Cet article explique une architecture modulaire, basée sur des micro‑services, qui combine les grands modèles de langage, la génération augmentée par récupération (RAG) et les flux de travail orientés événements pour automatiser les réponses aux questionnaires de sécurité à l’échelle de l’entreprise. Il couvre les principes de conception, les interactions entre les composants, les considérations de sécurité et les étapes pratiques pour implémenter cette pile sur des plateformes cloud modernes, aidant les équipes de conformité à réduire l’effort manuel tout en maintenant l’auditabilité.

Cet article explique le concept d'apprentissage en boucle fermée dans le cadre de l'automatisation des questionnaires de sécurité pilotés par l'IA. Il montre comment chaque questionnaire répondu devient une source de rétroaction qui affine les politiques de sécurité, met à jour les répertoires de preuves et renforce finalement la posture de sécurité globale d’une organisation tout en réduisant les efforts de conformité.

Cet article explique la synergie entre policy‑as‑code et les grands modèles de langage, montrant comment le code de conformité généré automatiquement peut rationaliser les réponses aux questionnaires de sécurité, réduire l'effort manuel et maintenir une précision de niveau audit.