<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Ontology Evolution on Automatisation intelligente pour les questionnaires et la conformité</title><link>https://blog.procurize.ai/fr/tags/ontology-evolution/</link><description>Recent content in Ontology Evolution on Automatisation intelligente pour les questionnaires et la conformité</description><generator>Hugo</generator><language>fr</language><atom:link href="https://blog.procurize.ai/fr/tags/ontology-evolution/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Génération Augmentée par Récupération Multimodale Auto‑supervisée pour l’Évolution en Temps Réel des Ontologies de Conformité</title><link>https://blog.procurize.ai/fr/self-supervised-multimodal-retrieval-augmented-generation-fo/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.procurize.ai/fr/self-supervised-multimodal-retrieval-augmented-generation-fo/</guid><description>&lt;h1 id="génération-augmentée-par-récupération-multimodale-autosupervisée-pour-lévolution-en-temps-réel-des-ontologies-de-conformité">Génération Augmentée par Récupération Multimodale Auto‑supervisée pour l’Évolution en Temps Réel des Ontologies de Conformité&lt;/h1>
&lt;h2 id="introduction">Introduction&lt;/h2>
&lt;p>Les entreprises opérant dans des secteurs réglementés doivent constamment aligner leurs modèles de données internes avec un paysage juridique en perpétuelle évolution : lois, normes et meilleures pratiques industrielles. Les pipelines de conformité traditionnels reposent sur des mises à jour manuelles des ontologies, des audits périodiques et des moteurs de règles lourds. La latence introduite par ces processus crée des angles morts que les attaquants comme les auditeurs peuvent exploiter.&lt;/p></description></item></channel></rss>