Intégration de l'IA dans la pratique de la fiscalité

Public

• DAF/RAF
• Analystes financiers
• Gestionnaires de portefeuille
• Acteurs de la finance désireux d'exploiter les opportunités offertes par l'IA

Prérequis :

Aucun prérequis

Programme

Note de satisfaction 2025 : 9.5/10

OBJECTIFS

• Apprendre à connaître les techniques de l’intelligence artificielle et leur utilisation en finance à travers différents cas pratiques
• Explorer le Big Data, qui constitue la matière première de l’intelligence artificielle
• Analyser l’impact de l’intelligence artificielle sur les métiers de la finance

BÉNÉFICES OPÉRATIONNELS

• Automatiser et optimiser les processus financiers.
• Exploiter efficacement le Big Data pour améliorer les analyses et décisions.
• Anticiper et s’adapter aux transformations des métiers financiers
• Renforcer son rôle stratégique dans l'intégration de l'IA en entreprise

Déroulé pédagogique

I. Introduction à l’IA pour les DAF

• Comprendre les fondamentaux de l’intelligence artificielle et son rôle dans la transformation des fonctions financières.

• Enjeux et opportunités de l’IA pour la direction financière.

• Panorama des domaines d’application de l’IA dans les entreprises.

• Quiz interactif : L’IA et ses impacts sur la performance financière.

II. Outils et solutions d’IA pour les DAF

• Solutions d’IA pour le pilotage de la performance financière (reporting automatisé, tableaux de bord intelligents, etc.).

• Automatisation des processus financiers : budget, trésorerie, clôture comptable.

• Outils prédictifs pour l’analyse des flux de trésorerie et la gestion des risques.

• IA au service du contrôle interne et de la conformité réglementaire.

• Cas pratique : Utilisation d’une solution d’IA pour l’analyse des écarts budgétaires et l’anticipation des risques.

III. IA et prise de décision stratégique

• Comment l’IA peut renforcer la qualité des décisions stratégiques financières.

• Limites de l’IA dans les processus décisionnels : biais, interprétabilité, dépendance aux données.

• Risques réglementaires, éthiques et financiers associés à l’usage de l’IA.

• Réglementations en cours et à venir (IA Act, RGPD, etc.).

• Atelier de groupe : Étude d’un cas de décision stratégique assistée par l’IA, identification des leviers et points de vigilance.

IV. Intégration de l’IA dans la direction financière

• Étapes clés pour intégrer l’IA dans les processus financiers de l’entreprise.

• Gouvernance de la donnée et rôle des DAF dans l’harmonisation des flux.

• Développement des compétences IA dans les équipes finance.

• Mesure de la performance : ROI, indicateurs de succès, adaptation continue.

• Exercice pratique : Élaboration d’un plan d’intégration d’un outil d’IA dans un processus financier existant.

V. Tendances et prospective : l’avenir de la fonction finance avec l’IA

• Innovations à venir : IA générative, agents autonomes, copilotes financiers…

• Cas concrets d’entreprises ayant transformé leur direction financière grâce à l’IA.

• Scénarios d’évolution du rôle du DAF à l’ère de l’intelligence artificielle.

• Atelier de groupe : Imaginer la feuille de route IA d’un DAF sur les 5 prochaines années.

Evaluations

Méthodes pédagogiques :

Modalités d’évaluation :

• Un QCM est proposé au début de la formation puis en fin de stage afin de mesurer l’apport de la formation
• À l’issue de la formation, l’apprenant évalue à chaud la qualité de la formation
• Après la formation, le par­ticipant évalue l’impact de la formation