- Référence : IAGF
- Durée : 2 jours (14h)
- Lieu : Au choix. À distance ou en présentiel, à Paris ou en Régions
1590€ HT
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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.
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 :
Public :
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 ce test.Études de cas guidées sur l’utilisation de l’IA pour la détection de fraude, la prévision de trésorerie et l’automatisation du reporting. Environ 40 % du temps de formation est consacré à l’analyse de cas réels et à des mises en situation.
Introduction, marché et étapes d'un projet de Computer Vision
Développer un algorithme de reconnaissance et entraîner un réseau de neurones
Comprendre, manipuler et intégrer les modèles d’IA générative dans les pipelines de données modernes
Conduire un projet d'intelligence artificielle
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