Pour les développeurs

Intégrez l'anonymisation à votre stack

promptShield est disponible sous forme d'outil CLI pour vos pipelines locaux, et d'API Docker auto-hébergée pour votre infrastructure. Vos données ne touchent jamais nos serveurs.

CLI et SDK Python

Installez depuis PyPI et anonymisez vos documents depuis votre terminal ou vos scripts Python. Intégrez le tout à vos pipelines CI/CD, vos workflows de traitement par lots ou vos applications sur mesure.

bash

pip install promptshield-app

API Docker auto-hébergée

Déployez l'API complète de promptShield sur votre propre infrastructure d'une seule commande docker compose up. Des points d'accès RESTful pour l'import, la détection, l'anonymisation et le décodage.

bash

docker pull promptshield/promptshield-api:latest
docker compose up -d

Démarrage rapide

bash

# Détecter les données personnelles dans un document
promptshield detect report.pdf -o report-pii.json

# Anonymiser et exporter
promptshield anonymize report.pdf -o report-safe.pdf

# Restaurer les données d'origine
promptshield detokenize ai-output.pdf -o restored.pdf

# Démarrer le serveur d'API local
promptshield serve --host 0.0.0.0 --port 8000

Options de détection

Tous les paramètres exposés par l'application de bureau sont aussi accessibles depuis le CLI. Combinez les options, ou enregistrez-les dans un préréglage par locale dans demo/setup.json.

bash

# Définir la langue de détection + le pack de motifs par pays
promptshield detect contract.pdf --language en --countries CA -o pii.json

# Remplacer le moteur de détection d'entités (identifiant de modèle HuggingFace)
promptshield detect contract.pdf --ner-backend Davlan/bert-base-multilingual-cased-ner-hrl

# Désactiver des couches + resserrer le regroupement + restreindre la détection d'entités à PERSON/ORG uniquement
promptshield detect contract.pdf --no-llm --fuzziness 0.5 --ner-types PERSON,ORG

# Ajouter des expressions littérales à signaler comme données personnelles (répétable)
promptshield detect contract.pdf -e SA-2026-0847 -e "84-329-1057"

# Charger tous les paramètres depuis demo/setup.json par locale, puis créer un bundle pour relecture
promptshield detect contract.pdf --preset en --export-review -o contract.psreview

--language LANG

Code ISO 639-1 : en, fr, de, es, it, nl, pt. Détermine le modèle d'entités + les packs de langue des motifs.

--countries CODES

Codes pays ISO séparés par des virgules. CA active les numéros de sécurité sociale (SIN), la RAMQ et les codes postaux de toutes les provinces.

--ner-backend MODEL

spacy (léger) ou n'importe quel identifiant de modèle HuggingFace. Installez les moteurs BERT/GLiNER via promptshield models install.

--no-regex / --no-ner / --no-llm

Ignorer certaines couches lorsque vous savez précisément lesquelles vous voulez.

--fuzziness 0.0-1.0

Intensité du regroupement des régions. 0 = strict, 1 = permissif.

--regex-types / --ner-types

Restreindre chaque couche à des types de données personnelles précis (PERSON, ORG, EMAIL, …).

-e / --expression PATTERN

Texte littéral à signaler comme donnée personnelle personnalisée (CUSTOM). Préfixez par re: pour une expression régulière. Répétable.

--preset LOCALE

Charger tous les paramètres de détection depuis demo/setup.json[locale]. Les options du CLI restent prioritaires.

--export-review -o FILE.psreview

Empaqueter le document source + les régions détectées dans une archive ZIP .psreview — parfait pour des fixtures ou un transfert pour relecture.

Interface en ligne de commande

Traitez vos documents depuis votre terminal en une seule commande. Détectez, anonymisez et décodez, le tout hors ligne.

API Docker auto-hébergée

Déployez sur votre infrastructure avec docker compose. Une API REST complète, avec une documentation Swagger interactive sur /docs.

