données sensibles par une valeur de jeton stockée en dehors de l'ensemble de données de production ; elle désidentifie efficacement l'ensemble de données en cours d'utilisation mais peut être reconstruite si nécessaire. ### Quels sont les avantages des outils de désidentification des données ? Le plus grand avantage de l'utilisation des outils de désidentification des données est de permettre l'analyse de données qui seraient autrement interdites d'utilisation. Cela permet aux entreprises d'extraire des informations de leurs données tout en respectant les réglementations sur la confidentialité et la protection des données en protégeant les informations sensibles. **Utilisabilité des données pour l'analyse des données :** Permet aux entreprises d'analyser des ensembles de données et d'extraire de la valeur des ensembles de données qui ne pourraient autrement pas être traités en raison de la sensibilité des données qu'ils contiennent. **Conformité réglementaire :** Les réglementations mondiales sur la confidentialité et la protection des données exigent que les entreprises traitent les données sensibles différemment des données non sensibles. Si un ensemble de données peut être rendu non sensible en utilisant des techniques logicielles de désidentification des données, il peut ne plus être soumis aux réglementations sur la confidentialité ou la protection des données. ### Qui utilise les outils de désidentification des données ? Les solutions de désidentification des données sont utilisées par les personnes analysant les données de production ou celles créant des algorithmes. Les données désidentifiées peuvent également être utilisées pour un partage de données sécurisé. **Gestionnaires de données, administrateurs et data scientists :** Ces professionnels qui interagissent régulièrement avec des ensembles de données travailleront probablement avec des outils logiciels de désidentification des données. **Experts qualifiés :** Cela inclut des experts qualifiés en vertu de la HIPAA et peuvent fournir une détermination experte pour attester qu'un ensemble de données est considéré comme désidentifié et que les risques de réidentification sont faibles selon des méthodes statistiques généralement acceptées. ### Quelles sont les alternatives aux outils de désidentification des données ? Selon le type de protection des données qu'une entreprise recherche, des alternatives aux outils de désidentification des données peuvent être envisagées. Par exemple, lors de la détermination du moment où le processus de désidentification des données est le meilleur, le masquage des données peut être une meilleure option pour les entreprises qui souhaitent limiter les personnes à voir des données sensibles dans les applications. Si les données doivent simplement être protégées pendant le transit ou au repos, le logiciel de cryptage peut être un choix. Si des données de test sûres pour la confidentialité sont nécessaires, les données synthétiques peuvent être une alternative. [Logiciel de masquage des données](https://www.g2.com/categories/data-masking) : Le logiciel de masquage des données obfusque les données tout en conservant les données d'origine. Le masque peut être levé pour révéler l'ensemble de données d'origine. [Logiciel de cryptage](https://www.g2.com/categories/encryption) **:** Le logiciel de cryptage protège les données en convertissant le texte en clair en lettres brouillées, connues sous le nom de texte chiffré, qui ne peuvent être déchiffrées qu'à l'aide de la clé de cryptage appropriée. [Logiciel de données synthétiques](https://www.g2.com/categories/synthetic-data) : Le logiciel de données synthétiques aide les entreprises à créer des ensembles de données artificiels, y compris des images, du texte et d'autres données à partir de zéro en utilisant des images générées par ordinateur (CGI), des réseaux neuronaux génératifs (GAN) et des heuristiques. Les données synthétiques sont le plus souvent utilisées pour tester et entraîner des modèles d'apprentissage automatique. ### Défis avec les outils de désidentification des données Les solutions logicielles peuvent présenter leurs propres défis. **Minimiser les risques de réidentification :** Simplement supprimer les informations personnelles d'un ensemble de données peut ne pas suffire à considérer l'ensemble de données comme désidentifié. Les identifiants personnels indirects — informations personnelles contextuelles dans les données — peuvent être utilisés pour réidentifier une personne dans les données. La réidentification peut