Cet article explore une approche novatrice pilotée par l'IA qui cartographie automatiquement les clauses de politique existantes aux exigences spécifiques des questionnaires de sécurité. En exploitant les grands modèles de langage, les algorithmes de similarité sémantique et les boucles d'apprentissage continu, les entreprises peuvent réduire les efforts manuels, améliorer la cohérence des réponses et maintenir les preuves de conformité à jour à travers plusieurs cadres.

Cet article explique l'architecture, les pipelines de données et les meilleures pratiques pour construire un référentiel continu de preuves alimenté par de grands modèles de langage. En automatisant la collecte, la versionnage et la récupération contextuelle des preuves, les équipes de sécurité peuvent répondre aux questionnaires en temps réel, réduire l'effort manuel et maintenir une conformité prête pour l’audit.

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.