Alfred Lebrun

Prompt given to every model

Trouvez dans le texte ci-dessous toutes les données personnelles de personnes physiques (en vue de l'anonymisation) et renvoyez uniquement du JSON
avec ces clés, chacune sous forme de liste de chaînes (une liste vide s'il n'y en a pas) :

person_names       noms complets des personnes, chaque personne une seule fois, tels qu'écrits dans le texte
email_addresses    adresses e-mail des personnes
phone_numbers      numéros de téléphone des personnes, tels qu'écrits dans le texte
postal_addresses   adresses personnelles ou de livraison des personnes, telles qu'écrites dans le texte (rue, ville, code postal)
birth_dates        dates de naissance (YYYY-MM-DD)
national_ids       numéros d'identification nationaux (p. ex. numéro de sécurité sociale)
bank_accounts      numéros de compte bancaire (IBAN) des personnes, tels qu'écrits dans le texte

Règles :
- Uniquement les données de personnes physiques. Les noms de sociétés, les numéros RCS, SIREN et SIRET, les numéros de TVA
  et autres numéros de sociétés, les adresses génériques de sociétés comme info@ ou support@, les numéros de commande et de
  ticket ne sont pas des données personnelles : omettez-les.
- Les dates qui ne sont pas des dates de naissance (réunions, livraisons, embauche) ne sont pas des données personnelles.
- N'inventez et ne complétez aucune valeur ; reprenez-les du texte.

How we score

Exact match per field after normalising dates, amounts and whitespace. Missing diacritics count as an error. Cost is the real token spend of this run, converted at the rate shown in the footer.