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RiskTailor : un rapport de risques, une restitution par lecteur
Un pipeline RAG exposé en API qui adapte la synthèse d'un rapport de risques cyber à l'architecte, au manager ou au responsable conformité — publié à INFORSID 2026, en premier auteur.
- Rôle
- Stage R&D — premier auteur de la publication
- Période
- 01 — 03 · 2026
- Statut
- Recherche publiée — INFORSID 2026
- Outils
- PythonFastAPIRAGEmbeddingsLLM
01Vue d'ensemble
Un rapport d'analyse de risques cyber est dense et unique, mais ses lecteurs ne le sont pas : l'architecte cherche les vulnérabilités techniques, le manager les impacts et priorités, le responsable conformité la traçabilité. Chacun relit tout pour trouver sa part.
Stage de R&D au CETIC (Centre d'excellence en TIC, Charleroi), à distance, dans un travail de recherche collectif sur la génération de rapports de risques par IA. Méthodes de gestion des risques prises comme cadre de structuration : ITSRM, EBIOS, ISO 27005.
Ce que j'ai fait personnellement
- 01Développé les traitements NLP qui identifient et organisent les éléments saillants des rapports (menaces, vulnérabilités, impacts).
- 02Expérimenté modèles de langage, embeddings et génération de synthèses contextualisées.
- 03Implémenté l'API REST FastAPI : déposer un rapport, choisir le profil du lecteur, obtenir une restitution exploitable.
- 04Premier auteur de l'article présenté à INFORSID 2026.
Ce qui ne vient pas de moi —La recherche est collective (CETIC). Les co-auteurs de l'article sont Abiola Paterne Chokki et Jean-François Daune ; la répartition fine des sous-modules relève des livrables internes.
02Contraintes
- Rapports non structurés, terminologie propre à chaque méthode de gestion des risques.
- Une même source, plusieurs restitutions fidèles : personnaliser sans inventer.
- Un service utilisable par d'autres applications, pas un notebook.
03Architecture
Rapport source
- §1 Contexte et périmètre
- §2 Menaces identifiées
- §3 Vulnérabilités techniques
- §4 Impacts métier
- §5 Niveau de risque et priorités
- §6 Mesures et contrôles
- §7 Risque résiduel et traçabilité
Restitution · Architecte
- Vulnérabilités par composant
- Correctifs techniques recommandés
- Dépendances exposées
- 01
Prétraitement
Découper et organiser le rapport selon la structure des méthodes de risque.
- 02
Recherche
Retrouver, par embeddings, les passages pertinents pour le profil demandé.
- 03
Génération par profil
Produire une synthèse ancrée dans ces passages, au niveau de détail du lecteur.
- 04
API
FastAPI expose le flux : dépôt, profil, restitution.
Vue conceptuelle — sans détail de modèles ni de métriques internes.
04Décisions d'implémentation
- 01
Le profil du lecteur comme paramètre de première classe
Le profil oriente à la fois la recherche des passages et la forme de la synthèse : on ne génère pas « un résumé » puis on le reformule.
- 02
Ancrer la génération
La synthèse s'appuie sur les passages retrouvés plutôt que sur la mémoire du modèle, pour rester fidèle au rapport source.
05Difficultés
Personnaliser sans déformer
Le risque d'une restitution par profil est d'omettre ou d'exagérer. L'ancrage dans les passages et la structure des méthodes de risque servent de garde-fous.
06Évaluation
La démarche d'évaluation et ses résultats sont ceux de l'article INFORSID 2026 et des livrables du CETIC.
Non publiéJe ne reproduis ici ni modèles, ni scores, ni statut de déploiement de l'API : ils relèvent des livrables autorisés.
07Résultats
- Un pipeline NLP / RAG intégré dans une application backend, exposé en API.
- Publication : « RiskTailor : Automatisation de la Personnalisation de Rapports de Risques Cybersécurité par Profil Utilisateur », M. Abi, A. P. Chokki, J.-F. Daune — INFORSID 2026.
08Ce que j'en retiens
- 01Définir le lecteur avant le modèle : la sortie utile dépend de qui la lit.
- 02Écrire l'article oblige à séparer ce qui est démontré de ce qui est seulement plausible.
09Preuves
- Programme INFORSID 2026 — article n° 42, session « Systèmes de recommandation », 27 mai
- Lettre de recommandation de l'encadrantSur demande