1 990€
Net de taxes
Niveau Fondamentaux
Durée 2 jours
Format Présentiel
Réf 1812
Prix sur demande
Niveau Fondamentaux
Durée 2 jours
Format Présentiel
Réf 1812

L’IA générative au service de la finance de marché

Formation destinée aux professionnels de la finance de marché (front, middle et back office) qui propose une introduction opérationnelle à l’usage de l’intelligence artificielle générative dans leur quotidien. Les participants découvrent le fonctionnement et les limites des LLM, les enjeux de confidentialité, ainsi que des cas d’usage concrets : automatisation de tâches via VBA ou Python, analyse et synthèse de rapports financiers, surveillance des risques ou production de supports décisionnels.
Axée majoritairement sur la pratique, la formation vise à permettre une prise en main immédiate des outils d’IA pour améliorer l’efficacité des analyses, du reporting et des processus de gestion des risques.
Formateur
DAVOUST LAURENT
Consultant
4.7/5 sur 8 avis vérifiés.
Formateur
William WIERZCHOWSKI
Consultant
4.7/5 sur 8 avis vérifiés.
1 990€
Net de taxes
Niveau Fondamentaux
Durée 2 jours
Format Présentiel
Réf 1812
Prix sur demande
Niveau Fondamentaux
Durée 2 jours
Format Présentiel
Réf 1812

Objectifs

  • À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
    1. Définir les concepts clés de l'IA, de l'IAG et appréhender le fonctionnement technique simplifié d'un LLM (Large Language Model).
    2. Expliquer les enjeux de confidentialité des données et comprendre les risques d'hallucinations dans un contexte financier.
    3. Utiliser soi-même l'IA générative pour générer du code et automatiser des tâches répétitives.
    4. Extraire et structurer et synthétiser des informations critiques provenant de documents existants
    5. Concevoir des supports de synthèse, des infographies et des outils de suivi des risques assistés par l'IA

Programme

Les fondamentaux
  • 1.1. Comprendre la révolution de l'IAG en Finance
    . Qu'est-ce que l'IA vs l'IA Générative ? Histoire de cette rupture technologique.
    . Exemples de Use Cases:
    > distributed cpu: repartition de calcul sur des ressource hardware
    > chat parsing pour enrichissement d’information / surveillance des règles de conformité et de loyauté:
    > coding / text generation:
    > agent ou bots opérant des surveillances de limites, ou des reconciliations en temps réel
    > alpha generation: trouver des signaux faibles dans les données de marché,
    > analyses sectorielles rapides / analyse accélérée de publication de résultat pour se positionner avant la concurrence
    . Fonctionnement d'un LLM (Architecture Transformer, notion de Token, fenêtres de contexte) et leurs limites.
    . Comparatif de plusieurs modèles (GPT, Claude 3.5, Gemini, modèles Open Source spécialisés) Leurs specificités , quels modeles utiliser dans quel objectif?).
    . Comment utiliser l'IA sans compromettre le secret professionnel? (Anonymisation, solutions On-premise)
    . Exemple : Analyse de l'impact de l'IA sur l'octroi de crédit (score de crédit augmenté) et les gains de productivité mesurés.
  • 1.2. Application: Gestion des limites de risque
    . Monitoring des dépassements de limites de VaR (Value at Risk) ou de sensibilité.
    Utiliser l'IA pour interpréter des rapports de risque nombreux et volumineux.
    . Paramétrage d'alertes intelligentes : passer d'une alerte binaire à une explication contextuelle (ex: Le dépassement est probablement dû à une hausse de la volatilité sur le segment Tech US).
Automatisation et analyse de données
  • 2.1. Automatisation et code (VBA ou Python)
    . Génération de macros VBA pour automatiser un reporting Excel .
    . Introduction au scripting Python pour le traitement de données de marché
    . Exemples :
    > Nettoyage d'un jeu de données hétérogène (prix de clôture, volumes).
    > Création d'un script d'automatisation d'un processus de réconciliation de trades.
    > Débogage de code existant via l'IA.
  • 2.2.Analyse documentaire et synthèse
    . Analyse de rapports financiers (13F, 20F, 10-K, rapports annuels) : Extraction rapide des indicateurs clés (EBITDA, levier, perspectives), puis étude sectorielle en étendant à tout le secteur d’activité.
    . Analyse d'impact d'une nouvelle norme (ex: révisions MIFID II ou Bâle III).
    . Création de notes de synthèse pour les comités d'investissement ou d’allocation de capital et de risque.
    . Génération de structures d'infographies pour visualiser l'exposition d'un portefeuille.
    . Conception d'un quiz de validation des connaissances pour les équipes (Conformité/Compliance).

Pour qui ?

  • Front/Middle/Back-office en Banque d'Investissement et Gestion d'Actifs

Formateur

DAVOUST LAURENT
Consultant
Consultant spécialisé en développement Python et C# appliqué à la finance, Laurent DAVOUST conçoit pour ses clients des solutions logicielles sur mesure alliant Data et Finance. Son expérience s'étend de la modélisation de marché chez SG CIB à la création d'outils, comme l'automatisation de rapport financier, la création d'add-in Excel ou la création d'un agent vocal IA. Il enseigne depuis des années aussi bien aux professionnels que dans des universités de premier plan (Université Paris Dauphine, ESILV, CY Tech) dans des disciplines complémentaires dans la finance moderne (Python, VBA SQL ainsi que risk management et pricing de produits complexes).

Formateur

William WIERZCHOWSKI
Consultant
Ingénieur quantitatif valorisation senior chez SG CIB, William a auparavant exercé dans les métiers de trading crédit et d’inspection générale, mais aussi en market risk manager sur plusieurs classes d’actifs. En parallèle de ses activités bancaires, il s’est de longue date spécialisé dans les formations sur le risk management et les produits dérivés, mettant à profit son recul de bientôt 20 ans passés au sein des salles de marchés.

Pédagogie

  • Méthodes pédagogiques
    70% Pratique : Ateliers dirigés sur des cas pratiques illustrant les apprentissages théoriques de la première demi-journée.
  • Méthodes d'évaluation
    . Quiz initial d'évaluation des connaissances
    . Quiz de vérification des acquis en fin de formation

Pré-requis

  • Ordinateur portable avec connexion internet stable (accès autorisé aux outils d'IA courants type ChatGPT, Claude, Perplexity ou solutions internes).
  • Expérience de 2 ans en finance de marché (instruments financiers, gestion des risques, ou conformité) ou BAC+5.

Qualité & Certification

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