
# Moteur de Résumé Adaptatif des Preuves pour les Questionnaires de Fournisseurs en Temps Réel

Les entreprises reçoivent aujourd'hui des dizaines de questionnaires de sécurité chaque semaine—[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR, C5, et un nombre croissant d'enquêtes spécifiques à chaque secteur. Les répondants copient généralement les réponses dans un formulaire web, joignent des PDF, puis passent des heures à vérifier que chaque preuve correspond bien au contrôle déclaré. Cet effort manuel crée des goulets d'étranglement, augmente le risque d'incohérences et gonfle le coût des opérations.

**Procurize AI** a déjà résolu de nombreux points de douleur grâce à l’orchestration des tâches, aux commentaires collaboratifs, et aux brouillons de réponses générés par IA. La prochaine étape est **la gestion des preuves** : comment présenter le bon artefact—politique, rapport d’audit, capture de configuration—dans le format exact attendu par le réviseur, tout en garantissant que la preuve est à jour, pertinente et auditable.

Dans cet article, nous dévoilons le **Moteur de Résumé Adaptatif des Preuves (AESE)**—un service IA auto‑optimisant qui :

1. **Identifie** le fragment de preuve optimal pour chaque question du questionnaire en temps réel.  
2. **Résume** le fragment en un récit concis, prêt à l’audit.  
3. **Lie** le résumé à la source dans un graphe de connaissances versionné.  
4. **Valide** le résultat face aux politiques de conformité et aux normes externes à l’aide d’un LLM enrichi de RAG.  

Le résultat est une réponse **en un clic** conforme, qui peut être examinée, approuvée ou modifiée par un humain, tandis que le système enregistre une trace de provenance infalsifiable.

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## Pourquoi la Gestion Traditionnelle des Preuves Est Insuffisante

| Limite | Approche Classique | Avantage AESE |
|--------|--------------------|---------------|
| **Recherche Manuelle** | Les analystes sécurité parcourent SharePoint, Confluence ou les disques locaux. | Recherche sémantique automatisée à travers un référentiel fédéré. |
| **Pièces Jointes Statiques** | PDFs ou captures d’écran sont joints sans modification. | Extraction dynamique des seules sections nécessaires, réduisant la taille du fichier. |
| **Dérive de Version** | Les équipes joignent souvent des preuves périmées. | La version des nœuds du graphe garantit l’artefact le plus récent et approuvé. |
| **Absence de Raisonnement Contextuel** | Les réponses sont copiées mot à mot, sans nuance. | Résumé contextuel piloté par LLM qui aligne le ton avec le questionnaire. |
| **Manques d’Audit** | Aucun lien traçable entre réponse et source. | Les arêtes de provenance dans le graphe créent un chemin d’audit vérifiable. |

Ces lacunes se traduisent par des **délais de traitement supérieurs de 30‑50 %** et un risque accru d’échecs de conformité. AESE les résout tous dans une pipeline cohérente.

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## Architecture de Base d’AESE

Le moteur repose sur trois couches étroitement couplées :

1. **Couche de Recherche Sémantique** – Utilise un index hybride RAG (vecteurs denses + BM25) pour récupérer les fragments de preuve candidats.  
2. **Couche de Résumé Adaptatif** – Un LLM finement ajusté avec des modèles de prompts qui s’adaptent au contexte du questionnaire (industrie, réglementation, niveau de risque).  
3. **Couche de Graphe de Provenance** – Un graphe de propriétés qui stocke les nœuds de preuve, les nœuds de réponse, et les arêtes « dérivé de », enrichi de versionnage et de hachages cryptographiques.

