Dans un monde où le risque des fournisseurs peut changer en quelques minutes, les scores de risque statiques deviennent rapidement obsolètes. Cet article présente un moteur de calibration continue du score de confiance alimenté par l'IA qui ingère des signaux comportementaux en temps réel, des mises à jour réglementaires et la provenance des preuves pour recomposer les scores de risque des fournisseurs à la volée. Nous explorons l'architecture, le rôle des graphes de connaissances, la synthèse de preuves basée sur l'IA générative, et les étapes pratiques pour intégrer le moteur aux flux de travail de conformité existants.

Les entreprises SaaS modernes peinent avec des questionnaires de sécurité statiques qui deviennent obsolètes à mesure que les fournisseurs évoluent. Cet article présente un moteur d'étalonnage continu piloté par l'IA qui ingère les retours en temps réel des fournisseurs, met à jour les modèles de réponses et comble le fossé d'exactitude — offrant des réponses de conformité plus rapides et fiables tout en réduisant l'effort manuel.