Cet article explore une architecture novatrice d’ingénierie d’invite guidée par une ontologie qui aligne des cadres de questionnaires de sécurité disparates tels que [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) et [GDPR](https://gdpr.eu/). En construisant un graphe de connaissances dynamique des concepts réglementaires et en exploitant des modèles d’invite intelligents, les organisations peuvent générer des réponses IA cohérentes et auditablees à travers plusieurs normes, réduire l’effort manuel et améliorer la confiance en matière de conformité.

Cet article explore un moteur d'orchestration novateur, piloté par l'IA, qui unifie la gestion des questionnaires, la synthèse d’évidences en temps réel et le routage dynamique, offrant des réponses de conformité plus rapides et plus précises tout en minimisant l’effort manuel.

Cet article explore en profondeur le nouveau moteur de Récupération‑Augmentée‑Génération (RAG) fédéré de Procurize AI, conçu pour harmoniser les réponses à travers plusieurs cadres réglementaires. En mariant l’apprentissage fédéré avec le RAG, la plateforme fournit des réponses en temps réel, contextualisées, tout en préservant la confidentialité des données, réduisant les délais et améliorant la cohérence des réponses aux questionnaires de sécurité.

Cet article présente un nouveau flux de travail assisté par l'IA qui exploite un graphe de connaissances dynamique de conformité pour simuler des scénarios d’audit réels. En générant des questionnaires « et‑si » réalistes, les équipes de sécurité et juridiques peuvent anticiper les demandes des régulateurs, prioriser la collecte de preuves et améliorer continuellement la précision des réponses, réduisant ainsi de façon spectaculaire les délais de traitement et les risques d’audit.