Treize formations pour comprendre l’intelligence artificielle et la mettre au service de vos métiers : IA générative, management et leadership, réglementation, banque, assurance et excellence opérationnelle.
L’écosystème de l’intelligence artificielle générative
Comprendre les technologies, les acteurs, les usages et le cadre de l’IA générative pour décider en connaissance de cause
Description
L’intelligence artificielle générative produit du texte, des images, du son ou du code à partir d’une simple instruction. Elle s’est diffusée dans les entreprises en quelques années, souvent plus vite que les règles internes censées l’encadrer.
Cette formation de deux jours donne les repères nécessaires pour s’y retrouver : comment fonctionnent les modèles, qui sont les acteurs, quels usages créent de la valeur, quels risques il faut maîtriser et quelles règles s’appliquent. Elle s’adresse à ceux qui doivent choisir, piloter ou encadrer des projets, sans exiger de compétence technique.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
- Expliquer le fonctionnement d’un grand modèle de langage et ses limites
- Situer les principaux acteurs, modèles et types d’outils du marché
- Identifier les usages à forte valeur dans son organisation
- Distinguer assistants, recherche augmentée par les documents de l’entreprise et agents
- Évaluer les risques : erreurs, biais, confidentialité, propriété intellectuelle, sécurité
- Situer le cadre applicable, dont le règlement européen sur l’intelligence artificielle et le RGPD, et les bases d’une gouvernance de l’IA
Méthodes et moyens pédagogiques
Apports illustrés par des démonstrations en direct, comparaison d’outils sur des cas concrets, ateliers en sous-groupes et échanges d’expériences. Supports fournis : cartographie de l’écosystème, grille d’évaluation des usages, matrice des risques et modèle de charte d’usage de l’IA.
Programme de la formation
1. Comprendre l’IA générative
- Situer l’IA générative dans l’histoire de l’intelligence artificielle
- Comprendre l’entraînement, les jetons et la fenêtre de contexte
- Expliquer pourquoi un modèle peut se tromper avec assurance
- Distinguer texte, image, audio, vidéo et code
Travaux pratiques : démonstration commentée de plusieurs modèles sur une même question, et analyse des écarts.
2. Panorama des acteurs et des modèles
- Situer les grands éditeurs américains, européens et chinois
- Distinguer modèles propriétaires et modèles à poids ouverts
- Comparer les offres grand public, professionnelles et par API
- Repérer les critères de choix : qualité, coût, hébergement, souveraineté
Travaux pratiques : cartographie des outils déjà utilisés dans l’organisation des participants.
3. Usages et architectures en entreprise
- Identifier les usages : rédaction, synthèse, recherche, analyse, code
- Comprendre la recherche augmentée par les documents de l’entreprise
- Situer les agents capables d’enchaîner des actions
- Mesurer la valeur créée et le coût d’un usage
Travaux pratiques : sélection et priorisation de trois cas d’usage pour un service de l’entreprise.
4. Risques et cadre réglementaire
- Maîtriser les erreurs et les contenus inventés
- Prévenir les biais et protéger les données confidentielles
- Situer les questions de propriété intellectuelle et de sécurité
- Situer le règlement européen sur l’IA, son approche par les risques et son calendrier progressif, ainsi que le RGPD
Travaux pratiques : analyse des risques d’un cas d’usage et définition des contrôles associés.
5. Gouverner et déployer
- Rédiger une charte d’usage de l’IA
- Définir les rôles : métiers, systèmes d’information, conformité, juridique
- Situer la norme ISO/IEC 42001 sur les systèmes de management de l’IA
- Construire une feuille de route de déploiement
Travaux pratiques : rédaction d’une charte d’usage et d’une feuille de route sur six mois.
Participants
Dirigeants, managers, chefs de projet, responsables métiers, équipes de la conformité, du juridique, des risques et des systèmes d’information appelés à décider ou à encadrer des usages de l’IA générative.
Prérequis
Aucune connaissance technique n’est exigée. Une première utilisation d’un assistant d’IA est utile mais non obligatoire.
Compétences du formateur
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils ont été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils justifient au minimum de dix années d’expérience en banque ou en conseil et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité.
Modalités d’évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de quiz, d’études de cas et de mises en situation. Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.
Moyens pédagogiques et techniques
- Aides audiovisuelles, documentation et support de cours, exercices pratiques d’application et corrigés des exercices, études de cas et présentation de cas réels.
- À l’issue de chaque formation, Helios Advisory fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours, ensuite analysé par nos équipes pédagogiques.
- Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation, ainsi qu’une attestation de fin de formation si le participant a assisté à la totalité de la session.
Modalités et délais d’accès
L’inscription est finalisée avec notre équipe pédagogique. Adressez-nous votre demande via le formulaire de contact : nous vous indiquons les prochaines sessions disponibles et les modalités d’accès adaptées à votre situation.
Accessibilité aux personnes handicapées
Pour toute question ou besoin relatif à l’accessibilité, contactez-nous via le formulaire de contact. Chaque situation est étudiée avec vous afin d’adapter les modalités de la formation.
Prompt engineering : savoir dialoguer efficacement avec l’intelligence artificielle
Formuler des instructions précises pour obtenir des réponses fiables et utiles des assistants d’IA
Description
La qualité d’une réponse produite par une IA dépend largement de la façon dont on la sollicite. Une instruction vague donne une réponse générique ; une instruction précise, avec un contexte et un format attendu, donne un résultat directement exploitable.
Cette formation de deux jours est essentiellement pratique. Les participants apprennent à structurer leurs demandes, à itérer, à vérifier les réponses et à constituer une bibliothèque d’instructions réutilisables. Les exercices sont réalisés avec des assistants du marché, et les techniques enseignées s’appliquent à tous les outils.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
- Structurer une instruction : contexte, rôle, tâche, contraintes et format de sortie
- Utiliser des exemples pour guider la réponse
- Décomposer une tâche complexe en étapes
- Améliorer une réponse par itérations successives
- Vérifier la fiabilité d’une réponse et repérer les erreurs
- Utiliser l’IA de façon responsable, sans exposer de données confidentielles
Méthodes et moyens pédagogiques
Ateliers sur poste avec des assistants d’IA, à partir de cas tirés du quotidien professionnel des participants. Comparaison systématique entre une instruction simple et une instruction structurée. Supports fournis : méthode de construction d’une instruction, bibliothèque d’instructions types, grille d’évaluation des réponses et mémo des bonnes pratiques de confidentialité.
Programme de la formation
1. Les bases d’une bonne instruction
- Comprendre comment un assistant interprète une demande
- Donner un contexte et un rôle
- Préciser la tâche, le public visé et les contraintes
- Définir le format de sortie : liste, tableau, courriel, synthèse
Travaux pratiques : réécriture de cinq demandes vagues en instructions structurées et comparaison des résultats.
2. Les techniques avancées
- Guider la réponse par des exemples
- Décomposer une tâche en étapes
- Demander à l’IA de vérifier ou de critiquer sa propre réponse
- Itérer et affiner jusqu’au résultat attendu
Travaux pratiques : construction pas à pas d’une analyse comparative de trois offres fournisseurs.
