Cet article explore une architecture hybride de génération augmentée par récupération (RAG) qui combine grands modèles de langage et un coffre de documents d’entreprise. En couplant étroitement la synthèse de réponses pilotée par l’IA avec des traces d’audit immuables, les organisations peuvent automatiser les réponses aux questionnaires de sécurité tout en préservant les preuves de conformité, en assurant la résidence des données et en respectant des exigences réglementaires strictes.

Cet article explore une architecture novatrice qui combine l'IA générative avec des registres de provenance basés sur la blockchain, offrant des preuves immuables et auditables pour l'automatisation des questionnaires de sécurité tout en préservant la conformité, la confidentialité et l'efficacité opérationnelle.

Cet article explore une nouvelle approche alimentée par l'IA appelée Synthèse contextuelle de preuves (CES). CES collecte automatiquement, enrichit et assemble les preuves provenant de multiples sources — documents de politiques, rapports d’audit et renseignement externe—dans une réponse cohérente et auditable aux questionnaires de sécurité. En combinant le raisonnement sur les graphes de connaissances, la génération augmentée par récupération et une validation fine‑tuning, CES délivre des réponses précises en temps réel tout en conservant un journal complet des changements pour les équipes de conformité.