PIIGhost¶

Anonymisation transparente des données personnelles pour agents LLM.

piighost est une bibliothèque Python qui détecte, anonymise et désanonymise automatiquement les entités sensibles (noms, lieux, etc.) dans les conversations d'agents IA. Elle s'intègre via un middleware LangChain sans modifier votre code d'agent existant.

Fonctionnalités¶

• Pipeline 4 étapes : Detect → Expand → Map → Replace couvre chaque occurrence de chaque entité, pas seulement la première
• Bidirectionnel : désanonymisation fiable via des spans inverses, plus une reanonymisation rapide par remplacement de chaîne
• Cache de session : protocole PlaceholderStore pour la persistance inter-sessions (clé SHA-256)
• Middleware LangChain : hooks transparents sur abefore_model, aafter_model, et awrap_tool_call zéro modification de votre code d'agent
• Injection de dépendances : chaque étape du pipeline est un protocole swappable detector, occurrence finder, placeholder factory, span validator
• Modèles immuables : dataclasses gelées partout (Entity, Placeholder, Span, AnonymizationResult)

Installation¶

uv add piighost

pip install piighost

Exemple rapide¶

from gliner2 import GLiNER2
from piighost.anonymizer import Anonymizer, GlinerDetector

model = GLiNER2.from_pretrained("fastino/gliner2-multi-v1")
detector = GlinerDetector(model=model, threshold=0.5, flat_ner=True)
anonymizer = Anonymizer(detector=detector)

result = anonymizer.anonymize(
    "Patrick habite à Paris. Patrick aime Paris.",
    labels=["PERSON", "LOCATION"],
)

print(result.anonymized_text)
# <<PERSON_1>> habite à <<LOCATION_1>>. <<PERSON_1>> aime <<LOCATION_1>>.

original = anonymizer.deanonymize(result)
print(original)
# Patrick habite à Paris. Patrick aime Paris.

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