3. Les usages professionnels
- Rédiger et reformuler : courriels, comptes rendus, notes
- Synthétiser un document long et en extraire les points clés
- Analyser des données et produire des tableaux
- Préparer une présentation ou un argumentaire
Travaux pratiques : traitement d’un dossier complet, de la synthèse du document source au courriel de restitution.
4. Fiabiliser les réponses
- Repérer les erreurs et les informations inventées
- Exiger des sources et les vérifier
- Évaluer une réponse à l’aide d’une grille
- Savoir quand ne pas utiliser l’IA
Travaux pratiques : contrôle croisé de réponses comportant des erreurs volontairement introduites.
5. Capitaliser et utiliser l’IA de façon responsable
- Constituer et partager une bibliothèque d’instructions
- Protéger les données personnelles et confidentielles
- Respecter la charte d’usage de son organisation
- Mesurer le temps gagné et la qualité obtenue
Travaux pratiques : constitution d’une bibliothèque de dix instructions adaptées au métier de chaque participant.
Participants
Tout collaborateur amené à utiliser un assistant d’IA dans son travail : managers, chefs de projet, analystes, équipes commerciales, juridiques, financières, des ressources humaines et du support.
Prérequis
Aucun prérequis technique. Un ordinateur portable avec accès à Internet est nécessaire pour les travaux pratiques.
Compétences du formateur
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils ont été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils justifient au minimum de dix années d’expérience en banque ou en conseil et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité.
Modalités d’évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de quiz, d’études de cas et de mises en situation. Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.
Moyens pédagogiques et techniques
- Aides audiovisuelles, documentation et support de cours, exercices pratiques d’application et corrigés des exercices, études de cas et présentation de cas réels.
- À l’issue de chaque formation, Helios Advisory fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours, ensuite analysé par nos équipes pédagogiques.
- Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation, ainsi qu’une attestation de fin de formation si le participant a assisté à la totalité de la session.
Modalités et délais d’accès
L’inscription est finalisée avec notre équipe pédagogique. Adressez-nous votre demande via le formulaire de contact : nous vous indiquons les prochaines sessions disponibles et les modalités d’accès adaptées à votre situation.
Accessibilité aux personnes handicapées
Pour toute question ou besoin relatif à l’accessibilité, contactez-nous via le formulaire de contact. Chaque situation est étudiée avec vous afin d’adapter les modalités de la formation.
Transformer un processus opérationnel avec l’IA : déployer un projet Lean Six Sigma
Conduire un projet DMAIC de bout en bout en s’appuyant sur l’intelligence artificielle pour mesurer, analyser et améliorer un processus
Description
Beaucoup d’organisations disposent de données abondantes sur leurs processus sans parvenir à les exploiter pour les améliorer. L’intelligence artificielle permet désormais d’accélérer chaque étape d’un projet d’amélioration : cartographier le processus réel, mesurer ses performances, identifier les causes des dysfonctionnements et tester les solutions.
Cette formation de trois jours suit la démarche DMAIC (Définir, Mesurer, Analyser, Innover, Contrôler) sur un cas fil rouge. À chaque étape, les participants combinent les outils Lean Six Sigma éprouvés et les apports de l’IA, pour conduire un projet de transformation concret et mesurable.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
- Cadrer un projet d’amélioration et en mesurer l’enjeu économique
- Cartographier un processus réel à partir des données, y compris par le process mining
- Mesurer la performance et la capacité d’un processus
- Identifier les causes racines à l’aide des outils statistiques et de l’IA
- Concevoir, tester et déployer des solutions d’amélioration
- Pérenniser les gains par le pilotage et le contrôle du processus
Méthodes et moyens pédagogiques
Apports méthodologiques, démonstrations d’outils d’IA et de process mining, cas fil rouge conduit en sous-groupes de la définition au contrôle, et restitutions collectives. Supports fournis : charte de projet, modèles DMAIC, boîte à outils statistique et grille de sélection des cas d’usage de l’IA.
Programme de la formation
1. Définir : cadrer le projet
- Identifier la voix du client et les exigences critiques
- Rédiger la charte de projet et le périmètre
- Estimer les gains attendus
- Utiliser l’IA pour analyser les réclamations et les retours clients
Travaux pratiques : rédaction de la charte de projet du cas fil rouge.
2. Mesurer : objectiver la performance
- Cartographier le processus avec le SIPOC et la VSM
- Découvrir le processus réel par le process mining
- Collecter et fiabiliser les données
- Calculer les indicateurs de performance et de capacité
Travaux pratiques : cartographie du processus réel à partir d’un journal d’événements.
3. Analyser : trouver les causes racines
- Identifier les gaspillages et les goulets d’étranglement
- Utiliser le diagramme d’Ishikawa et les 5 pourquoi
- Tester les hypothèses par les statistiques
- Détecter les facteurs explicatifs avec l’apprentissage automatique
Travaux pratiques : analyse des causes d’un allongement des délais de traitement.
4. Innover : concevoir les solutions
- Générer et prioriser les pistes d’amélioration
- Simuler l’impact des solutions
- Automatiser les tâches répétitives
- Préparer le pilote et la conduite du changement
Travaux pratiques : conception et simulation de trois solutions pour le cas fil rouge.
5. Contrôler : pérenniser les gains
- Mettre en place la maîtrise statistique des processus
- Construire un tableau de bord de pilotage
- Détecter les dérives grâce à l’IA
- Standardiser et capitaliser les bonnes pratiques
Travaux pratiques : construction du plan de contrôle et du tableau de bord du processus amélioré.
Participants
Chefs de projet, responsables de processus, responsables qualité et amélioration continue, managers opérationnels et membres d’équipes de transformation.
Prérequis
Une première expérience de la gestion de projet est utile. Aucune connaissance préalable en statistiques ou en intelligence artificielle n’est exigée. Un ordinateur portable est nécessaire pour les travaux pratiques.
Compétences du formateur
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils ont été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils justifient au minimum de dix années d’expérience en banque ou en conseil et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité.
Modalités d’évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de quiz, d’études de cas et de mises en situation. Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.
Moyens pédagogiques et techniques
- Aides audiovisuelles, documentation et support de cours, exercices pratiques d’application et corrigés des exercices, études de cas et présentation de cas réels.
- À l’issue de chaque formation, Helios Advisory fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours, ensuite analysé par nos équipes pédagogiques.
- Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation, ainsi qu’une attestation de fin de formation si le participant a assisté à la totalité de la session.
Modalités et délais d’accès
L’inscription est finalisée avec notre équipe pédagogique. Adressez-nous votre demande via le formulaire de contact : nous vous indiquons les prochaines sessions disponibles et les modalités d’accès adaptées à votre situation.
Accessibilité aux personnes handicapées
Pour toute question ou besoin relatif à l’accessibilité, contactez-nous via le formulaire de contact. Chaque situation est étudiée avec vous afin d’adapter les modalités de la formation.
L’intelligence artificielle et l’excellence managériale
Utiliser l’IA pour mieux décider, mieux organiser le travail et mieux accompagner ses équipes
Description
L’intelligence artificielle modifie profondément le quotidien des managers : préparation des décisions, organisation du travail, suivi des activités, communication avec les équipes. Bien utilisée, elle libère du temps pour l’essentiel ; mal encadrée, elle crée de nouveaux risques et de nouvelles inquiétudes.
