Formation Intelligence Artificielle (IA) : applications pratiques pour la finance d'entreprise.

Programme de formation Intelligence Artificielle (IA) : applications pratiques pour la finance d'entreprise.

Fondamentaux de l’IA pour les professionnels de la finance

– Intelligence artificielle et IA générative : définitions, fonctionnement et distinctions clés pour un public non-technique
– Panorama des outils d’IA disponibles : ChatGPT, Copilot, Gemini, Mistral et leurs spécificités
– Pertinence de l’IA pour la finance : pourquoi les métiers financiers sont particulièrement concernés par cette transformation
– Confidentialité et RGPD : enjeux spécifiques liés aux données financières sensibles (comptes, relevés, factures)
– Avantages et limites : ce que l’IA sait faire aujourd’hui et ses points de vigilance (hallucinations, biais, dépendance)

**Exemples d’activités pratiques :**

– Première interaction avec un outil d’IA générative sur une problématique financière simple
– Identification des données financières sensibles et des précautions à prendre

Cas d’usage de l’IA en finance d’entreprise

– Analyse et stratégie financière : exploiter l’IA pour synthétiser des données, identifier des tendances et alimenter la prise de décision
– Automatisation des tâches récurrentes : rapprochement bancaire, catégorisation d’écritures, génération de reportings
– Prédiction et optimisation du cashflow : anticiper les flux de trésorerie à partir de données historiques
– Communication et rédaction financière : rédaction de notes de synthèse, comptes rendus, commentaires de gestion assistés par IA
– Analyse des risques clients/fournisseurs : scoring et détection d’anomalies dans les données transactionnelles

**Exemples d’activités pratiques :**

– Études de cas par domaine : comptabilité, contrôle de gestion, trésorerie
– Utilisation de l’IA pour produire une analyse financière à partir de données chiffrées

Maîtriser le prompting appliqué à la finance

– Bases du prompting : structurer une requête claire pour obtenir un résultat exploitable
– Techniques avancées : rôle, contexte, format de sortie et itération pour affiner les résultats
– Prompts métier finance : formuler des demandes spécifiques (analyse d’écarts, synthèse de bilan, projection budgétaire)
– Assistants IA personnalisés (GPTs) : principe de fonctionnement et exemples d’usage pour la finance (assistant budget, assistant reporting)

**Exemples d’activités pratiques :**

– Création de prompts progressifs pour résoudre une problématique financière concrète
– Démonstration d’un assistant IA personnalisé adapté à une tâche financière récurrente

Perspectives et adoption de l’IA dans l’organisation financière

– Transformation des métiers finance : évolution des rôles et nouvelles compétences à développer
– Conduite du changement : freins courants et leviers pour embarquer les équipes
– Bonnes pratiques pour une adoption efficace : commencer petit, mesurer les gains, itérer
– Plan d’action personnel : identifier ses propres cas d’usage prioritaires et définir ses prochaines étapes

**Exemples d’activités pratiques :**

– Élaboration d’un plan d’action individuel : 2-3 cas d’usage IA à mettre en œuvre dans son quotidien professionnel