se produire en croisant un ensemble de données avec un autre, en isolant des facteurs spécifiques qui se rapportent à un individu connu, ou par des inférences générales de données qui tendent à se corréler. Désidentifier à la fois les identifiants directs et indirects, introduire du bruit (données aléatoires) et généraliser les données en réduisant la granularité et en les analysant de manière agrégée peut aider à prévenir la réidentification. **Respecter les exigences réglementaires :** De nombreuses lois sur la confidentialité et la protection des données ne spécifient pas les exigences techniques pour ce qui est considéré comme des données désidentifiées ou anonymes, il appartient donc aux entreprises de comprendre les capacités techniques de leurs solutions logicielles et comment cela se rapporte à l'adhésion aux réglementations sur la protection des données. ### Comment acheter des outils de désidentification des données #### Collecte des exigences (RFI/RFP) pour les outils de désidentification des données Les utilisateurs doivent déterminer leurs besoins spécifiques pour les outils de désidentification des données. Ils peuvent répondre aux questions ci-dessous pour mieux comprendre : - Quel est l'objectif commercial de la recherche d'un logiciel de désidentification des données ? - Quel type de données l'utilisateur essaie-t-il de désidentifier ? - Le masquage des données, le cryptage des données ou les données synthétiques seraient-ils une alternative pour leurs cas d'utilisation ? - Quel degré d'anonymat est nécessaire ? - S'agit-il d'informations financières, d'informations classifiées, d'informations commerciales propriétaires, d'informations personnellement identifiables ou d'autres données sensibles ? - Ont-ils identifié où se trouvent ces magasins de données sensibles — sur site ou dans le cloud ? - Dans quelles applications logicielles ces données sont-elles utilisées ? - Quelles intégrations logicielles peuvent être nécessaires ? - Qui au sein de l'entreprise devrait être autorisé à voir les données sensibles, et qui devrait être servi avec les données désidentifiées ? #### Comparer les produits logiciels de désidentification des données **Créer une liste longue** Les acheteurs peuvent visiter la catégorie [Logiciel de désidentification des données](https://www.g2.com/categories/data-de-identification-and-pseudonymity) de G2, lire des avis sur les produits de désidentification des données et déterminer quels produits répondent aux besoins spécifiques de leurs entreprises. Ils peuvent ensuite créer une liste de produits qui correspondent à ces besoins. **Créer une liste courte** Après avoir créé une liste longue, les acheteurs peuvent revoir leurs choix et éliminer certains produits pour créer une liste plus courte et plus précise. **Conduire des démonstrations** Une fois que les acheteurs ont réduit leur recherche de logiciels, ils peuvent se connecter avec le fournisseur pour voir des démonstrations du produit logiciel et comment il se rapporte aux cas d'utilisation spécifiques de leur entreprise. Ils peuvent poser des questions sur les méthodes de désidentification. Les acheteurs peuvent également poser des questions sur les intégrations avec leur pile technologique existante, les méthodes de licence et les prix — si les frais sont basés sur le nombre de projets, de bases de données, d'exécutions, etc. #### Sélection des outils de désidentification des données **Choisir une équipe de sélection** Les acheteurs doivent déterminer quelle équipe est responsable de la mise en œuvre et de la gestion de ce logiciel. Souvent, cela peut être quelqu'un de l'équipe de données. Il est important d'avoir un représentant de l'équipe financière dans le comité de sélection pour s'assurer que la licence est dans le budget. **Négociation** Les acheteurs doivent obtenir des réponses spécifiques sur le coût de la licence, comment elle est tarifée, et si le logiciel de désidentification des données est basé sur la taille de l'ensemble de données, les fonctionnalités ou l'exécution. Ils doivent garder à l'esprit les besoins de désidentification des données de l'entreprise pour aujourd'hui et pour l'avenir. **Décision finale** La décision finale dépendra de savoir si la solution logicielle répond aux exigences techniques, à l'utilisabilité, à la mise en œuvre, à d'autres supports, au retour sur investissement attendu, et plus encore. Idéalement, l'équipe de données prendra la décision finale, avec l'avis d'autres parties prenantes comme les équipes de développement logiciel.