Cette formation de deux jours aide les managers à intégrer l’IA dans leurs pratiques de façon concrète et responsable. Elle combine des ateliers pratiques sur les usages quotidiens et une réflexion sur le rôle du manager dans une organisation transformée par l’IA.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
- Identifier les usages de l’IA qui améliorent l’efficacité managériale
- Préparer des décisions à l’aide de synthèses et d’analyses produites par l’IA
- Organiser le travail de l’équipe en intégrant les outils d’IA
- Piloter la performance grâce à des indicateurs enrichis
- Accompagner les collaborateurs face aux évolutions de leurs métiers
- Fixer des règles d’usage claires et responsables au sein de l’équipe
Méthodes et moyens pédagogiques
Ateliers pratiques sur des situations managériales réelles, démonstrations d’outils, études de cas et partages d’expériences. Supports fournis : guide des usages managériaux de l’IA, bibliothèque d’instructions pour managers et modèle de règles d’usage pour l’équipe.
Programme de la formation
1. Le manager face à l’IA
- Comprendre ce que l’IA change dans le travail des équipes
- Distinguer les tâches à automatiser, à assister et à préserver
- Identifier les opportunités et les risques pour son équipe
- Adopter une posture d’exemplarité
Travaux pratiques : diagnostic des activités de l’équipe et repérage des usages prioritaires.
2. Mieux décider avec l’IA
- Synthétiser rapidement des informations complexes
- Explorer des scénarios et des alternatives
- Garder un regard critique sur les propositions de l’IA
- Assumer la responsabilité de la décision
Travaux pratiques : préparation d’une décision à partir d’un dossier complet.
3. Organiser le travail et gagner du temps
- Préparer les réunions et rédiger les comptes rendus
- Planifier et prioriser les activités
- Automatiser le suivi et le reporting
- Mesurer le temps réellement gagné
Travaux pratiques : construction de la routine hebdomadaire d’un manager assistée par l’IA.
4. Piloter la performance
- Construire des indicateurs pertinents
- Analyser les données d’activité de l’équipe
- Préparer les entretiens individuels de façon objective
- Éviter les dérives de surveillance
Travaux pratiques : analyse d’un tableau de bord et préparation d’un entretien de suivi.
5. Accompagner les équipes
- Expliquer le changement et répondre aux inquiétudes
- Développer les compétences des collaborateurs
- Définir des règles d’usage partagées
- Favoriser l’expérimentation et le partage
Travaux pratiques : rédaction des règles d’usage de l’IA pour son équipe.
Participants
Managers de proximité, managers intermédiaires, directeurs de service et responsables d’équipe, quel que soit leur secteur d’activité.
Prérequis
Aucune connaissance technique n’est exigée. Une première utilisation d’un assistant d’IA est utile mais non obligatoire.
Compétences du formateur
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils ont été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils justifient au minimum de dix années d’expérience en banque ou en conseil et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité.
Modalités d’évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de quiz, d’études de cas et de mises en situation. Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.
Moyens pédagogiques et techniques
- Aides audiovisuelles, documentation et support de cours, exercices pratiques d’application et corrigés des exercices, études de cas et présentation de cas réels.
- À l’issue de chaque formation, Helios Advisory fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours, ensuite analysé par nos équipes pédagogiques.
- Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation, ainsi qu’une attestation de fin de formation si le participant a assisté à la totalité de la session.
Modalités et délais d’accès
L’inscription est finalisée avec notre équipe pédagogique. Adressez-nous votre demande via le formulaire de contact : nous vous indiquons les prochaines sessions disponibles et les modalités d’accès adaptées à votre situation.
Accessibilité aux personnes handicapées
Pour toute question ou besoin relatif à l’accessibilité, contactez-nous via le formulaire de contact. Chaque situation est étudiée avec vous afin d’adapter les modalités de la formation.
Mettre l’intelligence artificielle au service du leadership
Définir une vision, conduire la transformation et embarquer l’organisation dans l’ère de l’IA
Description
L’intelligence artificielle n’est pas seulement un sujet technologique : c’est un enjeu de stratégie, d’organisation et de culture. Les dirigeants doivent fixer un cap, arbitrer les investissements, gérer les risques et donner du sens à une transformation qui touche tous les métiers.
Cette formation de deux jours s’adresse aux dirigeants et aux membres de comités de direction. Elle leur donne les clés pour porter une vision de l’IA, choisir les bons projets, conduire le changement et incarner un leadership adapté à une organisation augmentée par l’IA.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
- Comprendre les enjeux stratégiques de l’IA pour son secteur
- Définir une vision et une ambition de l’IA pour son organisation
- Sélectionner et prioriser les projets à forte valeur
- Mettre en place une gouvernance et une culture de l’IA responsable
- Conduire le changement et embarquer les équipes
- Développer son propre usage de l’IA comme dirigeant
Méthodes et moyens pédagogiques
Apports stratégiques, études de cas d’entreprises, ateliers de réflexion en sous-groupes, mises en situation de dirigeant et échanges entre pairs. Supports fournis : canevas de feuille de route de l’IA, matrice de priorisation des projets et grille d’évaluation de la maturité de l’organisation.
Programme de la formation
1. Les enjeux stratégiques de l’IA
- Mesurer l’impact de l’IA sur les métiers et les modèles d’affaires
- Analyser les mouvements des concurrents et du marché
- Identifier les sources de création de valeur
- Évaluer la maturité de son organisation
Travaux pratiques : diagnostic de maturité de l’organisation des participants.
2. Définir une vision et une feuille de route
- Formuler une ambition claire et partagée
- Choisir entre construire, acheter ou s’associer
- Prioriser les projets selon la valeur et la faisabilité
- Allouer les ressources et les compétences
Travaux pratiques : construction d’une feuille de route de l’IA sur dix-huit mois.
3. Gouverner l’IA de façon responsable
- Définir les rôles et les instances de décision
- Intégrer les exigences réglementaires et éthiques
- Maîtriser les risques opérationnels et de réputation
- Rendre compte au conseil d’administration
Travaux pratiques : conception du dispositif de gouvernance de l’IA.
4. Conduire la transformation
- Donner du sens et communiquer la vision
- Accompagner l’évolution des métiers et des compétences
- Lever les résistances et créer l’adhésion
- Mesurer les progrès et ajuster le cap
Travaux pratiques : élaboration du plan de communication d’un projet de transformation.
5. Le leadership augmenté
- Utiliser l’IA pour préparer ses décisions et ses prises de parole
- Préserver le jugement et la dimension humaine
- Incarner l’exemplarité dans l’usage de l’IA
- Développer une culture d’apprentissage continu
Travaux pratiques : mise en situation : présentation de la vision de l’IA devant un comité de direction.
Participants
Dirigeants, membres de comités de direction et de comités exécutifs, directeurs de business unit, responsables de la transformation et de la stratégie.
Prérequis
Aucune connaissance technique n’est exigée. Une expérience de direction ou de management d’équipe est recommandée.
Compétences du formateur
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils ont été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils justifient au minimum de dix années d’expérience en banque ou en conseil et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité.
Modalités d’évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de quiz, d’études de cas et de mises en situation. Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.
