Cet article présente une architecture novatrice qui combine l’apprentissage fédéré accéléré par le quantique, la génération augmentée par récupération multimodale et les graphes de connaissances dynamiques pour la conformité. Il explique comment cette approche fournit une synthèse d’évidences à faible latence, préservant la confidentialité, pour la conformité réglementaire en temps réel au sein d’entreprises distribuées, tout en traitant les défis d’évolutivité, de sécurité et d’explicabilité.