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.

Cet article explore une architecture novatrice qui combine l'IA générative avec des registres de provenance basés sur la blockchain, offrant des preuves immuables et auditables pour l'automatisation des questionnaires de sécurité tout en préservant la conformité, la confidentialité et l'efficacité opérationnelle.