Cet article explore une architecture innovante qui fusionne des graphes de connaissances réglementaires disparates en un modèle unifié, lisible par l’IA. En combinant des normes telles que [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) et [RGPD](https://gdpr.eu/) ainsi que des cadres spécifiques à l’industrie, le système fournit des réponses instantanées et précises aux questionnaires de sécurité, réduit l’effort manuel et maintient l’auditabilité à travers les juridictions.

Cet article explore une approche novatrice où un graph de connaissances enrichi par l’IA générative apprend continuellement des interactions avec les questionnaires, offrant des réponses instantanées, précises et des preuves tout en conservant l’auditabilité et la conformité.

Procurize AI lance un système d’apprentissage en boucle fermée qui capture les réponses aux questionnaires fournisseurs, extrait des insights exploitables et affine automatiquement les politiques de conformité. En combinant la génération augmentée par récupération (RAG), les graphes de connaissances sémantiques et la version des politiques pilotée par les retours, les organisations peuvent garder leur posture de sécurité à jour, réduire les efforts manuels et améliorer la préparation aux audits.

Cet article dévoile le nouveau moteur de méta‑apprentissage de Procurize qui affine en continu les modèles de questionnaire. En exploitant l’adaptation few‑shot, les signaux de renforcement et un graphe de connaissances vivant, la plateforme réduit la latence des réponses, améliore la cohérence des réponses et maintient les données de conformité alignées avec l’évolution des réglementations.

Cet article explore comment le nouveau moteur de Modélisation d'Intention Réglementaire en Temps Réel de Procurize utilise l'IA pour comprendre l'intention législative, adapter instantanément les réponses aux questionnaires et maintenir la précision des preuves de conformité face à l'évolution des normes.