AI+ Finance Agent™ – eLearning (examen inclus)
275,00 EUR
- 16 hours
Devenez un·e professionnel·le recherché·e à l’intersection de l’intelligence artificielle et de la finance avec la certification AI+ Finance Agent™. Ce programme immersif vous dote de compétences pratiques pour automatiser les opérations financières, améliorer la prise de décision et créer des agents IA intelligents capables de résoudre de véritables défis du secteur. Vous apprendrez comment l’IA permet des analyses plus pertinentes, une meilleure évaluation des risques, une détection renforcée de la fraude, des stratégies de trading optimisées et des prévisions plus fiables — tout en acquérant une expérience concrète et une certification reconnue dans le monde en pleine évolution de la finance numérique.
Caractéristiques principales
Langue
Cours et supports en anglais
Niveau
Niveau débutant-intermédiaire
Accès
Accès à la plateforme 24h/24 et 7j/7 pendant 1 an
8 heures de cours vidéo et de contenus multimédias
Recommandation de 16 heures de temps d’étude
eBooks, livres audio, podcasts
Quiz, évaluations et ressources de cours
Examen
Examen en ligne surveillé avec une nouvelle tentative gratuite
Certificat
Attestation de réussite incluse

Expertise financière pilotée par l’IA
L’automatisation pilotée par l’IA réduit les erreurs manuelles et améliore la précision des rapprochements, des rapports et des opérations financières quotidiennes.

Résultats d’apprentissage
À la fin de ce cours, vous serez capable de :
Automatisation financière optimisée par l’IA
Automatisez la comptabilité, le rapprochement, le reporting et les processus financiers quotidiens grâce à des systèmes intelligents.
Prévisions et analyses prédictives
Appliquez des modèles d’IA pour la prévision des flux de trésorerie, la prévision des revenus, l’analyse des investissements et la détection des tendances.
Modélisation des risques et détection de la fraude
Découvrez comment l’IA améliore l’évaluation des risques, la détection d’anomalies, la prévention de la fraude et la surveillance financière en temps réel
Automatisation de la conformité et de la réglementation
Utilisez des outils de conformité automatisés, des processus prêts pour les audits et une gouvernance des données sécurisée
Transformation financière stratégique
Développez les compétences nécessaires pour piloter l’adoption de l’IA dans la finance, en favorisant les décisions fondées sur les données, l’optimisation des coûts et une planification stratégique plus intelligente.

