Les questionnaires de sécurité constituent un goulot d'étranglement pour de nombreux fournisseurs SaaS, exigeant des réponses précises et reproductibles sur des dizaines de normes. En générant des données synthétiques de haute qualité qui reproduisent les réponses d’audit réelles, les organisations peuvent affiner les grands modèles de langage (LLM) sans exposer de texte de politique sensible. Cet article décrit une chaîne complète centrée sur les données synthétiques, du modélisation de scénarios à l’intégration avec une plateforme comme Procurize, offrant des délais de réponse plus rapides, une conformité constante et une boucle d’entraînement sécurisée.

Cet article présente un nouveau moteur d'augmentation de données synthétiques conçu pour renforcer les plateformes d'IA générative comme Procurize. En créant des documents synthétiques à haute fidélité et respectueux de la confidentialité, le moteur entraîne les LLM à répondre aux questionnaires de sécurité avec précision sans exposer les données réelles des clients. Découvrez l'architecture, le flux de travail, les garanties de sécurité et les étapes de déploiement pratiques qui réduisent les efforts manuels, améliorent la cohérence des réponses et maintiennent la conformité réglementaire.