Les organisations qui traitent des questionnaires de sécurité rencontrent souvent des difficultés liées à la provenance des réponses générées par l'IA. Cet article explique comment construire un pipeline de preuves transparent et auditable qui capture, stocke et relie chaque morceau de contenu produit par l'IA à ses données source, politiques et justifications. En combinant l’orchestration de LLM, le marquage par graphe de connaissances, les journaux immuables et les contrôles de conformité automatisés, les équipes peuvent fournir aux régulateurs une trace vérifiable tout en conservant la rapidité et la précision offertes par l'IA.

Les modèles de langage à grande échelle multi-modaux (LLM) peuvent lire, interpréter et synthétiser des artefacts visuels — diagrammes, captures d’écran, tableaux de bord de conformité—les transformant en preuves prêtes pour l’audit. Cet article explique l’architecture technologique, l’intégration au flux de travail, les considérations de sécurité et le ROI réel de l’utilisation de l’IA multi-modale pour automatiser la génération de preuves visuelles pour les questionnaires de sécurité.