Chronologie du cours
Introduction aux agents d’IA dans la finance
Leçon 1
- Comprendre la différence entre les agents d’IA et l’automatisation financière traditionnelle
- Évolution des agents d’IA dans les services financiers
- Aperçu des différents types d’agents d’IA dans la finance
- Importance de l’autonomie des agents et de la délégation des tâches
- Principales différences entre les agents d’IA et l’automatisation traditionnelle
- Activité pratique : Explorer les agents d’IA dans la finance
Concevoir et comprendre des agents d’IA en finance
Leçon 2
- Architecture des agents d’IA en finance
- Outils et bibliothèques pour le développement d’agents
- Comparer les agents d’IA aux modèles statiques
- Aperçu du cycle de vie de l’agent
- Cas d’usage : agents du service client gérant la vérification KYC, les FAQ et les litiges de transaction
- Étude de cas : Erica de Bank of America – gérer plus d’un milliard d’interactions grâce à l’IA prédictive
- Activité pratique : créer des agents d’IA dans la finance
Agents intelligents pour la détection de fraude et la surveillance des anomalies
Leçon 3
- Utiliser l’apprentissage supervisé et non supervisé pour la détection de fraude
- Analyse des schémas et profilage comportemental
- Agents de surveillance en temps réel
- Cas d’usage : des agents d’IA signalant les anomalies dans les transactions de portefeuilles numériques
- Étude de cas : l’IA basée sur les graphes de PayPal détecte la fraude avec une précision de 99,9 %
- Activité pratique : détection de fraude et surveillance des anomalies
Agents IA pour l’évaluation du crédit et l’automatisation des prêts
Leçon 4
- Génération de caractéristiques à partir de données de crédit non traditionnelles
- IA explicable (XAI) dans les décisions de crédit
- Atténuation des biais dans les agents de prêt
- Cas d’usage : évaluer les nouveaux emprunteurs à l’aide des données de transaction et des données mobiles
- Étude de cas : la plateforme de prêt basée sur l’IA d’Upstart – 27 % d’acceptations supplémentaires et baisse de 16 % des TAEG
- Activité pratique : l’IA pour l’évaluation du crédit et le prêt
Agents IA pour la gestion de patrimoine et la robo‑conseil
Leçon 5
- Personnalisation avec des agents de profilage
- Algorithmes de rééquilibrage de portefeuille
- Investissement sensible au sentiment
- Cas d’usage : une IA qui ajuste les portefeuilles chaque semaine en fonction des objectifs et des tendances du marché
- Étude de cas : Path Agent de Wealthfront – recommandations personnalisées d’épargne et d’investissement
- Activité pratique : Gestion de patrimoine et agents de robo-conseil
Robots de trading et agents de surveillance des marchés
Leçon 6
- Apprentissage par renforcement pour les agents de trading
- Modélisation prédictive à partir de données historiques
- Gestion du seuil risque-rendement
- Cas d’utilisation : agents de trading IA effectuant de l’arbitrage sur les marchés crypto
- Étude de cas : Renaissance Technologies – Transactions automatisées à court terme générant une surperformance régulière
- Activité pratique : robots de trading et surveillance du marché
Agents NLP pour l’intelligence des documents financiers
Leçon 7
- Les grands modèles de langage dans l’analyse des conférences téléphoniques sur les résultats et des documents déposés
- Synthèse et détection d’événements par IA
- Transcription vocale et extraction des points clés
- Applications réelles
- Étude de cas : BloombergGPT – Modèle de langage de grande taille de niveau financier
- Activité pratique : NLP pour l’intelligence des documents financiers
Agents de conformité et de surveillance des risques
Leçon 8
- IA pour la conformité LBC et KYC
- Modélisation de règles conforme à la réglementation
- Analyse du graphe de transactions
- Cas d’utilisation : surveillance en temps réel des transferts transfrontaliers suspects
- Étude de cas : HSBC & Quantexa – des agents d’IA augmentent la détection de LBC de 30 %
- Activité pratique : conformité et surveillance des risques
Agents d’IA responsables, équitables et auditables
Leçon 9
- Cadres de gouvernance de l’IA dans la finance (RBI, AI Act de l’UE)
- Transparence et auditabilité de la logique décisionnelle
- Garantir l’équité et l’explicabilité
- Cas d’usage : journaux d’IA auditables pour des pratiques de prêt équitables
- Étude de cas : Wells Fargo – Examens internes de l’équité de l’IA pour les robots de prêt
- Activité pratique : agents d’IA responsables et équitables
Études de cas et projets de fin d’études de renommée mondiale
Leçon 10
- Étude de cas : la plateforme COiN de JPMorgan
- Étude de cas : l’IA de PayPal pour la détection des fraudes
- Étude de cas : le scoring de crédit piloté par l’IA d’Upstart
- Projet de fin d’études : créer un agent financier IA fonctionnel
- Points clés et conclusion du module
Outils explorés
- TensorFlow
- Python
- Pandas
- NumPy
- Power BI
- SQL
- API OpenAI
- API

Qui devrait s’inscrire à ce programme ?
Professionnels de la finance – Analystes, comptables et responsables financiers souhaitant intégrer l’IA dans leurs flux de travail quotidiens.
Spécialistes en investissement et en gestion de portefeuille – Personnes souhaitant améliorer leurs capacités de prévision, de modélisation des risques et de stratégies d’investissement fondées sur les données.
Passionnés de fintech – Apprenants intéressés par la convergence de l’IA, de l’automatisation et des technologies financières modernes.
Professionnels des données et de la tech – Personnes ayant des compétences en analyse ou en programmation et souhaitant appliquer l’IA à la finance.
Dirigeants et cadres d’entreprise – Décideurs cherchant à exploiter l’IA pour un budget plus intelligent, une meilleure planification et une croissance financière stratégique.
Plus de détails
Prérequis
- Connaissances fondamentales des marchés financiers – Familiarité avec les actions, le trading et les instruments financiers.
- Compréhension de base du machine learning – Connaissance des concepts et algorithmes fondamentaux.
- Compétences en programmation – Maîtrise de Python ou de langages de programmation similaires.
- Compétences en analyse statistique – Capacité à travailler avec des données et à appliquer des méthodes statistiques.
- Intérêt pour la fintech – Motivation à explorer les applications de l’IA pour résoudre les défis financiers.
Détails de l'examen
- Durée : 90 minutes
- Réussite : 70 % (35/50)
- Format : 50 questions à choix multiple / à réponses multiples
- Mode de passation : en ligne via une plateforme d’examen surveillé (planification flexible)
- Langue : anglais
Licences et accréditation
Ce cours est proposé par AVC conformément à l’accord du programme de partenariat et respecte les exigences de l’accord de licence.
Politique d’équité
L’AVC ne fournit pas d’aménagements en raison d’un handicap ou d’un problème médical de ses étudiants. Il est recommandé aux candidats de contacter l’AVC pour obtenir des conseils et un accompagnement tout au long de la procédure de demande d’aménagement.
Foire aux questions

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