Cet article présente un nouveau moteur d'IA causale de support à la décision qui ingère des événements réglementaires en flux, construit des graphes causaux dynamiques, exécute des simulations contrefactuelles et propose des étapes de remédiation exploitables. Il explique l'architecture, les algorithmes clés, les modèles d'intégration et les cas d'usage réels pour les équipes de conformité cherchant des conseils proactifs et basés sur les données.

Cet article explore une approche novatrice qui combine IA générative, détection de glissement basée sur un graphe de connaissances, et tableaux de bord visuels basés sur Mermaid. En transformant les changements de politique bruts en diagrammes interactifs en direct, les équipes de sécurité et juridiques obtiennent des informations instantanées et exploitables sur les lacunes de conformité, réduisant le temps de réponse aux questionnaires et améliorant la posture de risque des fournisseurs.