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Formation - Transformer la donnée en information utile
Culture data, modèle CRISP-DM, IA appliquée et prévision financière
Réf. FHGEIA
Thématique IA
Noté 4.1/5
- Description
- Objectifs
- Public & Prérequis
- Programme
- Modalités pédagogiques
- Suivi et évaluation des acquis
- Les + de cette formation
- Sessions
- Avis clients
Les directions financières disposent aujourd'hui d'un volume croissant de données, mais leur véritable enjeu consiste à transformer ces données en informations fiables, exploitables et créatrices de valeur. Pour y parvenir, il est nécessaire de comprendre les fondamentaux de la culture data, les méthodes d'analyse et les principes de fonctionnement de l'intelligence artificielle.
Cette formation propose un parcours complet et progressif permettant d'acquérir une vision globale des enjeux data et IA appliqués à la Finance. De la structuration d'un cas d'usage avec la méthode CRISP-DM à la construction de prévisions financières avec Excel et l'IA, vous développerez les compétences nécessaires pour exploiter les données au service de la décision et de la performance.
Objectifs
- Acquérir une solide culture data : sémantique, Big Data, données structurées/non structurées, rôles data, API.
- Structurer un cas d'usage métier à l'aide du modèle CRISP-DM.
- Interpréter les principaux modèles et algorithmes d'intelligence artificielle utilisés en analyse prédictive.
- Construire des prévisions financières à 1 et 3 ans en combinant Excel et un outil IA conversationnel.
- Transposer les méthodes d'analyse et de prévision à des problématiques réelles de la fonction Finance.
Public et prérequis
Programme
actualisation des contenus pour renforcer la pratique en séance en lien avec les récentes modifications IA
Les bases de la culture data
- Sémantique et concepts clés en data
- Le Big Data et illustration pour la fonction finance
- La répartition des tâches dans la data
- De l'entrepôt de données au Lakehouse : historique et enjeux architecturaux
Comprendre | Illustration : cartographie d'un écosystème data d'une direction financière type (ERP, BI, open data, entrepôt, etc.)
Évaluer | Quiz : quels types de données sont présentes dans votre organisation ?
Identifier un cas d'usage métier avec CRISP-DM
- Présentation du modèle CRISP-DM
- Traduire une question de gestion en problématique data : de « je veux prévoir mon CA » à un cas structuré
- Identifier les données disponibles et les limites du périmètre
Appliquer | Cas pratique : appliquer CRISP-DM à un cas d'usage financier et structurer les informations nécessaires à sa réalisation
Expérimenter | Atelier individuel ou binôme : chaque participant identifie un cas d'usage issu de son propre quotidien et le structure avec la méthode CRISP-DM
Évaluer | Quiz : quelles sont les bonnes pratiques à inclure systématiquement dans tout projet data ?
Comprendre le fonctionnement de l'IA
- Des statistiques à l'IA : régression, classification, clustering
- Les modèles prédictifs : fonctionnement, entraînement, validation, surapprentissage
- La logique bayésienne en gestion : probabilités conditionnelles, mise à jour des croyances
- Les algorithmes clés : arbres de décision, forêts aléatoires, réseaux de neurones, etc.
Comprendre | Illustration : schéma du raisonnement bayésien appliqué à la prévision de retard projet en finance
Appliquer | Cas pratique : utiliser l'outil Valeur Cible et le Solver d’Excel pour optimiser un plan de livraison et prévoir des ventes
Évaluer | Quiz : quelle est la différence entre un modèle supervisé et non supervisé ?
Appliquer les modèles prédictifs à la gestion
- Régression simple et logistique, arbre de décision, etc.
- Les cas métier pour la finance : prévision des ventes, OD erronées, ciblage clients
- Interprétation des résultats : fiabilité, seuils, gains attendus
Appliquer | Cas pratique : prédire les OD erronées avec un arbre de décision
Expérimenter | Atelier IA : utiliser un outil IA pour commenter les résultats et proposer des hypothèses alternatives
Évaluer | Quiz : à votre avis, quelle variable influence le plus la prédiction ?
Construire des prévisions financières avec Excel et l'IA
- Structurer un modèle de prévision à 1 an et à 3 ans : hypothèses, scénarios, sensibilités
- Utiliser un outil IA pour générer la structure du modèle, documenter les hypothèses et rédiger les commentaires
- Valider et auditer le modèle : cohérence des hypothèses, bornes, tests de robustesse
- Présenter le prévisionnel à un CODIR : indicateurs clés, graphiques pertinents, messages à délivrer
Appliquer | Cas pratique : construire un modèle de régression pour prévoir les ventes à 6 mois à partir d'indicateurs avancés (pipeline commercial, historique saisonnier)
Expérimenter | Atelier : utiliser l'IA pour générer un executive summary du prévisionnel, puis le mettre en forme pour une présentation CODIR
Évaluer | Quiz final : comment rendre un modèle prévisionnel défendable, auditable et compréhensible pour un non-financier ?
Modalités pédagogiques
Avant : quiz d’auto-évaluation
Pendant la session : un cas d’entreprise complet par thématique. Travail en petits groupes et échanges en plénière. Modèles Excel fournis. Ces nombreuses mises en pratique permettent de valider l’acquisition des compétences à chaque étape.
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 formationÉvaluation à chaud et à froid assurée par la solution LearnEval
Les + de cette formation
- Une formation complète associant culture data, méthodologie projet, intelligence artificielle et prévision financière
- Une approche résolument opérationnelle fondée sur des cas d'usage issus de la fonction Finance et sur la construction progressive de modèles d'analyse et de prévision
- Des ateliers personnalisés permettant à chaque participant de travailler sur ses propres problématiques métier et de repartir avec des outils directement transposables dans son environnement professionnel
Prochaines sessions
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du 9 au 11 Décembre 2026
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Paris Montparnasse
Places disponibles
Avis clients
Noté
4.1/5
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Noté 4.1/5
- Préparation et conditions matérielles
- 4.1/5
- Pédagogie et animation
- 5/5
- Durée et contenu
- 3.7/5
- Cohérence entre durée, contenu et objectifs
- 4/5
- Impact de la formation
- 4.7/5
- Recommandations de la formation
- 4/5
Nos engagements qualité
La certification qualité a été délivrée
au titre de la catégorie d'action suivante :
ACTIONS DE FORMATION
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