On ne digitalise plus.On résout.
Pourquoi nous avons construit Vailor ainsi, et ce que ça change pour vos équipes.
L'avenir de la GRC s'écrit avec l'IA
La GRC est un univers profondément textuel, documenté et normé : un terrain idéal pour les LLM, et un potentiel encore largement inexploité.
On digitalisait
Les solutions historiques ont fait passer la GRC d'Excel à des interfaces plus modernes ou à des wrappers de tableurs. Un bon pas, mais pensé avant ChatGPT, quand le potentiel de l'IA restait à prouver.
On résout
Nous sommes en 2026, post-ChatGPT : se contenter de digitaliser la GRC est dépassé. On peut désormais la résoudre avec l'IA. S'orienter aujourd'hui vers une simple digitalisation serait une erreur.
On ne digitalise plus. On résout.
IA native, pas patchée
« IA native », un terme galvaudé par le marché. Voici concrètement ce qui sépare une IA patchée d'une IA native.
IA patchée
- Dépend de l'utilisateur : qui prompte mieux obtient un meilleur résultat
- Effet boîte noire : des réponses ni sourcées, ni traçables
- RAG générique qui ratisse vos documents sans cibler le bon contexte
- Friction chatbot ↔ plateforme, et des hallucinations affirmées avec aplomb
IA native
- Traçable et vérifiable : quand l'IA s'appuie sur vos documents, elle cite l'extrait, et Vailor vérifie mot à mot qu'il y figure
- User-agnostic : le préremplissage ne demande aucun prompt, l'IA remplit directement les champs et vos experts valident. En plus, « Demander à Vailor » répond sur chaque page d'une analyse, à partir de l'analyse et de ses documents, sans accès à Internet
- Un RAG chirurgical qui amène le bon contexte au bon moment, au bon endroit, avec des garde-fous contre les hallucinations
- Model-agnostic : vous choisissez le modèle, y compris un modèle auto-hébergé chez vous
Parser nouvelle génération
Vailor lit les PDF, les documents Office, les tableurs, les images et les courriels, y compris les schémas qu'ils contiennent : vos sources sont comprises, pas seulement indexées.
RAG propriétaire
Un RAG chirurgical qui amène le bon contexte au bon moment, au bon endroit : fini le RAG générique fourre-tout.
Modèles configurables
Model-agnostic : pas besoin du dernier modèle Anthropic ou OpenAI pour fonctionner. Vous choisissez le modèle, y compris un modèle auto-hébergé.
Cité et vérifiable
Quand l'IA s'appuie sur vos documents, elle cite l'extrait, vérifié mot à mot ; rien n'est validé sans un expert et chaque décision est tracée : l'IA accélère vers la vérité, pas vers le mur.
Comment reconnaître une IA patchée ?
Quelques questions à poser aux alternatives GRC IA du marché pour savoir si elles sont réellement IA natives ou simplement IA patchées.
L'IA n'existe-t-elle que dans un chat ?
Si oui, le résultat dépend de l'utilisateur et de la qualité de son prompt : ni homogène, ni traçable. Un assistant de chat est utile en complément, pas comme seul accès à l'IA. Sinon, c'est de l'IA patchée.
Le résultat dépend-il de la façon dont chacun formule sa demande ?
Si oui, la qualité varie d'un utilisateur à l'autre et d'un projet à l'autre, et personne ne peut la garantir en audit. C'est de l'IA patchée.
Les extraits cités sont-ils vérifiés et les décisions tracées ?
Si non, vous ne pouvez ni vérifier d'où vient une proposition, ni la justifier en audit. C'est de l'IA patchée.
Existe-t-il un moyen de vérifier si le modèle a halluciné ?
Si non, c'est une boîte noire impossible à contre-évaluer. C'est de l'IA patchée.
Faites-vous des allers-retours entre un chat et les champs à remplir ?
Si oui, l'IA n'interagit pas nativement avec la plateforme comme le ferait un humain : c'est une surcouche, le contexte n'est pas injecté au bon endroit et la friction est permanente. C'est de l'IA patchée.
L'IA génère-t-elle du texte libre ou des sorties structurées, directement dans les champs de la plateforme ?
Si c'est du texte libre, l'IA ne manipule pas d'éléments structurés directement exploitables dans la plateforme. C'est de l'IA patchée.
Faut-il construire votre plateforme GRC vous-même ?
Vous vous posez forcément la question du make vs buy. Prototyper un début de module GRC sans IA peut se vibe-coder rapidement. Une plateforme GRC réellement IA native, non.
Un module scopé, oui ; l'IA native, non
Un module GRC très scopé, sans IA, peut effectivement se vibe-coder en un week-end. Mais dès qu'il faut y greffer de l'IA, l'effort grandit fortement, et l'IA native ne se vibe-code pas. Or il ne s'agit là que d'un seul module : pour N modules interconnectés au sein d'une plateforme unifiée, la complexité croît de façon exponentielle.
L'IA appliquée ne s'invente pas
Années d'IA appliquée, architectures RAG, évaluation et non-régression des prompts, garde-fous anti-hallucination, parsers de documents complexes : cela se prouve et s'industrialise. Une réponse fausse mais affirmée avec assurance, sans aucun moyen de la détecter, est la pire application possible de l'IA : pire que l'absence d'IA.
Un outil interne, c'est du shadow IT
Il hébergerait votre registre de risques et vos vulnérabilités. Le valideriez-vous en audit, sans SDLC sécurisé, sans analyse de risque, sans PRA, sans SLA, sans PCA ? L'outil qui pilote votre conformité ne peut être lui-même ingouvernable. Et le rendre réellement gouvernable représente, en coûts internes de build et de run, davantage qu'une licence.
Un produit, pas un projet : l'horloge réglementaire tourne
Les référentiels et réglementations évoluent en continu : chaque heure passée à maintenir un outil interne est une heure de moins consacrée à la sécurité réelle. Acheter, c'est démarrer sur un pilote cadré ; construire, c'est attendre des mois avant d'avoir un outil utilisable.
Conçu pour l'entreprise
Pensé pour les grands groupes, ETI et ESN : une architecture moderne, avec des données stockées en France en SaaS, et conçue pour durer.
Votre organisation, entité par entité
Vailor reprend votre organisation : groupe, filiales, périmètres et actifs. Chaque entité suit les paramètres du groupe ou garde les siens (échelles, matrices, sources de risque).
RBAC fin
Contrôlez précisément qui peut voir, modifier ou valider chaque élément, par module et par entité, avec des rôles sur mesure (y compris un auditeur en lecture seule).
Souveraineté & déploiement
En SaaS, données stockées en France (AWS, région Paris) et traitements d'IA dans l'Union européenne. Ou installation chez vous (Docker), avec le modèle d'IA de votre choix : vos données restent sous votre contrôle.
Future-proof par nature
Conçu après l'arrivée des LLM, Vailor place l'IA au cœur de chaque parcours. Une IA ajoutée après coup à une plateforme existante reste une surcouche.
Pas un pitch commercial : un échange
30 minutes pour échangersur vos besoins.
Un vrai rendez-vous avec l'équipe fondatrice : on parle IA, GRC et de vos cas d'usage. Vous repartez avec des conseils concrets sur l'usage de l'IA, même si Vailor n'est pas la bonne réponse pour vous.
- Parler IAOù l'IA vous fait vraiment gagner du temps, et où elle n'a pas sa place.
- Parler GRCVos méthodes, vos référentiels, votre organisation : on part de votre réalité.
- Repartir conseilléDes recommandations franches sur l'usage de l'IA dans vos équipes, sans engagement.
ou écrivez-nous à contact@vailor.ai