Cet article présente une architecture novatrice qui combine l’apprentissage auto‑supervisé multi‑modale et les réseaux de neurones graphiques pour fusionner des preuves de conformité textuelles, visuelles et structurées en temps réel. L’approche fournit un support de décision instantané tout en préservant la confidentialité grâce à l’apprentissage fédéré et à la validation par preuves à divulgation nulle de connaissance, la positionnant comme le moteur de prochaine génération pour les industries réglementées.