Moyens pédagogiques et techniques
- Aides audiovisuelles, documentation et support de cours, exercices pratiques d’application et corrigés des exercices, études de cas et présentation de cas réels.
- À l’issue de chaque formation, Helios Advisory fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours, ensuite analysé par nos équipes pédagogiques.
- Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation, ainsi qu’une attestation de fin de formation si le participant a assisté à la totalité de la session.
Modalités et délais d’accès
L’inscription est finalisée avec notre équipe pédagogique. Adressez-nous votre demande via le formulaire de contact : nous vous indiquons les prochaines sessions disponibles et les modalités d’accès adaptées à votre situation.
Accessibilité aux personnes handicapées
Pour toute question ou besoin relatif à l’accessibilité, contactez-nous via le formulaire de contact. Chaque situation est étudiée avec vous afin d’adapter les modalités de la formation.
L’intelligence artificielle responsable et la réglementation
Maîtriser le cadre juridique de l’IA et mettre en place une démarche de conformité opérationnelle
Description
Le règlement européen sur l’intelligence artificielle impose de nouvelles obligations aux organisations qui développent, achètent ou utilisent des systèmes d’IA. Il s’ajoute au RGPD, aux règles sectorielles et aux attentes croissantes des clients et des autorités en matière d’éthique et de transparence.
Cette formation de deux jours présente le cadre applicable de façon claire et opérationnelle. Les participants apprennent à classer les systèmes d’IA selon leur niveau de risque, à identifier leurs obligations et à construire une démarche de conformité adaptée à leur organisation.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
- Expliquer les principes d’une intelligence artificielle responsable
- Situer le règlement européen sur l’IA, son approche par les risques et son calendrier
- Classer un système d’IA selon son niveau de risque
- Identifier les obligations des fournisseurs et des déployeurs
- Articuler les exigences de l’IA avec le RGPD et les règles sectorielles
- Construire une démarche de conformité et de gouvernance de l’IA
Méthodes et moyens pédagogiques
Apports juridiques et réglementaires illustrés par des cas concrets, ateliers de classification de systèmes d’IA, analyses de risques en sous-groupes et échanges d’expériences. Supports fournis : synthèse du règlement européen, grille de classification des risques, registre type des systèmes d’IA et modèle de politique d’IA responsable.
Programme de la formation
1. Les principes de l’IA responsable
- Comprendre les notions de transparence, d’équité et d’explicabilité
- Identifier les biais et leurs conséquences
- Situer les principes de l’OCDE et de l’UNESCO
- Mesurer les enjeux de confiance et de réputation
Travaux pratiques : analyse de cas d’incidents liés à l’IA.
2. Le règlement européen sur l’IA
- Comprendre le champ d’application et les acteurs concernés
- Identifier les pratiques interdites
- Distinguer les systèmes à haut risque, à risque limité et à risque minimal
- Situer les règles applicables aux modèles d’IA à usage général et le calendrier d’entrée en application
Travaux pratiques : classification de dix systèmes d’IA selon leur niveau de risque.
3. Les obligations et les contrôles
- Identifier les obligations des fournisseurs et des déployeurs
- Gérer les risques, les données et la documentation technique
- Assurer la transparence et le contrôle humain
- Anticiper les contrôles et les sanctions
Travaux pratiques : identification des obligations applicables à un système d’IA à haut risque.
4. L’articulation avec les autres réglementations
- Concilier l’IA et le RGPD : bases légales, analyses d’impact, droits des personnes
- Intégrer les règles sectorielles : banque, assurance, santé
- Situer la propriété intellectuelle et la cybersécurité
- Gérer les contrats avec les fournisseurs d’IA
Travaux pratiques : réalisation d’une analyse d’impact combinée pour un cas d’usage.
5. Construire la conformité
- Tenir le registre des systèmes d’IA
- Définir la politique d’IA responsable et les rôles
- Situer la norme ISO/IEC 42001
- Mettre en place le suivi et l’audit
Travaux pratiques : élaboration de la feuille de route de conformité de l’organisation.
Participants
Juristes, responsables de la conformité, délégués à la protection des données, responsables des risques, auditeurs internes, chefs de projet et responsables des systèmes d’information.
Prérequis
Aucune connaissance technique n’est exigée. Des notions de base sur le RGPD sont utiles.
Compétences du formateur
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils ont été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils justifient au minimum de dix années d’expérience en banque ou en conseil et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité.
Modalités d’évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de quiz, d’études de cas et de mises en situation. Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.
Moyens pédagogiques et techniques
- Aides audiovisuelles, documentation et support de cours, exercices pratiques d’application et corrigés des exercices, études de cas et présentation de cas réels.
- À l’issue de chaque formation, Helios Advisory fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours, ensuite analysé par nos équipes pédagogiques.
- Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation, ainsi qu’une attestation de fin de formation si le participant a assisté à la totalité de la session.
Modalités et délais d’accès
L’inscription est finalisée avec notre équipe pédagogique. Adressez-nous votre demande via le formulaire de contact : nous vous indiquons les prochaines sessions disponibles et les modalités d’accès adaptées à votre situation.
Accessibilité aux personnes handicapées
Pour toute question ou besoin relatif à l’accessibilité, contactez-nous via le formulaire de contact. Chaque situation est étudiée avec vous afin d’adapter les modalités de la formation.
IA et crédit : de l’analyse du dossier à la décision
Intégrer l’intelligence artificielle dans le processus d’octroi de crédit, de l’instruction à la décision
Description
Le processus d’octroi de crédit mobilise un volume important de documents et de données : pièces justificatives, relevés de compte, états financiers, informations externes. L’intelligence artificielle permet d’accélérer l’instruction des dossiers, de fiabiliser l’analyse et d’améliorer la qualité des décisions.
Cette formation de deux jours présente les usages de l’IA à chaque étape du processus de crédit, aux particuliers comme aux entreprises. Elle aborde aussi les exigences réglementaires, notamment l’explicabilité des décisions et le contrôle humain, qui encadrent ces usages.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
- Identifier les usages de l’IA à chaque étape du processus de crédit
- Automatiser la collecte et l’analyse des pièces justificatives
- Exploiter les données transactionnelles pour enrichir l’analyse
- Utiliser les modèles de notation et en comprendre les limites
- Expliquer une décision de crédit appuyée par l’IA
- Respecter les exigences réglementaires applicables
Méthodes et moyens pédagogiques
Apports métier illustrés par des cas réels, démonstrations d’outils d’analyse documentaire et de notation, études de dossiers en sous-groupes et échanges d’expériences. Supports fournis : cartographie des usages de l’IA dans le crédit, grille d’analyse de dossier et mémo des exigences réglementaires.
Programme de la formation
1. Le processus de crédit et l’IA
- Cartographier les étapes de l’octroi de crédit
- Identifier les points de friction et les délais
- Repérer les usages de l’IA à forte valeur
- Situer les attentes des clients et des régulateurs
Travaux pratiques : cartographie du processus de crédit d’un établissement.
2. L’instruction du dossier
- Extraire et contrôler automatiquement les pièces justificatives
- Détecter les documents falsifiés
- Analyser les relevés de compte par l’IA
- Synthétiser un dossier pour l’analyste
Travaux pratiques : instruction assistée d’un dossier de crédit aux particuliers.
