Les entreprises SaaS modernes s’enlisent sous une avalanche de questionnaires de sécurité. En déployant un moteur de cycle de vie des preuves piloté par IA, les équipes peuvent capturer, enrichir, versionner et certifier les preuves en temps réel. Cet article explique l’architecture, le rôle des graphes de connaissances, des registres de provenance, et les étapes pratiques pour implémenter la solution dans Procurize.

Cet article explore une architecture novatrice combinant un graphe de connaissances d’évidence dynamique avec un apprentissage continu piloté par l’IA. La solution aligne automatiquement les réponses aux questionnaires avec les dernières modifications de politiques, les constats d’audit et les états du système, réduisant les efforts manuels et renforçant la confiance dans les rapports de conformité.

Cet article explique le concept d’un graphe de connaissance orchestré par IA qui unifie les politiques, les preuves et les données fournisseurs dans un moteur en temps réel. En combinant le maillage sémantique du graphe, la génération augmentée par récupération (RAG) et l’orchestration événementielle, les équipes de sécurité peuvent répondre instantanément à des questionnaires complexes, maintenir des pistes d’audit vérifiables et améliorer en continu leur posture de conformité.

Les entreprises SaaS modernes jonglent avec des dizaines de cadres de conformité, chacun exigeant des preuves qui se chevauchent mais diffèrent subtilement. Un moteur d'auto‑cartographie des preuves alimenté par l'IA construit un pont sémantique entre ces cadres, extrait des artefacts réutilisables et remplit les questionnaires de sécurité en temps réel. Cet article explique l'architecture sous‑jacent, le rôle des grands modèles de langue et des graphes de connaissances, ainsi que les étapes pratiques pour déployer le moteur au sein de Procurize.

Cet article présente un nouveau moteur d'auto‑liaison basé sur des graphes sémantiques qui associe instantanément les preuves de soutien aux réponses des questionnaires de sécurité en temps réel. En exploitant des graphes de connaissances enrichis par l'IA, la compréhension du langage naturel et des pipelines pilotés par les événements, les organisations peuvent réduire la latence de réponse, améliorer l’auditabilité et maintenir un référentiel de preuves vivant qui évolue avec les changements de politique.