Ci‑dessous le diagramme Mermaid qui illustre le flux de données d’une requête de questionnaire jusqu’à la réponse finale.

```mermaid
graph TD
    A["Questionnaire Item"] --> B["Intent Extraction"]
    B --> C["Semantic Retrieval"]
    C --> D["Top‑K Fragments"]
    D --> E["Adaptive Prompt Builder"]
    E --> F["LLM Summarizer"]
    F --> G["Summarized Evidence"]
    G --> H["Provenance Graph Update"]
    H --> I["Answer Publication"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

*Tous les libellés des nœuds sont entourés de guillemets comme requis.*

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## Workflow Étape par Étape

### 1. Extraction d’Intention

Lorsqu’un utilisateur ouvre un champ de questionnaire, l’UI envoie le texte brut de la question à un modèle léger d’intention. Le modèle classe la requête dans l’une des **catégories de preuve** (politique, rapport d’audit, configuration, extrait de log, attestation tierce).

### 2. Recherche Sémantique

L’intention classifiée déclenche une requête contre l’index hybride :

- **Vecteurs denses** générés par un encodeur fin‑ajusté sur le corpus de conformité de l’organisation.  
- **BM25** assure la correspondance lexicale pour les citations réglementaires (ex. « ISO 27001 A.12.1 »).

Le moteur renvoie les **Top‑K** (par défaut = 5) fragments, chacun représenté par un enregistrement métadonnées léger :

```json
{
  "doc_id": "policy‑2024‑access‑control",
  "section": "4.2 Role‑Based Access",
  "version": "v2.1",
  "hash": "a3f4c9…",
  "score": 0.92
}
```

### 3. Constructeur de Prompt Adaptatif

Le système crée un prompt dynamique qui injecte :

- La question du questionnaire d’origine.  
- Les fragments de preuve sélectionnés (sous forme de liste à puces concise).  
- Des consignes de ton réglementaire (ex. « utiliser la voix passive, référencer les numéros de clause »).  

Exemple de snippet de prompt :

