Cet article explore un moteur novateur piloté par l'IA qui combine la récupération multimodale, les réseaux de neurones graphiques et la surveillance en temps réel des politiques pour synthétiser automatiquement, classer et contextualiser les preuves de conformité pour les questionnaires de sécurité, améliorant la rapidité de réponse et l’auditabilité.
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.
Procurize présente un moteur de Synthèse de Politique Adaptative alimenté par l'IA qui transforme les politiques de conformité statiques en réponses dynamiques et contextuelles aux questionnaires de sécurité. En ingérant les documents de politique, les cadres réglementaires et les réponses précédentes aux questionnaires, le système génère des réponses précises et à jour en temps réel, réduisant drastiquement l'effort manuel tout en garantissant une précision de niveau audit.
