Description

Cette formation s’adresse aux managers des fonctions finance, audit et contrôle de gestion qui souhaitent comprendre et exploiter l’intelligence artificielle générative dans leurs activités. Elle offre une vision claire des possibilités offertes par l’IA pour automatiser les analyses, optimiser les processus financiers et améliorer la qualité des décisions. Par le biais d’exemples concrets et d’ateliers pratiques, les participants découvriront comment intégrer l’IA générative tout en respectant les contraintes éthiques et réglementaires du secteur financier.

À qui s'adresse cette formation ?

Pour qui ?

• Managers et responsables des fonctions finance, audit, contrôle de gestion.
• Analystes financiers et auditeurs souhaitant se familiariser avec l’IA générative.
• Toute personne impliquée dans la transformation digitale des métiers financiers.

Prérequis

• Connaissance des métiers et processus financiers, d’audit ou de contrôle de gestion.
• Aucune compétence technique avancée en IA n’est nécessaire.

Les objectifs de la formation

Comprendre les fondamentaux de l’IA générative appliquée aux métiers de la finance, de l’audit et du contrôle de gestion

Identifier les cas d’usage clés pour automatiser les tâches analytiques, la production de rapports et la détection d’anomalies

Accompagner la mise en œuvre de solutions IA en garantissant la conformité et la maîtrise des risques

Programme de la formation

• Fondamentaux de l’IA Générative, Sécurité & Éthique
  • Introduction à l’IA générative appliquée aux métiers du chiffre.
  • Fonctionnement des modèles de langage (LLM, fine-tuning, agents spécialisés).
  • Différences entre IA analytique, générative et automatisation financière.
  • Risques : hallucinations, manipulation de données, non-vérifiabilité.
  • Enjeux de conformité : RGPD, auditabilité, conservation des preuves.
  • Principes d’éthique appliqués à la finance, à l’audit et au contrôle.
  • Exemples de cas d’usage en reporting, audit, clôture, forecast.
  • Livrables : Document de cas d’usage IA en finance / audit; Plan de contrôle des risques IA; Charte IA simplifiée (version co-validée avec les équipes); Fiche synthèse RGPD & sécurité appliquée aux données financières.
• Applications de l’IA générative en finance, audit et contrôle de gestion
  • Bases de l’ingénierie de prompts pour la finance et l’audit.
  • Structure d’un prompt efficace (contexte, instruction, format attendu).
  • Cas concrets : Reporting budgétaire mensuel; Prévision trimestrielle; Analyse d’écarts ou de coûts; Relecture de procédures de contrôle.
  • Test de variantes de prompts pour améliorer la précision.
  • Mini-workflows : du prompt au résultat automatisé.
  • Validation des réponses : cohérence, justesse, traçabilité.
  • Livrables : Banque de 5 prompts métiers finance / audit / contrôle; Guide de bonnes pratiques pour la rédaction de prompts; Mini-workflow automatisé (fichier + schéma); Tableau comparatif de réponses générées (prompt A vs B).
• Boîte à Outils IA & Management de la Connaissance
  • Sélection d’outils IA utiles pour les équipes financières (Notion AI, Excel Copilot, ChatGPT, Power BI + GPT, MindMeister, etc.).
  • Utilisation de l’IA pour synthétiser, documenter et structurer les savoirs.
  • Définition d’un espace collaboratif pour centraliser prompts, outils, retours d’expérience.
  • Modèles visuels : mind-maps, diagrammes de validation, check-lists d’audit.
  • Livrables : Répertoire annoté des outils IA/no-code pertinents pour la DAF; Modèles de mind-maps (audit, contrôle interne, analyse financière); Diagrammes explicatifs (ex : chaîne de validation ou diffusion d’info); Plan de diffusion interne des outils/prompts (via Notion, Teams…).
• Transformation des processus financiers grâce à l’IA générative
  • Identification des tâches répétitives à automatiser : Extraction de données de factures; Contrôle de seuils budgétaires; Préparation de reporting périodique.
  • Construction d’agents simples avec IA (ex : copilote de clôture, extracteur de données)
  • Enchaînement d’actions via outils no-code (Make, Zapier, Power Automate…)
  • Tests de scénarios : factures, alertes, contrôles automatiques
  • Représentation visuelle des workflows automatisés
  • Points de vigilance : validation humaine, seuils critiques, journalisation
  • Livrables : Prototype d’agent IA (extraction ou assistance reporting); Diagramme de processus automatisé (de l’entrée de données au reporting); Scénarios de test documentés avec conditions de validation; Check-list pour déploiement progressif d’un flux. automatisé