```
You are a compliance specialist answering: "How does your organization enforce least‑privilege access?"
Relevant evidence:
- Section 4.2 of Access Control Policy (v2.1) – Role‑Based Access definitions.
- Audit Report Q3‑2024 – Findings on permission reviews.
Write a concise answer (≤ 150 words) that references the policy clause and includes a short justification.
```

### 4. LLM Résumeur

Un **LLM adapté au domaine** (par ex. un modèle de 13 B fin‑ajusté sur 10 k paires questionnaire‑preuve historiques) traite le prompt. Le modèle génère un résumé qui :

- **Cite** la source exacte (« voir Politique d’Accès § 4.2 »).  
- **Conserve** une terminologie cohérente avec les réponses approuvées précédemment (via des exemples few‑shot).  

Sortie typique :

> “Nous appliquons le principe du moindre privilège à travers des contrôles basés sur les rôles définis dans la Politique d’Accès § 4.2. Les permissions sont révisées chaque trimestre, comme le confirme le Rapport d’Audit du troisième semestre 2024, qui a attesté une conformité de 100 % aux rôles définis.”

### 5. Mise à Jour du Graphe de Provenance

Le nœud de réponse est créé dans le graphe avec les propriétés :

- `answer_id`, `question_id`, `generated_at`, `model_version`.  
- Arêtes `DERIVED_FROM` pointant vers chaque nœud de preuve source.  

Chaque arête stocke le `hash` du fragment source, garantissant l’immuabilité. Le graphe est persisté dans une base de données **sous‑forme d’arbre de Merkle**, permettant la preuve d’intégrité et la vérification cryptographique.

### 6. Publication de la Réponse & Revue Humaine

La réponse générée apparaît dans l’UI du questionnaire avec un bouton **« Vue Preuve »**. En cliquant, on voit les fragments liés, leurs versions, et une **signature numérique**. Les réviseurs peuvent :

- **Approuver** (créant un enregistrement d’audit immuable).  
- **Modifier** (déclenche la création d’une nouvelle version du nœud de réponse).  
- **Rejeter** (alimente la boucle d’apprentissage du modèle).

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## Apprentissage par Renforcement à partir du Retour Humain (RLHF)

AESE exploite un cycle RLHF léger :

1. Capturer les actions du réviseur (approuver / modifier / rejeter) avec horodatage.  
2. Traduire les modifications en **données de préférence pairées** (réponse originale vs. réponse modifiée).  
3. Ajuster périodiquement le LLM sur ces préférences via un algorithme Proximal Policy Optimization (PPO).  

Avec le temps, le modèle internalise la façon de formuler les réponses propres à l’organisation, réduisant les besoins d’interventions manuelles jusqu’à **70 %**.

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## Garanties de Sécurité et de Conformité

| Préoccupation | Mitigation AESE |
|---------------|-----------------|
| **Fuite de Données** | Toutes les opérations de récupération et de génération se déroulent à l’intérieur d’un VPC. Les poids du modèle ne quittent jamais l’environnement sécurisé. |
| **Preuve d’Altération** | Les hachages cryptographiques stockés sur les arêtes du graphe immutable; toute modification invalide la signature. |
| **Alignement Réglementaire** | Les modèles de prompt intègrent les règles de citation propres aux régulations; le modèle est audité chaque trimestre. |
| **Vie Privée** | Les données sensibles (PII) sont anonymisées lors de l’indexation grâce à un filtre de confidentialité différentielle. |
| **Explicabilité** | La réponse inclut une “trace source” exportable au format PDF pour les audits. |

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## Points de Performance

| Métrique | Baseline (Manuel) | AESE (Pilote) |
|----------|-------------------|---------------|
| Temps moyen de réponse par item | 12 min (recherche + rédaction) | 45 s (auto‑résumé) |
| Taille de la pièce jointe | 2,3 Mo (PDF complet) | 215 Ko (fragment extrait) |
| Taux d’approbation dès la première soumission | 58 % | 92 % |
| Exhaustivité de la traçabilité d’audit | 71 % (infos de version manquantes) | 100 % (graph‑based) |

Ces chiffres proviennent d’un pilote de six mois réalisé avec un fournisseur SaaS de taille moyenne traitant ~1 200 items de questionnaire chaque mois.

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## Intégration avec la Plateforme Procurize

AESE est exposé comme un **micro‑service** via une API REST :

- `POST /summarize` – reçoit `question_id` et un `context` optionnel.  
- `GET /graph/{answer_id}` – renvoie les données de provenance au format JSON‑LD.  
- `WEBHOOK /feedback` – reçoit les actions du réviseur pour le RLHF.

Le service peut être **branché à n’importe quel workflow existant**—qu’il s’agisse d’un système de ticketing personnalisé, d’une chaîne CI/CD pour les contrôles de conformité, ou directement dans l’UI Procurize via un SDK JavaScript léger.

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## Feuille de Route Future

1. **Preuves Multimodales** – Intégrer captures d’écran, diagrammes d’architecture, et extraits de code en s’appuyant sur des LLMs à capacités vision.  
2. **Fédération de Graphes Inter‑Organisations** – Autoriser le partage sécurisé de nœuds de preuve entre partenaires tout en préservant la traçabilité.  
3. **Contrôles d’Accès Zero‑Trust** – Appliquer des politiques basées sur les attributs aux requêtes du graphe, garantissant que seules les personnes autorisées voient les fragments sensibles.  
4. **Moteur de Prévision Réglementaire** – Coupler AESE à un modèle prédictif des tendances réglementaires afin d’anticiper les lacunes de preuve à venir.

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## Conclusion

Le Moteur de Résumé Adaptatif des Preuves transforme l’étape fastidieuse de **« trouver‑et‑joindre »** en une expérience fluide, pilotée par l’IA, qui délivre :

- **Rapidité** – Réponses en temps réel sans sacrifier la profondeur.  
- **Précision** – Résumés contextuels alignés avec les normes.  
- **Auditabilité** – Provenance immuable pour chaque réponse.  

En tissant ensemble la génération augmentée par récupération, le prompting dynamique et un graphe de connaissances versionné, AESE élève le niveau de l’automatisation de la conformité. Les organisations qui adoptent cette capacité peuvent s’attendre à des cycles de conclusion de contrats plus rapides, à un risque d’audit réduit, et à un avantage concurrentiel mesurable dans un marché B2B de plus en plus centré sur la sécurité.