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STIME
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Mon avis sur le contenu du stage :
"très bonne overview condensée sur 1 journée"
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STIME
5/5
Intelligence artificielle et gestion financière de l’entreprise
Comprendre comment l’intelligence artificielle transforme la prise de décision et la performance financière des entreprisesDescription de la formation Intelligence Artificielle Finance
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle appliquée à la gestion financière ?
L’intelligence artificielle (IA) bouleverse le pilotage financier en permettant d’analyser, d’anticiper et d’automatiser un grand nombre de décisions stratégiques. Grâce à l’apprentissage automatique, au traitement du langage naturel et aux algorithmes prédictifs, elle optimise les prévisions budgétaires, la gestion de trésorerie et la détection d’anomalies.
Pourquoi suivre une formation Intelligence artificielle et gestion financière de l’entreprise ?
Dans un contexte économique complexe et incertain, maîtriser les leviers de l’intelligence artificielle est un atout majeur pour les responsables financiers. Cette formation permet de comprendre les concepts clés de l’IA et leurs applications concrètes dans la gestion financière : analyse prédictive, détection de fraude, optimisation des coûts, reporting automatisé, et soutien à la décision.
Programme de la formation
Objectif opérationnel :
Savoir exploiter les techniques d’intelligence artificielle pour améliorer la performance et la fiabilité des décisions financières de l’entreprise.
Objectif pédagogiques :
À l'issue de cette formation Intelligence artificielle et gestion financière de l’entreprise, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
- Comprendre les fondamentaux de l’intelligence artificielle et du machine learning appliqués à la finance.
- Identifier les domaines financiers où l’IA apporte une valeur ajoutée.
- Savoir interpréter les résultats issus des modèles d’analyse prédictive.
- Appréhender les enjeux éthiques, réglementaires et organisationnels liés à l’IA financière.
- Analyser des cas concrets d’application de l’IA dans la gestion financière.
Jour 1
Les grandes familles d’algorithmes et leurs usages financiers
Données, modèles et indicateurs : quelles spécificités en finance ?
Limites et risques de l’IA dans la prise de décisionTravaux pratiquesObjectif : Identifier les types de décisions financières améliorées par l’IA.
Description : Étude d’un cas d’entreprise fictive confrontée à une volatilité de trésorerie. Comment l’IA peut-elle anticiper les tendances ? Discussion autour des choix d’algorithmes et des résultats obtenus.
Prévision de trésorerie et gestion des risques
Automatisation du contrôle de gestion et du reporting
Utilisation de l’IA pour la détection de fraudes et d’anomaliesTravaux pratiquesObjectif : Comprendre l’usage des modèles prédictifs dans la gestion financière.
Description : Étude comparative de deux modèles d’analyse prédictive appliqués aux ventes et aux flux de trésorerie. Quel modèle choisir pour maximiser la fiabilité ?Jour 2
Choisir les bons outils (Power BI, ChatGPT, Python, etc.)
Collaborer avec la DSI et les data scientists
Mesurer la performance et la rentabilité des projets IATravaux pratiquesObjectif : Définir une feuille de route d’intégration de l’IA dans une direction financière.
Description : Atelier collectif : conception d’un plan d’action IA pour une PME. Quels KPIs suivre pour en mesurer l’impact ?
Conformité réglementaire (RGPD, auditabilité)
Risques de biais et d’erreurs d’interprétation
Bonnes pratiques de gouvernance des donnéesTravaux pratiquesObjectif : Identifier les bonnes pratiques de gouvernance et de conformité.
Description : Analyse d’un incident d’IA financière. Quelles leçons tirer pour garantir l’éthique et la fiabilité des modèles utilisés ?
Introduction à l’intelligence artificielle appliquée à la finance
Principes de base de l’intelligence artificielle et du machine learningLes grandes familles d’algorithmes et leurs usages financiers
Données, modèles et indicateurs : quelles spécificités en finance ?
Limites et risques de l’IA dans la prise de décisionTravaux pratiquesObjectif : Identifier les types de décisions financières améliorées par l’IA.
Description : Étude d’un cas d’entreprise fictive confrontée à une volatilité de trésorerie. Comment l’IA peut-elle anticiper les tendances ? Discussion autour des choix d’algorithmes et des résultats obtenus.
Applications de l’IA dans la gestion financière
Analyse prédictive et planification budgétairePrévision de trésorerie et gestion des risques
Automatisation du contrôle de gestion et du reporting
Utilisation de l’IA pour la détection de fraudes et d’anomaliesTravaux pratiquesObjectif : Comprendre l’usage des modèles prédictifs dans la gestion financière.
Description : Étude comparative de deux modèles d’analyse prédictive appliqués aux ventes et aux flux de trésorerie. Quel modèle choisir pour maximiser la fiabilité ?Jour 2
Implémenter une démarche d’IA en direction financière
Identifier les cas d’usage prioritairesChoisir les bons outils (Power BI, ChatGPT, Python, etc.)
Collaborer avec la DSI et les data scientists
Mesurer la performance et la rentabilité des projets IATravaux pratiquesObjectif : Définir une feuille de route d’intégration de l’IA dans une direction financière.
Description : Atelier collectif : conception d’un plan d’action IA pour une PME. Quels KPIs suivre pour en mesurer l’impact ?
Gouvernance, éthique et réglementation de l’IA financière
Enjeux de transparence et d’explicabilité des modèlesConformité réglementaire (RGPD, auditabilité)
Risques de biais et d’erreurs d’interprétation
Bonnes pratiques de gouvernance des donnéesTravaux pratiquesObjectif : Identifier les bonnes pratiques de gouvernance et de conformité.
Description : Analyse d’un incident d’IA financière. Quelles leçons tirer pour garantir l’éthique et la fiabilité des modèles utilisés ?
Public cible :
Cette formation s’adresse aux directeurs financiers, contrôleurs de gestion, analystes financiers, auditeurs, et toute personne impliquée dans la stratégie et le pilotage financier de l’entreprise.
Prérequis :
Avoir des notions de base en gestion financière et en analyse de données. Une culture numérique minimale est nécessaire pour comprendre les concepts de l’IA et leur application concrète en finance.
J'évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Date de mise à jour du programme : 08/10/2025
Dates et lieux
Période souhaitée
Lieux
Type d'affichage
Distanciel
Paris
Témoignages pour cette formation
Les avis figurant ci-dessous sont issus des fiches d'évaluation que remplissent les participants à la fin de la formation. Ils sont ensuite publiés automatiquement si les personnes ont explicitement accepté que nous les diffusions.