Injection de connaissances dynamique des cadres

Qu'est-ce que l'injection de connaissances dynamique des cadres ?

L'injection de connaissances dynamique des cadres est la technologie centrale qui différencie ISMS Copilot des assistants IA polyvalents. Lorsque vous posez une question sur des cadres de conformité, le système détecte automatiquement les cadres auxquels vous faites référence et enrichit le contexte de l'IA avec des connaissances faisant autorité — garantissant des réponses précises, prêtes pour l'audit et fondées sur les exigences réelles du cadre.

Pourquoi nous avons conçu cela

Les modèles d'IA génériques sont entraînés sur de vastes connaissances issues d'Internet, ce qui crée deux problèmes pour les professionnels de la conformité :

• Risque d'hallucination : L'IA peut citer avec assurance des contrôles ou des exigences qui n'existent pas

• Informations obsolètes : Les mises à jour des cadres (comme l'ISO 27001:2022) peuvent ne pas être reflétées dans les données d'entraînement

Nous avions besoin d'un moyen pour ancrer chaque réponse dans des connaissances de cadres vérifiées et à jour, sans obliger les utilisateurs à télécharger des centaines de pages de documentation normative pour chaque conversation.

Comment ça fonctionne (Vue d'ensemble)

Le système d'injection opère en trois étapes lors de chaque interaction par chat :

1. Détection intelligente

Le système surveille votre conversation pour détecter les mentions de cadres de conformité. Cela fonctionne pour les références explicites (« ISO 27001 Annexe A.8.1 ») et implicites (« quelles sont les exigences de contrôle d'accès ? » dans un espace de travail focalisé sur la sécurité de l'information).

2. Récupération des connaissances

Lorsqu'un cadre est détecté, le système récupère les connaissances structurées pertinentes — contrôles, clauses, exigences et mappages — à partir de notre base de connaissances propriétaire construite à partir de projets de conseil réels et de la documentation officielle des cadres.

3. Enrichissement du contexte

Avant que l'IA ne génère une réponse, les connaissances du cadre sont injectées dans le contexte du prompt. Cela garantit que la réponse de l'IA est ancrée dans des exigences de cadre précises et actuelles plutôt que dans des données d'entraînement génériques.

Cadres pris en charge

Le système prend actuellement en charge l'injection automatique de connaissances pour quatorze cadres de conformité :

• ISO 27001:2022 – Systèmes de management de la sécurité de l'information

• ISO 42001:2023 – Systèmes de management de l'IA

• ISO 27701:2019 – Système de management de la protection de la vie privée

• SOC 2 – Critères des services de confiance

• HIPAA – Loi sur la portabilité et la responsabilité de l'assurance maladie

• RGPD – Règlement général sur la protection des données

• CCPA – Loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs

• NIS 2 – Directive sur la sécurité des réseaux et des systèmes d'information

• DORA – Loi sur la résilience opérationnelle numérique

• ISO 9001:2015 – Système de management de la qualité

• ISO 22301:2019 – Système de management de la continuité d'activité

• HDS v2.0 – Certification d'Hébergeur de Données de Santé

• TISAX – Trusted Information Security Assessment Exchange

• IA Act (EU) – Règlementations de l'Union européenne sur l'intelligence artificielle

Des cadres supplémentaires sont ajoutés en fonction de la demande des utilisateurs et des recherches de notre équipe d'ingénierie GRC sur les réglementations émergentes.

L'expérience utilisateur

Lorsque vous envoyez un message qui déclenche la détection d'un cadre, vous verrez des indicateurs de chargement tels que :

• « Analyse de votre question... »

• « Consultation des connaissances du cadre... »

• « Préparation de la réponse... »

Cela prend généralement 5 à 15 secondes. La réponse que vous recevrez inclura des citations spécifiques aux exigences, contrôles ou clauses du cadre — preuve que l'injection de connaissances a fonctionné.

Évolution par rapport au RAG

ISMS Copilot v1.0 utilisait la génération augmentée par récupération (RAG), qui cherchait des segments pertinents dans une base de données vectorielle à chaque fois. Bien qu'efficace, le RAG présentait des limites :

• Qualité de récupération variable selon la formulation de la requête

• Latence plus élevée due aux recherches dans la base de données

• Difficulté à maintenir une couverture exhaustive des cadres

En décembre 2024, nous sommes passés à l'injection dynamique avec des connaissances de cadres structurées et organisées. Cette approche apporte :

• Cohérence : La mention d'un même cadre récupère toujours les mêmes connaissances faisant autorité

• Vitesse : Pas de latence de recherche vectorielle

• Complétude : Des structures de cadres entières (contrôles, clauses, mappages) disponibles à la demande

• Maintenabilité : Les ingénieurs GRC peuvent mettre à jour les connaissances des cadres de manière centralisée lors du changement des normes

Aperçu de l'architecture technique

Bien que les détails d'implémentation spécifiques soient propriétaires, l'architecture de haut niveau suit les meilleures pratiques de l'industrie pour les systèmes d'IA contextuels :

• Couche de détection : La recherche de motifs identifie les références aux cadres dans l'historique de la conversation

• Couche de connaissances : Des tableaux markdown structurés stockent les contrôles, clauses et exigences pour chaque cadre

• Couche d'injection : Les connaissances sélectionnées sont ajoutées au prompt système avant l'inférence de l'IA

• Couche de réponse : L'IA génère des réponses ancrées dans les connaissances du cadre injectées

Assurance qualité

Les connaissances des cadres subissent un examen rigoureux avant d'entrer dans le système :

• Vérification par ingénieur GRC : Notre équipe de professionnels de la conformité valide tout le contenu des cadres par rapport aux sources officielles

• Examen humain : Chaque mise à jour des connaissances du cadre est revue manuellement pour s'assurer de son exactitude et de son exhaustivité

• Suivi des versions : Les connaissances des cadres sont versionnées (ex : ISO 27001:2022 vs 2013) pour garantir que les utilisateurs obtiennent les normes actuelles

Ce double processus d'examen — validation par un ingénieur GRC plus une surveillance humaine approfondie — garantit que les connaissances que vous recevez répondent à des standards de qualité de niveau audit.

Ce que cela signifie pour les utilisateurs

En utilisant ISMS Copilot, vous obtenez :

• Des réponses précises : Ancrées dans les exigences réelles du cadre, sans contenu halluciné

• Des informations actuelles : La base de connaissances reflète les dernières versions et mises à jour des cadres

• Des résultats prêts pour l'audit : Les réponses incluent des citations spécifiques aux contrôles/clauses que vous pouvez vérifier

• Zéro configuration : Pas besoin de télécharger des documents de normes ou de configurer des paramètres

Pour plus de détails sur la manière dont ISMS Copilot prévient les hallucinations de l'IA grâce à l'ancrage des connaissances, consultez Comprendre et prévenir les hallucinations de l'IA.