Cet article explore l’intégration novatrice de l’apprentissage par renforcement (RL) dans la plateforme d’automatisation des questionnaires de Procurize. En traitant chaque modèle de questionnaire comme un agent RL qui apprend à partir des retours, le système ajuste automatiquement la formulation des questions, le mappage des preuves et l’ordre de priorité. Le résultat : un délai de réponse plus rapide, une plus grande précision des réponses et une base de connaissances en évolution continue qui s’aligne sur les changements du paysage réglementaire.

Cet article explore une approche novatrice qui utilise l’apprentissage par renforcement pour créer des modèles de questionnaires auto‑optimisants. En analysant chaque réponse, boucle de rétroaction et résultat d’audit, le système affine automatiquement la structure du modèle, la rédaction et les suggestions de preuves. Le résultat : des réponses plus rapides et plus précises aux questionnaires de sécurité et de conformité, un effort manuel réduit et une base de connaissances en amélioration continue qui s’adapte aux évolutions réglementaires et aux attentes des clients.