Privasee : mettre les données privées à l’abri avant que l’IA ne les voie
À seulement 18 ans, Selyan Mouhali s’attaque à un problème qui concerne déjà de nombreuses entreprises : comment profiter de l’intelligence artificielle sans lui transmettre, par inadvertance, des données confidentielles ? Étudiant en deuxième année à l’Université de Technologie de Troyes (UTT) et Étudiant-Entrepreneur, il a créé Privasee, projet avec lequel il candidate au Trophée de la Startup. Son ambition : mettre à la portée des PME une protection jusqu’ici surtout pensée pour les grandes organisations.
Quand l’IA fait fuiter les données… Privasee colmate la brèche
Un contrat copié dans ChatGPT, un IBAN transmis à Claude ou des informations concernant un salarié utilisées pour rédiger un document dans Gemini : ces gestes peuvent sembler anodins. Ils posent pourtant une question essentielle aux entreprises : où partent leurs données ?
Le phénomène est loin d’être marginal. Parmi les salariés adeptes du copier-coller dans des outils d’IA, ceux-ci le font 6,8 fois par jour en moyenne et plus de la moitié de ces opérations, soit 3,8 par jour, contiennent des informations d’entreprise.
C’est précisément au moment où une information risque de quitter l’entreprise que Privasee intervient.
Un DLP taillé pour les PME
Privasee se présente comme un DLP, pour Data Loss Prevention, ou prévention de la perte de données. Concrètement, ce type de solution identifie les informations sensibles et applique des règles destinées à empêcher qu’elles soient envoyées vers un service qui ne devrait pas les recevoir.
Selyan Mouhali est parti d’un constat : les DLP traditionnels sont essentiellement conçus pour de grandes organisations disposant de budgets et d’équipes informatiques conséquents. Il a donc voulu imaginer une solution qu’un(e) dirigeant(e) de PME puisse déployer et piloter sans disposer d’un service informatique dédié.
Privasee prend la forme d’une extension Chrome associée à un moteur de détection et à un tableau de bord. Lorsqu’un collaborateur saisit un texte dans ChatGPT ou Claude, l’extension l’analyse avant son envoi. Développé en Python, le moteur constitue le cœur technologique de Privasee. Il peut reconnaître 27 catégories de données sensibles, parmi lesquelles les noms, adresses, IBAN, numéros de Sécurité sociale ou données médicales.
Une première analyse s’effectue directement dans le navigateur ; l’analyse approfondie est réalisée sur des serveurs européens, et aucun texte scanné n’est conservé.
Pseudonymiser pour protéger sans interdire
L’idée n’est pas nécessairement de bloquer l’usage de l’IA. Privasee peut aussi pseudonymiser les informations détectées. La pseudonymisation consiste à remplacer une donnée permettant d’identifier une personne ou une information sensible par une valeur neutre ou fictive. Un nom, un numéro ou un IBAN peut ainsi être substitué avant que la requête soit envoyée à l’IA.
L’utilisateur peut donc poursuivre son travail avec un texte débarrassé de l’information à protéger. Cette philosophie est au cœur du projet : plutôt que d’opposer sécurité et productivité, Privasee cherche à rendre possible un usage encadré de l’IA.
Le dirigeant dispose parallèlement d’un tableau de bord lui permettant de déterminer les données à bloquer, pseudonymiser ou autoriser et de conserver une traçabilité des événements. Les logs peuvent être exportés afin de disposer des éléments nécessaires à un audit RGPD ; le détail de cet export est accessible depuis une URL dédiée mise à disposition par Privasee. L’infrastructure est quant à elle hébergée sur des serveurs européens et aucun texte scanné n’est stocké.
Six mois pour passer de l’idée au produit
La particularité du projet tient aussi au profil de son créateur. Selyan Mouhali a 18 ans et poursuit sa deuxième année d’études en informatique à l’UTT. Il a développé Privasee seul, sans salarié, associé ni prestataire, parallèlement à ses études.
Cette aventure ne constitue cependant pas une rencontre fortuite avec l’entrepreneuriat. Selyan Mouhali explique avoir toujours été attiré par l’innovation et l’envie d’entreprendre, avec le goût de partir d’un problème concret, d’imaginer une solution puis de la construire de bout en bout. Privasee lui permet de concrétiser cette envie d’entreprendre en autonomie, tout en l’obligeant à apprendre des domaines très différents.
En six mois, il a travaillé sur l’extension, le moteur de détection, le tableau de bord, l’API et le site web. Aujourd’hui, le moteur affiche, selon les tests fournis par Privasee, un score F1 de 0,97 sur 1 sur les données personnelles françaises — contre 0,46 pour l’outil open source de référence — à partir d’un banc de test reproductible de 600 phrases.
« À 18 ans, j’ai construit seul la première version de Privasee en six mois, parallèlement à mes études. Mon objectif maintenant est d’en faire une entreprise qui protège réellement ses clients et qui grandit », résume l’entrepreneur.
AI Act : une réglementation qui change la donne
Le calendrier européen renforce l’intérêt du sujet. Entré en vigueur en 2024, l’AI Act est le règlement européen qui établit un cadre commun pour l’intelligence artificielle, en fonction notamment des risques associés aux systèmes. Depuis le 2 août 2026, la majorité de ses dispositions sont applicables, avec notamment de nouvelles obligations de transparence pour certains systèmes et usages de l’IA.
Pour Privasee, cette montée des exigences européennes constitue néanmoins une opportunité : aider les entreprises à mieux connaître, encadrer et tracer la manière dont leurs collaborateurs utilisent les outils d’IA.
De la protection à la conquête : Privasee veut passer à l’échelle
Le projet entre désormais dans une nouvelle phase. Après la construction technique et les premiers tests, Selyan Mouhali veut multiplier les pilotes, les convertir en clients et installer Privasee auprès des PME françaises avant d’envisager une expansion européenne.
Pour franchir cette étape, le jeune entrepreneur n’avance pas totalement isolé. Il s’appuie notamment sur les réseaux PEPITE Aube, son statut national d’Étudiant-Entrepreneur (SNEE) et l’écosystème du Grand Est pour développer ses premiers contacts avec des PME et faire connaître sa solution.
Son objectif est ambitieux : faire de Privasee une référence du DLP pour les PME européennes. Avec un abonnement annoncé à partir de 12 €/mois pour un indépendant et 29 €/siège/mois pour une équipe, la jeune pousse veut surtout démontrer qu’une protection des données peut être accessible sans infrastructure informatique lourde.
Pour son fondateur, le prochain défi est donc moins d’ajouter des lignes de code que de confronter Privasee au marché. Et de transformer un projet né à Troyes sur l’ordinateur d’un étudiant de 18 ans en un véritable garde-fou numérique pour les PME européennes.