Cet article explore une architecture novatrice qui combine génération augmentée par la recherche, cycles de rétroaction des promptes et réseaux de neurones graphiques pour faire évoluer automatiquement les graphes de connaissances de conformité. En fermant la boucle entre les réponses aux questionnaires, les résultats d’audit et les prompts pilotés par IA, les organisations peuvent maintenir leurs preuves de sécurité et de conformité à jour, réduire l’effort manuel et renforcer la confiance durant les audits.

Procurize AI lance un système d’apprentissage en boucle fermée qui capture les réponses aux questionnaires fournisseurs, extrait des insights exploitables et affine automatiquement les politiques de conformité. En combinant la génération augmentée par récupération (RAG), les graphes de connaissances sémantiques et la version des politiques pilotée par les retours, les organisations peuvent garder leur posture de sécurité à jour, réduire les efforts manuels et améliorer la préparation aux audits.

Cet article dévoile une architecture novatrice qui comble le fossé entre les réponses aux questionnaires de sécurité et l’évolution des politiques. En collectant les données de réponse, en appliquant l’apprentissage par renforcement, et en mettant à jour un dépôt de politique‑as‑code en temps réel, les organisations peuvent réduire les efforts manuels, améliorer la précision des réponses, et maintenir les artefacts de conformité en perpétuelle adéquation avec la réalité business.

L'article explique un nouveau moteur narratif de conformité auto‑évolutif qui effectue un fine‑tuning continu des grands modèles de langage sur les données des questionnaires, offrant des réponses automatisées toujours plus précises tout en conservant l’auditabilité et la sécurité.