IA : usages concrets et enjeux pour les métiers de la finance

Public

• DAF / RAF
• Expert-comptable
• Contrôleur de gestion

Prérequis :

Aucun prérequis

Programme

OBJECTIFS

• Comprendre les principaux usages de l’IA pour les métiers de la finance.
• Identifier les opportunités et limites des outils d’IA dans son activité.
• Analyser des données financières avec l’IA pour appuyer la décision.
• Vérifier les risques opérationnels et réglementaires liés aux usages IA.

BÉNÉFICES OPÉRATIONNELS

• Gagner du temps sur les livrables (analyse, reporting, synthèses)
• Améliorer la qualité et la structuration (gabarits, méthodes, checklists)
• Sécuriser les usages (données, confidentialité, règles simples)

DÉROULÉ PÉDAGOGIQUE

Avant la session (optionnel)

Mini-quiz + collecte d’1 cas d’usage par participant

Jour 1

Les bases utiles

• Ce que l’IA sait faire / ne sait pas faire
• Où ça aide vraiment en finance, et où il faut être prudent

Méthode : bien formuler + bien contrôler 

• Construire une demande claire (contexte, contraintes, format attendu)
• Réduire les erreurs : itération, vérifications, reformulation, contrôle humain
• Sortir des livrables “prêts à l’emploi” (tableaux, plans, mails, notes)

Cas d’usage 1 : transformer un document en information exploitable

• Extraction + synthèse + points d’attention
• Exemple : PDF (contrat / facture / reporting) → extraction → synthèse → checklist de contrôle
• Outils possibles selon contexte : OCR + IA générative

Cas d’usage 2 : reporting & commentaire de gestion

• Analyse d’écarts, synthèse KPI, rédaction d’un commentaire “CODIR-ready”
• Atelier : produire un commentaire mensuel structuré + plan de vérification

Cas d’usage 3 : automatiser un micro-process

• Logique simple d’automatisation (collecter → mettre en forme → diffuser → tracer)
• Démonstration guidée : exemple de workflow type (no-code / Zapier), sans entrer dans de la technique lourde

Risques & règles d’usage 

• Données : ce qu’on met / ce qu’on ne met pas
• Confidentialité, erreurs, biais : réflexes simples
• Livrables : mini-charte + checklist de validation

Mise en pratique : plan d’action 

Chaque participant repart avec 2- 3 cas applicables + un mini plan de test (pilote court)

Webinaire post-formation

• Retours d’expérimentation : ce qui a été testé, ce qui marche, ce qui coince
• Clinique de cas : travail guidé sur des cas réels (prompts, contrôles, améliorations, automatisation si pertinent)
• Consolidation : finalisation des livrables : bibliothèque de prompts + checklists + règles d’usage

Evaluations

Méthodes pédagogiques :

• Parcours de formation en 3 phases : introduction à la formation/formation/mise en pratique.
• Formation opérationnelle alternant des éléments techniques, théoriques et d’études de cas.
• En présentiel et en distanciel.
• Echanges entre pairs.
• Apports pédagogiques et techniques actualisés.
• Supports de cours et ressources.
• Webinaire post formation sur retour d’expérience.

Modalités d’évaluation :

• Quiz des besoins et attentes, quiz de positionnement, quiz formatifs, quiz d’évaluation.
• Questionnaire de satisfaction de la formation