Ensemble de techniques rendant irréversiblement impossible la ré-identification d'individus dans un dataset, permettant son utilisation analytique sans contrainte RGPD. La k-anonymité garantit que chaque individu est indiscernable d'au moins k-1 autres selon ses quasi-identifiants (âge, code postal, sexe). La l-diversité ajoute que les attributs sensibles doivent avoir au moins l valeurs distinctes par groupe. La differential privacy (Apple, Google) ajoute un bruit mathématiquement calibré aux statistiques publiées, garantissant qu'aucune donnée individuelle n'est déductible. L'anonymisation est plus forte que la pseudonymisation (qui est réversible avec la clé) mais implique inévitablement une perte d'utilité analytique.