3. L’analyse du risque
- Comprendre les modèles de notation et de score
- Enrichir l’analyse par les données transactionnelles et externes
- Analyser les états financiers d’une entreprise avec l’IA
- Identifier les signaux faibles
Travaux pratiques : analyse du risque d’un dossier de crédit aux entreprises.
4. La décision et son explication
- Combiner le score et l’expertise de l’analyste
- Expliquer une décision au client et au comité
- Gérer les cas limites et les dérogations
- Assurer la traçabilité de la décision
Travaux pratiques : préparation d’une présentation en comité de crédit.
5. Le cadre réglementaire et la gouvernance
- Situer le crédit dans les systèmes d’IA à haut risque
- Respecter les orientations de l’Autorité bancaire européenne sur l’octroi de prêts
- Prévenir les biais et la discrimination
- Valider et surveiller les modèles
Travaux pratiques : revue de conformité d’un modèle de notation.
Participants
Chargés d’affaires, analystes crédit, responsables des engagements, membres de comités de crédit, responsables des risques et chefs de projet de la transformation bancaire.
Prérequis
Une connaissance du processus de crédit est recommandée. Aucune connaissance technique en intelligence artificielle n’est exigée.
Compétences du formateur
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils ont été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils justifient au minimum de dix années d’expérience en banque ou en conseil et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité.
Modalités d’évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de quiz, d’études de cas et de mises en situation. Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.
Moyens pédagogiques et techniques
- Aides audiovisuelles, documentation et support de cours, exercices pratiques d’application et corrigés des exercices, études de cas et présentation de cas réels.
- À l’issue de chaque formation, Helios Advisory fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours, ensuite analysé par nos équipes pédagogiques.
- Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation, ainsi qu’une attestation de fin de formation si le participant a assisté à la totalité de la session.
Modalités et délais d’accès
L’inscription est finalisée avec notre équipe pédagogique. Adressez-nous votre demande via le formulaire de contact : nous vous indiquons les prochaines sessions disponibles et les modalités d’accès adaptées à votre situation.
Accessibilité aux personnes handicapées
Pour toute question ou besoin relatif à l’accessibilité, contactez-nous via le formulaire de contact. Chaque situation est étudiée avec vous afin d’adapter les modalités de la formation.
Évaluer la solvabilité avec l’intelligence artificielle
Mesurer la capacité de remboursement des emprunteurs en combinant analyse financière et modèles d’IA
Description
L’évaluation de la solvabilité est au cœur du métier de prêteur. Elle repose traditionnellement sur l’analyse des revenus, des charges, des états financiers et de l’historique de remboursement. L’intelligence artificielle permet d’exploiter davantage de données et de détecter plus tôt les fragilités.
Cette formation de deux jours présente les méthodes d’évaluation de la solvabilité des particuliers et des entreprises, et la façon dont l’IA les complète. Les participants apprennent à lire les résultats d’un modèle, à en vérifier la pertinence et à conserver un jugement d’expert.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
- Appliquer les méthodes classiques d’évaluation de la solvabilité
- Comprendre le fonctionnement des modèles de notation par l’IA
- Exploiter les données transactionnelles et alternatives
- Détecter les signaux précurseurs de défaillance
- Interpréter et expliquer le résultat d’un modèle
- Respecter les exigences de validation et de non-discrimination
Méthodes et moyens pédagogiques
Apports méthodologiques, analyses de cas réels de particuliers et d’entreprises, manipulation de modèles de notation et ateliers en sous-groupes. Supports fournis : grille d’analyse de la solvabilité, check-list de validation d’un modèle et fiches de lecture des indicateurs financiers.
Programme de la formation
1. Les fondamentaux de la solvabilité
- Analyser les revenus, les charges et le reste à vivre
- Lire les états financiers d’une entreprise
- Calculer les ratios clés d’endettement et de rentabilité
- Situer les notions de probabilité de défaut et de perte
Travaux pratiques : analyse de la solvabilité de trois emprunteurs.
2. Les modèles de notation par l’IA
- Comprendre la régression logistique et les arbres de décision
- Situer les modèles d’apprentissage automatique plus avancés
- Comparer la performance des modèles
- Identifier leurs limites et leurs biais
Travaux pratiques : comparaison des résultats de deux modèles sur un même portefeuille.
3. Les nouvelles sources de données
- Exploiter les données de comptes bancaires et l’open banking
- Utiliser les données externes et sectorielles
- Analyser les documents non structurés
- Respecter le RGPD dans l’usage des données
Travaux pratiques : enrichissement de l’analyse d’un dossier par les données transactionnelles.
4. La détection précoce des difficultés
- Identifier les signaux faibles de dégradation
- Suivre un portefeuille par des alertes automatiques
- Prioriser les actions de recouvrement amiable
- Accompagner les clients fragiles
Travaux pratiques : construction d’un dispositif d’alerte sur un portefeuille de crédits.
5. Expliquer, valider et gouverner
- Expliquer le résultat d’un modèle au client et au contrôle
- Valider un modèle et suivre ses performances
- Prévenir la discrimination
- Situer les exigences du règlement européen sur l’IA
Travaux pratiques : rédaction de la note d’explication d’une décision défavorable.
Participants
Analystes crédit, chargés d’affaires, gestionnaires de risques, équipes de modélisation et de validation, responsables du recouvrement et auditeurs.
Prérequis
Des notions d’analyse financière sont recommandées. Aucune connaissance en programmation n’est exigée.
Compétences du formateur
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils ont été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils justifient au minimum de dix années d’expérience en banque ou en conseil et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité.
Modalités d’évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de quiz, d’études de cas et de mises en situation. Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.
Moyens pédagogiques et techniques
- Aides audiovisuelles, documentation et support de cours, exercices pratiques d’application et corrigés des exercices, études de cas et présentation de cas réels.
- À l’issue de chaque formation, Helios Advisory fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours, ensuite analysé par nos équipes pédagogiques.
- Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation, ainsi qu’une attestation de fin de formation si le participant a assisté à la totalité de la session.
Modalités et délais d’accès
L’inscription est finalisée avec notre équipe pédagogique. Adressez-nous votre demande via le formulaire de contact : nous vous indiquons les prochaines sessions disponibles et les modalités d’accès adaptées à votre situation.
Accessibilité aux personnes handicapées
Pour toute question ou besoin relatif à l’accessibilité, contactez-nous via le formulaire de contact. Chaque situation est étudiée avec vous afin d’adapter les modalités de la formation.
L’intelligence artificielle pour la conformité (KYC et LCB-FT)
Renforcer la connaissance client et la lutte contre le blanchiment grâce à l’intelligence artificielle
Description
Les dispositifs de connaissance client (KYC) et de lutte contre le blanchiment de capitaux et le financement du terrorisme (LCB-FT) génèrent un volume considérable de contrôles, d’alertes et de documents. Une grande partie des alertes se révèlent être des faux positifs, ce qui mobilise les équipes au détriment des vrais risques.
