Voir les dates des sessions

Objectifs

A l'issue de cette formation, les candidats certifiés seront capables de :

  •    Optimiser l'utilisation de leur outil d'IA générative (Chat GPT, Gemini…) pour gagner en productivité
  •    Appréhender l'ensemble des outils d'IA et leurs cas d'application au quotidien
  •    Produire plus de valeur à partir de leurs données

Les objectifs pédagogiques de la formation :

  • Maîtriser les fondamentaux de l’IA et ses cas d'application en Finance
  • Connaître les outils et technologies pour utiliser ces modèles
  • Décrypter le fonctionnement des IA génératives
  • Limiter les risques d'hallucinations et gagner en autonomie
  • Optimiser le prompt engineering par la connaissance de ses biais cognitifs

Conditions d'admission

Publics cibles :

  •    Analyste financier
  •    Gérant d’actifs
  •    Gestionnaire de patrimoine
  •    Professionnels du secteur de la banque et de l’assurance

Modalités de recrutement :

  • Entretien avec le directeur de la formation

Prérequis à l'entrée en formation :

  • Aucun prérequis

Modalités d'accès :

A date fixe

Programme

Programme de la formation :

Bloc 1 : les concepts clés en Data Science et IA (3h)

  • Analyse exploratoire :
    • Identifier les tendances
    • Analyser les relations cachées
    • Extraire les informations pertinentes à partir des données
  • Analyse prédictive :
    • Utilisation des algorithmes pour apprendre à partir des données
    • Application à l’analyse financière
  • Outils et compétences pour aller plus loin et appliquer ces techniques au quotidien

Bloc 2 : panorama des modèles d’IA : (3h)

  • IA prédictives :
    • Fonctionnement du Machine Learning
    • Principaux modèles d’IA prédictive en finance
    • Mise en d’application sur des cas concrets
  • Utilisation des IA en trading algorithmique
  • Deep Learning :
    • Mécanismes des réseaux de neurones
    • Cas d’application des réseaux de neurones en finance

Bloc 3 : la révolution des IA génératives (4h)

  • Modèles de langage :
    • Concepts incontournables des Modèles de Langage (LLM)
    • Principes d’analyse et de génération de texte
  • Hallucinations des IA :
    • Les différents types d’hallucinations,
    • Causes des hallucinations et réduction de ces biais
  • Outils d’IA génératives :
    • Panorama des fonctionnalités des IA
    • Techniques évoluées des IA agentiques
  • Prompt Engineering :
    • Techniques clés du prompt engineering
    • Application à une quinzaine de cas d’usage quotidiens en finance

Bloc 4 : Data et dépendances (4h)

  • Amélioration de la qualité des données :
    • Les différentes formes et les origines des non-qualité de données
    • Méthodes pour améliorer la qualité des données
  • Fournisseurs de données
    • Cartographie des services des différents fournisseurs
    • Usage croissant de l’IA par les fournisseurs
    • IA : apport, limites et perspectives d’évolution
  • Biais cognitifs et IA
    • Compréhension des biais cognitifs
    • Analyse de l’impact de ces biais dans l’utilisation des IA
    • Réduction de ces biais au quotidien

Exemples de cas d’usages :

Ces cas d'usage sont donnés à titre d'exemples et ne seront potentiellement réalisables qu'en fonction du niveau de maitrise des outils d’IA générative par les participants :

Rédaction de contenus :
  • Rédaction d’un rapport de gestion
  • Rédaction d’emails professionnels
  • Synthèse de morning meeting
Analyse de données :
  • Analyse de tableaux de bord financiers
  • Analyse des états financiers
  • Génération de codes (python, macro XL)
Recherche d’informations:
  • Recherche de controverses et d’actualités
  • Extraction d’information financière
  • Extraction de données ESG
Gestion documentaire:
  • Traduction
  • Aide à la rédaction d’un prospectus de fonds

Durée de la formation :

14 heures d'activités pédagogiques.

Parcours de formation

Modalités pédagogiques :

  • Apports théoriques
  • Mise en situation sur les métiers de la finance
  • Cas concrets d'applications

Langues d'enseignement :

Français

Expertise des consultants ou Direction académique :

Consultant - Expert en Data Analyse avec plus de 20 ans d'expérience

Certification professionnelle

Modalités d'évaluation :

Test de positionnement - Evaluation en fin de formation

Poursuite de formation :

  • Poursuite vers une certification en Data Sciences (Chartered Financial Data Scientist)

Informations pratiques

Frais de formation - Tarifs :

1950 € HT - 2340 € TTC

Modalités de financement :

Entreprise

OPCO Entreprise

Particulier

Accessibilité aux personnes en situation de handicap :

Cette formation est accessible aux personnes en situation de handicap. Une prise de contact avec notre référent handicap permettra d'établir un diagnostic des difficultés potentielles et de mettre en œuvre des mesures d'adaptations. Vous pouvez prendre contact par email avec notre référent handicap à l'adresse : agoyer@sfaf.com

Voies d’accès :

Adresse : 5-7 Avenue Percier à 75008 PARIS

Accès piétons :

Station « Miromesnil »

Station « La Boétie»

Station « St Philippe du Roule »

Station « Haussmann – Miromesnil »

Accès VELIB :

n°8 025 au 39 rue de Miromesnil

Accès voitures

Accès rapide à PARIS et au Bd Périphérique, à l’A86, l’A1 et l’A15

Parking Public à proximité

- Parking Zenpark - 55 rue de la Boetie - Paris 8ème Arr

- Parking Haussmann Berri - 155 Bd haussmann - Paris 8ème Arr

Chiffres clés

  • Année de lancement - Aucune donnée à ce jour
Votre interlocuteur : 
 
Antoine GOYER
Directeur formation

Tél. 06 42 02 37 51
email : agoyer@sfaf.com