2026 Comparison

ADLIBO Vs OpenAI Privacy Filter

Modèle open-weight de classification de tokens (1,5B paramètres, 50M actifs via MoE sparse) pour la détection et le masquage de PII. Publié sous Apache 2.0 en avril 2026. Masquage unidirectionnel — les données originales sont perdues après traitement. F1 global 0.974 (tokens) mais recall effondré sans indice contextuel : adresses 21 %, téléphones 32 %, secrets 36 % (Model Card, Table 5).

100%

Detection Rate

3ms

Average Latency

14 200+

Patterns Detected

Criterion

OpenAI Privacy Filter

États-Unis (San Francisco, CA)

ADLIBO

Suisse

security

Protection PII

Masquage unidirectionnel (données perdues)

Tokenisation CRT + réhydratation (données restaurées)

Réhydratation

Non — [PRIVATE_PERSON] définitif

Oui — réponse avec données originales

Catégories PII

8 catégories génériques

14 200+ règles, 20+ pays, par domaine

Raisonnement indirect

Recall chute avec la distance (Model Card §7.5.3)

Regex format-based (insensible à la distance)

Résistance adversariale

Vulnérable : alphabet phonétique, retours à la ligne (Model Card §7.5.4)

Regex + ML scoring + post-detection filtering

Technologie détection

Token classification MoE 50M + Viterbi BIOES

Hybride regex + TF-IDF sémantique + ML scoring

Coffre-fort chiffré

Non — pas de vault

AES-256-GCM avec TTL configurable

Calibration seuil

Paramètres Viterbi (précision/recall)

ML scorer adaptatif par domaine + seuil configurable par org

performance

Recall adresses (sans indice)

21,4 % (Model Card Table 5)

Patterns par pays (CH/FR/DE/IT/ES/UK/US)

Recall téléphones (sans indice)

31,8 % (Model Card Table 5)

Patterns par pays (+41, 06, 0049...)

Recall secrets/credentials

36,1 % sans indice (Model Card Table 5)

Patterns structurels (sk-, ghp_, aws_, base64)

Multilingue

FR 0.927, DE 0.926, AR 0.878, TR 0.867

7 langues natives (FR/EN/DE/ES/IT/AR/TR)

compliance

Hébergement

Local possible / Cloud US (CLOUD Act)

Suisse (Infomaniak Geneva)

Conformité nLPD / FINMA

Non — aucune certification

nLPD + FINMA Circ. 2023/1 natif

Hors CLOUD Act

Non — société US (CLOUD Act + FISA 702)

Oui — entreprise suisse, droit suisse

features

Proxy LLM intégré

Non — détection PII uniquement

57+ modèles, routage intelligent

Interface utilisateur

CLI Python uniquement

Workspace web complet + proof panel

Agents contextuels

Non

24 agents intégrés

Extension navigateur

Non

Endpoint Shield — DLP sur 72+ services LLM

Suivi de conversation

Non — traitement ponctuel

Persistance vault cross-round

Why Choose ADLIBO?

Tokenisation réversible (CRT) vs masquage destructif (données perdues avec Privacy Filter)

14 200+ règles multi-pays vs 8 catégories génériques avec recall effondré sans contexte

Souveraineté suisse complète vs société US soumise au CLOUD Act et FISA 702

Solution intégrée (DLP + LLM + agents + vault) vs bibliothèque de détection isolée

Recall adresses/téléphones/secrets supérieur grâce aux patterns structurels par pays (vs ML contextuel)

OpenAI Privacy Filter valide l'approche de détection PII par ML, mais se limite au masquage destructif de 8 catégories avec un recall effondré sans indice contextuel (adresses 21 %, téléphones 32 %, secrets 36 % — Model Card Table 5). Senseway DataShield offre une tokenisation réversible avec réhydratation, 14 200+ règles couvrant 20+ pays, 57+ modèles LLM et une souveraineté suisse complète.

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