Cette formation de deux jours montre comment l’IA améliore l’efficacité de ces dispositifs : vérification d’identité, filtrage, surveillance des transactions, analyse des alertes et rédaction des déclarations. Elle rappelle les exigences réglementaires et les conditions d’un usage maîtrisé.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
- Situer le cadre réglementaire de la LCB-FT et ses évolutions européennes
- Identifier les usages de l’IA dans le dispositif KYC
- Automatiser l’entrée en relation et la vérification d’identité
- Améliorer la surveillance des transactions et réduire les faux positifs
- Accélérer l’analyse des alertes et la préparation des déclarations
- Encadrer l’usage de l’IA dans un dispositif de conformité
Méthodes et moyens pédagogiques
Apports réglementaires et métier, démonstrations d’outils, études de cas réels de blanchiment, ateliers d’analyse d’alertes en sous-groupes. Supports fournis : cartographie des usages de l’IA en conformité, grille d’analyse d’alerte et check-list de gouvernance des outils.
Programme de la formation
1. Le cadre de la LCB-FT
- Rappeler les obligations de vigilance et de déclaration
- Situer le nouveau paquet européen et l’autorité européenne AMLA
- Comprendre l’approche par les risques
- Identifier les attentes des superviseurs
Travaux pratiques : cartographie des risques de blanchiment d’une activité.
2. La connaissance client augmentée
- Automatiser l’entrée en relation à distance
- Vérifier l’identité et détecter les faux documents
- Identifier les bénéficiaires effectifs
- Mettre à jour les dossiers clients en continu
Travaux pratiques : revue assistée d’un dossier KYC d’une entreprise.
3. Le filtrage et la surveillance des transactions
- Filtrer les sanctions et les personnes politiquement exposées
- Détecter les comportements atypiques par l’apprentissage automatique
- Analyser les réseaux de relations
- Réduire les faux positifs
Travaux pratiques : analyse d’un réseau de transactions suspectes.
4. L’analyse des alertes et les déclarations
- Prioriser les alertes selon le risque
- Synthétiser un dossier d’investigation
- Rédiger une déclaration de soupçon avec l’aide de l’IA
- Garder la maîtrise de la décision
Travaux pratiques : traitement complet d’une alerte jusqu’au projet de déclaration.
5. Gouverner l’IA en conformité
- Valider les modèles et documenter les paramètres
- Assurer l’explicabilité vis-à-vis des superviseurs
- Contrôler la qualité des données
- Situer les exigences du règlement européen sur l’IA
Travaux pratiques : élaboration du dossier de validation d’un outil de surveillance.
Participants
Responsables et analystes de la conformité, équipes LCB-FT et KYC, chargés d’affaires, auditeurs internes, responsables des risques et chefs de projet de la conformité.
Prérequis
Une connaissance de base des obligations de LCB-FT est recommandée. Aucune connaissance technique n’est exigée.
Compétences du formateur
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils ont été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils justifient au minimum de dix années d’expérience en banque ou en conseil et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité.
Modalités d’évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de quiz, d’études de cas et de mises en situation. Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.
Moyens pédagogiques et techniques
- Aides audiovisuelles, documentation et support de cours, exercices pratiques d’application et corrigés des exercices, études de cas et présentation de cas réels.
- À l’issue de chaque formation, Helios Advisory fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours, ensuite analysé par nos équipes pédagogiques.
- Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation, ainsi qu’une attestation de fin de formation si le participant a assisté à la totalité de la session.
Modalités et délais d’accès
L’inscription est finalisée avec notre équipe pédagogique. Adressez-nous votre demande via le formulaire de contact : nous vous indiquons les prochaines sessions disponibles et les modalités d’accès adaptées à votre situation.
Accessibilité aux personnes handicapées
Pour toute question ou besoin relatif à l’accessibilité, contactez-nous via le formulaire de contact. Chaque situation est étudiée avec vous afin d’adapter les modalités de la formation.
Transformer le parcours d’un sinistre avec l’IA
Accélérer la gestion des sinistres et améliorer l’expérience des assurés grâce à l’intelligence artificielle
Description
La gestion des sinistres est le moment de vérité de la relation entre l’assureur et l’assuré. Les délais, la clarté des échanges et l’équité de l’indemnisation déterminent la satisfaction et la fidélité des clients. C’est aussi un poste de coûts majeur pour les assureurs.
Cette formation de deux jours présente les usages de l’IA à chaque étape du parcours : déclaration, qualification, expertise, détection de la fraude, indemnisation et relation client. Les participants apprennent à repenser le parcours et à piloter un projet de transformation.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
- Cartographier le parcours d’un sinistre et ses points de friction
- Automatiser la déclaration et la qualification des sinistres
- Utiliser l’IA pour l’évaluation des dommages et l’expertise
- Orienter les dossiers selon leur complexité
- Améliorer la communication avec les assurés
- Piloter un projet de transformation du parcours sinistre
Méthodes et moyens pédagogiques
Apports métier, démonstrations d’outils, études de cas d’assureurs, ateliers de conception de parcours en sous-groupes. Supports fournis : cartographie type du parcours sinistre, catalogue des cas d’usage de l’IA et grille de priorisation des projets.
Programme de la formation
1. Le parcours sinistre aujourd’hui
- Cartographier les étapes et les acteurs
- Mesurer les délais et les coûts
- Identifier les attentes des assurés
- Repérer les points de friction
Travaux pratiques : cartographie du parcours sinistre d’une branche d’assurance.
2. La déclaration et la qualification
- Simplifier la déclaration par les assistants conversationnels
- Extraire les informations des documents et des photos
- Qualifier automatiquement le sinistre
- Vérifier les garanties applicables
Travaux pratiques : conception d’un parcours de déclaration en ligne.
3. L’évaluation et l’expertise
- Évaluer les dommages à partir d’images
- Orienter vers l’expertise à distance ou sur place
- Estimer le coût du sinistre
- Accélérer le règlement des petits sinistres
Travaux pratiques : analyse d’un dossier de sinistre automobile.
4. L’orientation et l’indemnisation
- Segmenter les dossiers selon leur complexité
- Automatiser l’indemnisation des cas simples
- Détecter les signaux de fraude
- Coordonner les prestataires
Travaux pratiques : définition des règles d’orientation des dossiers.
5. L’expérience assuré et le pilotage
- Informer l’assuré à chaque étape
- Mesurer la satisfaction et les délais
- Accompagner les gestionnaires dans l’évolution de leur métier
- Respecter les exigences réglementaires et éthiques
Travaux pratiques : élaboration de la feuille de route de transformation du parcours.
Participants
Responsables et gestionnaires de sinistres, responsables de l’expérience client, chefs de projet de la transformation, responsables de la fraude et des opérations en assurance.
Prérequis
Une connaissance du fonctionnement de l’assurance est recommandée. Aucune connaissance technique n’est exigée.
Compétences du formateur
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils ont été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils justifient au minimum de dix années d’expérience en banque ou en conseil et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité.
Modalités d’évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de quiz, d’études de cas et de mises en situation. Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.
Moyens pédagogiques et techniques
- Aides audiovisuelles, documentation et support de cours, exercices pratiques d’application et corrigés des exercices, études de cas et présentation de cas réels.
- À l’issue de chaque formation, Helios Advisory fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours, ensuite analysé par nos équipes pédagogiques.
- Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation, ainsi qu’une attestation de fin de formation si le participant a assisté à la totalité de la session.
Modalités et délais d’accès
L’inscription est finalisée avec notre équipe pédagogique. Adressez-nous votre demande via le formulaire de contact : nous vous indiquons les prochaines sessions disponibles et les modalités d’accès adaptées à votre situation.
Accessibilité aux personnes handicapées
Pour toute question ou besoin relatif à l’accessibilité, contactez-nous via le formulaire de contact. Chaque situation est étudiée avec vous afin d’adapter les modalités de la formation.
L’intelligence artificielle et la détection de la fraude en assurance
Détecter plus tôt et plus efficacement la fraude à l’assurance grâce à l’intelligence artificielle
Description
La fraude à l’assurance représente un coût important pour les assureurs et, in fine, pour l’ensemble des assurés. Elle prend des formes de plus en plus variées : déclarations exagérées, faux documents, sinistres fictifs, réseaux organisés.
Cette formation de deux jours présente les méthodes de détection de la fraude fondées sur l’IA : règles, scores, analyse des réseaux, analyse des documents et des images. Elle aborde aussi l’organisation des investigations et les règles à respecter, notamment en matière de protection des données.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
- Identifier les principales typologies de fraude à l’assurance
- Comprendre les méthodes de détection fondées sur l’IA
- Détecter les faux documents et les images retouchées
- Mettre en évidence les réseaux de fraude organisée
- Organiser le traitement des alertes et les investigations
- Respecter le cadre juridique de la lutte contre la fraude
Méthodes et moyens pédagogiques
Apports métier et techniques, études de cas réels de fraude, démonstrations d’outils, ateliers d’investigation en sous-groupes. Supports fournis : typologie des fraudes, grille d’analyse d’un dossier suspect et mémo des règles de protection des données.
Programme de la formation
1. Les typologies de fraude
- Distinguer fraude opportuniste et fraude organisée
- Identifier les fraudes en automobile, habitation, santé et prévoyance
- Mesurer le coût de la fraude
- Situer le rôle de l’ALFA et des fichiers professionnels
Travaux pratiques : classement de vingt dossiers suspects par typologie.
2. Les méthodes de détection
- Combiner règles métier et scores de fraude
- Comprendre l’apprentissage automatique supervisé et non supervisé
- Détecter les anomalies
- Mesurer la performance d’un dispositif
Travaux pratiques : analyse des résultats d’un modèle de détection.
3. L’analyse des documents et des images
- Détecter les documents falsifiés
- Repérer les photos retouchées ou réutilisées
- Analyser les textes des déclarations
- Croiser les informations externes
Travaux pratiques : contrôle d’un dossier comportant des pièces falsifiées.
4. L’analyse des réseaux
- Relier les assurés, les tiers et les prestataires
- Repérer les réseaux de fraude organisée
- Visualiser les relations suspectes
- Prioriser les investigations
Travaux pratiques : mise en évidence d’un réseau de fraude à partir de données de sinistres.
5. L’investigation et le cadre juridique
- Organiser le traitement des alertes
- Conduire une investigation dans le respect des droits
- Respecter le RGPD et les règles de la CNIL
- Situer les exigences du règlement européen sur l’IA
Travaux pratiques : conduite d’une investigation jusqu’à la décision.
Participants
Gestionnaires de sinistres, enquêteurs et responsables de la lutte contre la fraude, responsables de la conformité et des risques, analystes de données en assurance.
Prérequis
Une connaissance du fonctionnement de l’assurance est recommandée. Aucune connaissance technique n’est exigée.
Compétences du formateur
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils ont été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils justifient au minimum de dix années d’expérience en banque ou en conseil et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité.
Modalités d’évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de quiz, d’études de cas et de mises en situation. Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.
Moyens pédagogiques et techniques
- Aides audiovisuelles, documentation et support de cours, exercices pratiques d’application et corrigés des exercices, études de cas et présentation de cas réels.
- À l’issue de chaque formation, Helios Advisory fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours, ensuite analysé par nos équipes pédagogiques.
- Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation, ainsi qu’une attestation de fin de formation si le participant a assisté à la totalité de la session.
Modalités et délais d’accès
L’inscription est finalisée avec notre équipe pédagogique. Adressez-nous votre demande via le formulaire de contact : nous vous indiquons les prochaines sessions disponibles et les modalités d’accès adaptées à votre situation.
Accessibilité aux personnes handicapées
Pour toute question ou besoin relatif à l’accessibilité, contactez-nous via le formulaire de contact. Chaque situation est étudiée avec vous afin d’adapter les modalités de la formation.
L’intelligence artificielle et la détection de la fraude bancaire
Protéger les clients et l’établissement contre la fraude grâce à l’intelligence artificielle
Description
La fraude bancaire évolue rapidement : fraude aux moyens de paiement, usurpation d’identité, fraude au faux conseiller, fraude au président, ouverture de comptes frauduleux. Les fraudeurs utilisent eux-mêmes l’IA, ce qui rend les attaques plus crédibles et plus nombreuses.
Cette formation de deux jours présente les dispositifs de détection fondés sur l’IA, de l’analyse des transactions en temps réel à la détection des comptes frauduleux. Elle aborde l’arbitrage entre sécurité et expérience client, ainsi que les obligations réglementaires des établissements.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
- Identifier les principales typologies de fraude bancaire
- Comprendre le fonctionnement d’un dispositif de détection en temps réel
- Utiliser l’IA pour détecter les transactions et les comptes frauduleux
- Lutter contre l’ingénierie sociale et les fraudes générées par l’IA
- Arbitrer entre sécurité et fluidité de l’expérience client
- Respecter les obligations réglementaires et de remboursement
Méthodes et moyens pédagogiques
Apports métier et techniques, études de cas réels, démonstrations d’outils de détection, ateliers d’analyse d’alertes en sous-groupes. Supports fournis : typologie des fraudes bancaires, grille d’analyse d’alerte et mémo des obligations réglementaires.
Programme de la formation
1. Les typologies de fraude bancaire
- Identifier les fraudes aux cartes, aux virements et aux chèques
- Comprendre l’ingénierie sociale et le faux conseiller
- Situer la fraude au président et aux faux fournisseurs
- Mesurer l’impact des fraudes générées par l’IA
Travaux pratiques : analyse de cas réels de fraude par typologie.
2. La détection en temps réel
- Comprendre les scores de fraude transactionnels
- Analyser le comportement habituel du client
- Bloquer ou authentifier au bon moment
- Réduire les fausses alertes
Travaux pratiques : paramétrage des règles d’un dispositif de détection.
3. L’entrée en relation et les comptes frauduleux
- Détecter l’usurpation d’identité et les faux documents
- Repérer les comptes de mules
- Analyser les réseaux de comptes liés
- Coordonner avec la LCB-FT
Travaux pratiques : analyse d’un ensemble de comptes suspects.
4. L’expérience client et la relation
- Concilier sécurité et fluidité
- Informer et sensibiliser les clients
- Accompagner les victimes
- Mesurer la satisfaction
Travaux pratiques : conception d’un parcours de prévention de la fraude au faux conseiller.
