Cet article explique comment la confidentialité différentielle peut être intégrée aux grands modèles de langage afin de protéger les informations sensibles tout en automatisant les réponses aux questionnaires de sécurité, offrant un cadre pratique aux équipes de conformité cherchant à concilier rapidité et confidentialité des données.

Cet article explore un moteur innovant piloté par l'IA qui extrait les clauses contractuelles, les mappe automatiquement aux champs d’un questionnaire de sécurité, puis exécute une analyse d’impact des politiques en temps réel. En connectant le texte du contrat à un graphe de connaissances de conformité vivant, les équipes obtiennent une visibilité instantanée sur la dérive des politiques, les lacunes de preuve et la préparation aux audits, réduisant le temps de réponse jusqu’à 80 % tout en conservant une traçabilité vérifiable.

Cet article explore une nouvelle approche basée sur l'IA qui crée des personas comportementaux à partir des données d'activité d'équipe, permettant la personnalisation automatique des réponses aux questionnaires de sécurité, réduisant l'effort manuel et améliorant la précision de la conformité.

Cet article explore un nouveau Moteur d'Attribution d'Évidence Dynamique propulsé par les Réseaux de Neurones Graphiques (GNN). En cartographiant les relations entre les clauses de politique, les artefacts de contrôle et les exigences réglementaires, le moteur fournit en temps réel des suggestions d'évidence précises pour les questionnaires de sécurité. Les lecteurs découvriront les concepts sous‑jacents des GNN, la conception architecturale, les schémas d'intégration avec Procurize, ainsi que les étapes pratiques pour implémenter une solution sécurisée et auditable qui réduit drastiquement l'effort manuel tout en renforçant la confiance en conformité.

Cet article présente un nouveau moteur d'augmentation de données synthétiques conçu pour renforcer les plateformes d'IA générative comme Procurize. En créant des documents synthétiques à haute fidélité et respectueux de la confidentialité, le moteur entraîne les LLM à répondre aux questionnaires de sécurité avec précision sans exposer les données réelles des clients. Découvrez l'architecture, le flux de travail, les garanties de sécurité et les étapes de déploiement pratiques qui réduisent les efforts manuels, améliorent la cohérence des réponses et maintiennent la conformité réglementaire.