Dans les environnements SaaS modernes, la collecte de preuves d’audit est l’une des tâches les plus chronophages pour les équipes de sécurité et de conformité. Cet article explique comment l’IA générative peut transformer la télémétrie brute du système en artefacts de preuve prêts à l’emploi — extraits de logs, instantanés de configuration, captures d’écran—sans aucune intervention humaine. En intégrant des pipelines pilotés par l’IA aux piles de surveillance existantes, les organisations obtiennent une génération de preuves « zero‑touch », accélèrent les réponses aux questionnaires et maintiennent une posture de conformité continuellement auditable.

Dans un environnement où les fournisseurs doivent répondre à des dizaines de questionnaires de sécurité couvrant des cadres tels que [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), le RGPD et le CCPA, générer rapidement des preuves précises et contextuelles constitue un goulet d'étranglement majeur. Cet article présente une architecture d'IA générative guidée par ontologie qui transforme les documents de politique, les artefacts de contrôle et les journaux d'incident en extraits de preuves adaptés à chaque question réglementaire. En couplant un graphe de connaissances spécifique au domaine avec des grands modèles de langage conçus via des prompts, les équipes de sécurité obtiennent des réponses en temps réel, auditables, tout en conservant l'intégrité de la conformité et en réduisant considérablement les délais de réponse.

Cet article explore en profondeur les stratégies d'ingénierie des prompts qui permettent aux grands modèles de langage de fournir des réponses précises, cohérentes et auditable pour les questionnaires de sécurité. Les lecteurs apprendront comment concevoir des prompts, intégrer le contexte des politiques, valider les sorties et intégrer le flux de travail dans des plateformes comme Procurize pour obtenir des réponses de conformité plus rapides et sans erreur.