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.

À une époque où les réglementations sur la confidentialité des données se renforcent et où les fournisseurs exigent des réponses rapides et précises aux questionnaires de sécurité, les solutions d'IA traditionnelles risquent d'exposer des informations confidentielles. Cet article présente une approche novatrice qui combine le calcul multipartite sécurisé (SMPC) avec l'IA générative, permettant d'obtenir des réponses confidentielles, auditées et en temps réel sans jamais révéler les données brutes à une seule partie. Découvrez l'architecture, le flux de travail, les garanties de sécurité et les étapes pratiques pour adopter cette technologie au sein de la plateforme Procurize.

Cet article introduit le concept de jumeau numérique de conformité — une réplique virtuelle du paysage de politiques, contrôles et risques d’une organisation. En alimentant le jumeau avec les changements réglementaires en temps réel et en le couplant à l’IA générative, les équipes peuvent synthétiser automatiquement des réponses précises et auditables aux questionnaires de sécurité, réduisant ainsi considérablement les délais tout en renforçant la confiance dans les rapports de conformité.

Découvrez comment un Moteur de Priorisation d'Évidence Adaptatif en Temps Réel combine l'ingestion de signaux, le scoring de risque contextuel, et l'enrichissement par graphe de connaissances pour fournir les bonnes preuves au bon moment, réduisant les délais de réponse aux questionnaires et améliorant la précision de la conformité.

Cet article explique un nouveau moteur de routage IA basé sur l’intention qui dirige automatiquement chaque élément de questionnaire de sécurité vers l’expert le plus approprié (SME) en temps réel. En combinant la détection d’intention en langage naturel, un graphe de connaissances dynamique et une couche d’orchestration de micro‑services, les organisations peuvent éliminer les goulets d’étranglement, améliorer la précision des réponses et réaliser des réductions mesurables du délai de traitement des questionnaires.