SDK Python

Importez le moteur directement dans vos scripts Python. Prise en charge complète de l'asynchrone, annotations de types et modèles Pydantic.

Architecture zero-trust

Tout le traitement se déroule à l'intérieur du conteneur ou sur votre machine. Aucune donnée n'est envoyée à l'extérieur, pas même à nous.

Tous les formats de documents

PDF, DOCX, XLSX, PPTX, images (PNG, JPEG, TIFF, BMP, WebP). L'OCR pour les documents numérisés est inclus.

Traitement par lots

Traitez des centaines de documents par programmation. Des correspondances de codes cohérentes sur l'ensemble des jeux de documents liés.

Voir la documentation de l'API Gérer les clés API

Le CLI et l'API auto-hébergée sont disponibles à partir de l'offre Pro.

Google Cloud

Infrastructure

Sentry

Error Monitoring

Stripe

Billing

Cloudflare

Edge Security

Tauri 2

Desktop Shell

React 19

Frontend

Next.js 14

Website

Python

Runtime

Rust

Core Engine

Démarrage rapide

bash

# Détecter les données personnelles dans un document
promptshield detect report.pdf -o report-pii.json

# Anonymiser et exporter
promptshield anonymize report.pdf -o report-safe.pdf

# Restaurer les données d'origine
promptshield detokenize ai-output.pdf -o restored.pdf

# Démarrer le serveur d'API local
promptshield serve --host 0.0.0.0 --port 8000

Options de détection

Tous les paramètres exposés par l'application de bureau sont aussi accessibles depuis le CLI. Combinez les options, ou enregistrez-les dans un préréglage par locale dans demo/setup.json.

bash

# Définir la langue de détection + le pack de motifs par pays
promptshield detect contract.pdf --language en --countries CA -o pii.json

# Remplacer le moteur de détection d'entités (identifiant de modèle HuggingFace)
promptshield detect contract.pdf --ner-backend Davlan/bert-base-multilingual-cased-ner-hrl

# Désactiver des couches + resserrer le regroupement + restreindre la détection d'entités à PERSON/ORG uniquement
promptshield detect contract.pdf --no-llm --fuzziness 0.5 --ner-types PERSON,ORG

# Ajouter des expressions littérales à signaler comme données personnelles (répétable)
promptshield detect contract.pdf -e SA-2026-0847 -e "84-329-1057"

# Charger tous les paramètres depuis demo/setup.json par locale, puis créer un bundle pour relecture
promptshield detect contract.pdf --preset en --export-review -o contract.psreview

--language LANG

Code ISO 639-1 : en, fr, de, es, it, nl, pt. Détermine le modèle d'entités + les packs de langue des motifs.

--countries CODES

Codes pays ISO séparés par des virgules. CA active les numéros de sécurité sociale (SIN), la RAMQ et les codes postaux de toutes les provinces.

--ner-backend MODEL

spacy (léger) ou n'importe quel identifiant de modèle HuggingFace. Installez les moteurs BERT/GLiNER via promptshield models install.

--no-regex / --no-ner / --no-llm

Ignorer certaines couches lorsque vous savez précisément lesquelles vous voulez.

--fuzziness 0.0-1.0

Intensité du regroupement des régions. 0 = strict, 1 = permissif.

--regex-types / --ner-types

Restreindre chaque couche à des types de données personnelles précis (PERSON, ORG, EMAIL, …).

-e / --expression PATTERN

Texte littéral à signaler comme donnée personnelle personnalisée (CUSTOM). Préfixez par re: pour une expression régulière. Répétable.

--preset LOCALE

Charger tous les paramètres de détection depuis demo/setup.json[locale]. Les options du CLI restent prioritaires.

--export-review -o FILE.psreview

Empaqueter le document source + les régions détectées dans une archive ZIP .psreview — parfait pour des fixtures ou un transfert pour relecture.