5. Le cadre réglementaire et la gouvernance
- Situer la DSP2, l’authentification forte et les règles de remboursement
- Anticiper les évolutions européennes sur les paiements
- Valider et surveiller les modèles
- Respecter le RGPD et le règlement européen sur l’IA
Travaux pratiques : élaboration du tableau de bord de pilotage de la fraude.
Participants
Responsables et analystes de la fraude, responsables des moyens de paiement, chargés de clientèle, responsables de la conformité, des risques et de la sécurité.
Prérequis
Une connaissance du fonctionnement des moyens de paiement est recommandée. Aucune connaissance technique n’est exigée.
Compétences du formateur
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils ont été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils justifient au minimum de dix années d’expérience en banque ou en conseil et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité.
Modalités d’évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de quiz, d’études de cas et de mises en situation. Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.
Moyens pédagogiques et techniques
- Aides audiovisuelles, documentation et support de cours, exercices pratiques d’application et corrigés des exercices, études de cas et présentation de cas réels.
- À l’issue de chaque formation, Helios Advisory fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours, ensuite analysé par nos équipes pédagogiques.
- Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation, ainsi qu’une attestation de fin de formation si le participant a assisté à la totalité de la session.
Modalités et délais d’accès
L’inscription est finalisée avec notre équipe pédagogique. Adressez-nous votre demande via le formulaire de contact : nous vous indiquons les prochaines sessions disponibles et les modalités d’accès adaptées à votre situation.
Accessibilité aux personnes handicapées
Pour toute question ou besoin relatif à l’accessibilité, contactez-nous via le formulaire de contact. Chaque situation est étudiée avec vous afin d’adapter les modalités de la formation.
Lean Six Sigma augmenté par l’IA
Associer les méthodes Lean Six Sigma et l’intelligence artificielle pour une amélioration continue plus rapide et plus précise
Description
Le Lean Six Sigma a fait ses preuves pour réduire les gaspillages et la variabilité des processus. L’intelligence artificielle lui apporte de nouvelles capacités : exploitation de grands volumes de données, analyse automatique des causes, prévision des dérives et automatisation des contrôles.
Cette formation de trois jours présente les outils clés du Lean Six Sigma et la façon dont l’IA les renforce. Elle s’adresse aux praticiens de l’amélioration continue qui souhaitent moderniser leurs méthodes et aux équipes qui découvrent la démarche.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
- Maîtriser les principes et les outils clés du Lean et du Six Sigma
- Identifier les apports de l’IA à chaque étape de la démarche
- Exploiter les données des processus par le process mining
- Utiliser l’apprentissage automatique pour l’analyse des causes
- Prévoir et prévenir les dérives des processus
- Intégrer l’IA dans un programme d’amélioration continue
Méthodes et moyens pédagogiques
Apports méthodologiques, démonstrations d’outils, exercices pratiques sur des jeux de données, études de cas industriels et de services, ateliers en sous-groupes. Supports fournis : boîte à outils Lean Six Sigma, catalogue des usages de l’IA et modèles de tableaux de bord.
Programme de la formation
1. Les fondamentaux du Lean Six Sigma
- Comprendre la valeur, les gaspillages et le flux
- Mesurer la variabilité et le niveau sigma
- Situer la démarche DMAIC
- Identifier les rôles : Green Belt, Black Belt, sponsor
Travaux pratiques : identification des gaspillages d’un processus administratif.
2. Les données au service de l’amélioration
- Collecter et préparer les données de processus
- Découvrir le processus réel par le process mining
- Visualiser les flux et les délais
- Mesurer la qualité des données
Travaux pratiques : analyse d’un journal d’événements avec un outil de process mining.
3. L’analyse des causes augmentée
- Utiliser les outils statistiques classiques
- Identifier les facteurs explicatifs par l’apprentissage automatique
- Analyser les commentaires et les réclamations avec l’IA
- Valider les causes racines
Travaux pratiques : recherche des causes d’un taux de défauts élevé.
4. L’amélioration et l’automatisation
- Concevoir des solutions et des processus cibles
- Automatiser les tâches répétitives
- Simuler les gains avant le déploiement
- Accompagner le changement
Travaux pratiques : conception du processus cible et estimation des gains.
5. Le contrôle prédictif
- Mettre en place la maîtrise statistique des processus
- Prévoir les dérives grâce à l’IA
- Construire des tableaux de bord en temps réel
- Faire vivre un programme d’amélioration continue
Travaux pratiques : construction d’un tableau de bord de contrôle prédictif.
Participants
Praticiens de l’amélioration continue (Green Belt, Black Belt), responsables qualité et opérations, chefs de projet, managers et analystes de processus.
Prérequis
Aucune certification Lean Six Sigma n’est exigée. Des notions de base en statistiques sont utiles. Un ordinateur portable est nécessaire pour les travaux pratiques.
Compétences du formateur
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils ont été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils justifient au minimum de dix années d’expérience en banque ou en conseil et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité.
Modalités d’évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de quiz, d’études de cas et de mises en situation. Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.
Moyens pédagogiques et techniques
- Aides audiovisuelles, documentation et support de cours, exercices pratiques d’application et corrigés des exercices, études de cas et présentation de cas réels.
- À l’issue de chaque formation, Helios Advisory fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours, ensuite analysé par nos équipes pédagogiques.
- Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation, ainsi qu’une attestation de fin de formation si le participant a assisté à la totalité de la session.
Modalités et délais d’accès
L’inscription est finalisée avec notre équipe pédagogique. Adressez-nous votre demande via le formulaire de contact : nous vous indiquons les prochaines sessions disponibles et les modalités d’accès adaptées à votre situation.
Accessibilité aux personnes handicapées
Pour toute question ou besoin relatif à l’accessibilité, contactez-nous via le formulaire de contact. Chaque situation est étudiée avec vous afin d’adapter les modalités de la formation.
Les exercices sont réalisés avec des assistants d’IA du marché, choisis en fonction des outils autorisés dans l’organisation des participants. Helios Advisory n’est partenaire d’aucun éditeur d’IA.
Informations pratiques
Ces informations s’appliquent à l’ensemble des programmes présentés sur cette page.
Solutions de financement
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle : plan de développement des compétences, OPCO, financement direct entreprise. Contactez-nous pour étudier ensemble la solution la mieux adaptée.
Horaires
Les formations ont lieu de 9 h à 17 h 30, avec une pause d’une heure à une heure trente pour le déjeuner. Les participants sont accueillis à partir de 8 h 45. Les pauses et déjeuners sont offerts. Pour les formations de 4 ou 5 jours, les sessions se terminent à 16 h le dernier jour.
Dates et lieux
Sessions intra-entreprise et inter-entreprises organisées à la demande, dans nos locaux, dans les vôtres ou à distance. Contactez-nous pour connaître les prochaines dates et convenir du format le mieux adapté à vos équipes.
Une question, un besoin spécifique ?
Chaque programme peut être adapté à votre contexte, à votre secteur et au niveau de vos équipes. Nous revenons vers vous avec une proposition personnalisée, un calendrier et un tarif correspondant à votre demande.
Ce programme est une création originale conçue par les équipes pédagogiques de Helios Advisory. Toute reproduction, représentation, adaptation ou exploitation, totale ou partielle, sans autorisation préalable écrite, est strictement interdite.