{$menuTop['phone']}}
S'inscrire
Demander un devis

Formation - Explorer les calculs fondamentaux sur la data

Introduction aux algorithmes de l'IA et outils de prévision pour la finance

  • Réf. FHDATC

  • Thématique IA

Noté 5/5

  • Description
  • Objectifs
  • Public & Prérequis
  • Programme
  • Modalités pédagogiques
  • Suivi et évaluation des acquis
  • Les + de cette formation
  • Sessions
  • Avis clients

La maîtrise des données est devenue une compétence incontournable pour les professionnels de la Finance. Prévisions, analyse de performance, détection d'anomalies, segmentation ou gestion des risques reposent aujourd'hui sur des méthodes statistiques et des algorithmes qui constituent également les fondements de l'intelligence artificielle.

Cette formation vous permet d'acquérir les connaissances essentielles en statistique, analyse de données et prévision financière, sans prérequis en programmation. À travers des exercices réalisés sous Excel et des comparaisons avec des outils d'IA, vous apprendrez à comprendre, interpréter et exploiter les principaux modèles utilisés dans la Data Analytics appliquée à la Finance.

Objectifs

  • Interpréter les fondamentaux statistiques utiles à l'analyse financière : distributions, corrélation, régression.
  • Analyser le fonctionnement des principaux algorithmes de l'IA (régression, classification, prévision par séries temporelles).
  • Utiliser les outils Excel avancés pour calculer, visualiser et interpréter des indicateurs statistiques.
  • Comparer les résultats Excel avec les sorties d'outils IA pour valider et fiabiliser les analyses.
  • Appliquer les méthodes statistiques et prédictives à des cas concrets de finance d'entreprise (prévision de ventes, segmentation clients, scoring)

Public et prérequis

Directeurs et responsables financiers, contrôleurs de gestion, auditeurs internes, trésoriers, experts-comptables, commissaires aux comptes, banquiers, chargés d'affaires, analystes financiers et toute personne souhaitant développer sa culture data et renforcer ses capacités d'analyse et de prévision
Il est nécessaire de disposer d'une bonne pratique d’Excel. Aucun prérequis en statistique avancée, programmation ou intelligence artificielle n'est nécessaire

Programme

Ce programme est mis à jour pour tenir compte des évolutions récentes de l’IA, avec une approche renforcée de la pratique et de l’expérimentation en séance

Identifier les types de données et de variables
  • Différencier variables catégorielles et numériques
  • Comprendre la nature d’une population, d’un individu, et des variables associées
  • Visualiser les distributions et repérer la forme des données

Comprendre | Illustration : classification des variables et typologie des distributions

Évaluer | Quiz : de quel type sont les variables suivantes ?

Décrire les données à l’aide de statistiques simples
  • Mesures de tendance centrale : moyenne, médiane, mode
  • Mesures de dispersion : étendue, écart-type, écart interquartile
  • Représentations visuelles : histogramme, boîte à moustaches, courbe de distribution, ...

Appliquer | Cas pratique Excel : calculer et interpréter les indicateurs statistiques d’un fichier client

Expérimenter | Atelier IA : demander à un outil IA d'analyser le même fichier et comparer les sorties avec le calcul Excel

Évaluer | Quiz : à votre avis, quand la médiane est-elle plus fiable que la moyenne ?

Mesurer les relations entre variables : corrélation et régression
  • Corrélation : coefficient de Pearson, Khi², Cramer – calcul et interprétation
  • Régression linéaire simple : droite de régression, pente, R², coefficient de détermination
  • Régression multiple : intégrer plusieurs variables explicatives

Appliquer | Cas pratique Excel : construire une régression simple pour prédire le CA

Expérimenter | Atelier IA : utiliser un outil IA pour projeter les prévisions de ventes et comparer avec les projections Excel

Évaluer | Quiz : une forte corrélation implique-t-elle toujours une relation de causalité ?

Algorithmes de l'IA appliqués à la finance : classification et clustering
  • Logique bayésienne : probabilités conditionnelles, mise à jour des croyances (scoring, risque client)
  • Arbres de décision : fonctionnement et lecture d'un arbre pour la finance
  • Clustering (segmentation non supervisée) : k-means, distances, interprétation des groupes

Appliquer | Cas pratique Excel : segmenter des clients selon comportement de paiement et type d'OD

Comprendre | Illustration : schéma du raisonnement bayésien appliqué à la prévision de retard projet

Évaluer | Quiz : pourquoi la distance cosinus est-elle plus adaptée à certaines données financières ?

Séries temporelles et prévision financière avec l'IA
  • Décomposition d'une série temporelle : tendance, saisonnalité, résidu
  • Méthodes de lissage : moyennes mobiles, lissage exponentiel, Holt-Winters
  • Fonctions Excel de prévision
  • Comparer les prévisions Excel avec les sorties d'un outil IA conversationnel

Appliquer | Cas pratique : prévoir les ventes mensuelles sur 6 mois par chacune des méthodes et comparer les résultats

Expérimenter | Atelier IA : demander à un outil IA de commenter les résultats et de proposer la méthode la plus adaptée au contexte

Évaluer | Quiz : comment savoir si un modèle de prévision est bien ajusté ?

Modalités pédagogiques

Avant : fiches pratiques sur chaque outil.
Pendant la session : alternance de développements théoriques, d’illustrations et de cas pratiques ludiques et interactifs, scénarisés en plusieurs étapes.
Ces nombreux échanges permettent de valider l’acquisition des compétences tout au long de la formation.
Après : le participant conserve l’ensemble des modèles Excel.
L’animateur est disponible pour répondre à toute question relevant de la formation.

Suivi et évaluation des acquis

Feuille d'émargement et attestation de fin de formation
Évaluation à chaud et à froid assurée par la solution LearnEval

Les + de cette formation

  • Une formation accessible aux financiers pour comprendre les fondements de la Data Analytics et des algorithmes d'IA sans compétence technique ou informatique préalable
  • Une pédagogie concrète associant calculs sous Excel, visualisations, études de cas financiers et comparaisons avec des outils d'intelligence artificielle
  • Des méthodes immédiatement applicables à des problématiques de prévision, de segmentation, de scoring et d'analyse de performance financière

Prochaines sessions

  • les 24 et 25 Septembre 2026

  • Paris Montparnasse

Places disponibles

S'inscrire

Avis clients

Noté 5/5

Préparation et conditions matérielles
4.5/5
Pédagogie et animation
5/5
Durée et contenu
5/5
Cohérence entre durée, contenu et objectifs
5/5
Impact de la formation
5/5
Recommandations de la formation
5/5

Nos engagements qualité

La certification qualité a été délivrée
au titre de la catégorie d'action suivante :
ACTIONS DE FORMATION

100% des formations GERESO
sont évaluées à chaud et à froid
par la solution LearnEval

GERESO s'engage
pour renforcer l’accès de tous
au développement des compétences

Base de référencement
des organismes de formation