Formation · Prompt engineering · Banque

Prompt engineering pour les banques

Le prompt engineering indépendant des éditeurs : rôles, contexte, few-shot, chaînes de prompts, bibliothèques et contrôle qualité.

Durée
1 jour (7 h)
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

Cette formation associe Prompt engineering aux processus quotidiens du domaine Banque. Les participants travaillent sur des scénarios réalistes et repartent avec des prompts, des workflows et des checklists immédiatement utilisables.

ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini ou Le Chat : quel que soit l'outil, la qualité des résultats dépend avant tout de la manière dont la tâche est formulée. Le prompt engineering consiste à transmettre à un modèle de langage l'objectif, le contexte, les contraintes et le format attendu afin d'obtenir des résultats exploitables de façon fiable. Cette journée pratique, indépendante de tout éditeur, vous apprend des techniques éprouvées valables dans tous les assistants IA courants : définir rôle et public cible, sélectionner le contexte pertinent, travailler avec des exemples et décomposer une tâche complexe en étapes vérifiables.

La seconde partie vise la reproductibilité et la qualité à l'échelle de l'équipe. Vous concevez des modèles de prompts avec variables, construisez des chaînes de prompts pour vos processus d'analyse, de rédaction et de relecture, et constituez une bibliothèque de prompts partagée. Vous apprenez à évaluer les résultats avec méthode – critères de contrôle, cas de test, autovérification ciblée par le modèle – et à éviter les écueils classiques : hallucinations, ambiguïtés, contexte incomplet. Vous repartez avec une démarche structurée, indépendante de l'outil utilisé et durable face aux nouveaux modèles.

Les banques évoluent entre pression sur les coûts, concurrence des acteurs numériques et réglementation dense. L'IA générative offre des gains d'efficacité concrets : les assistants IA analysent dossiers de crédit et états financiers, résument les publications réglementaires, aident les conseillers à préparer leurs rendez-vous et répondent aux questions internes sur les procédures. Les agents IA et l'automatisation accélèrent les processus de middle et back-office, de KYC et de traitement des réclamations. Des exigences spécifiques s'appliquent toutefois : gestion de l'externalisation et des risques informatiques, traçabilité des décisions, protection des données clients. Il faut évaluer rigoureusement chaque cas d'usage, intégrer modèles et prestataires au dispositif de gestion des risques et définir clairement les responsabilités.

La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.

À qui s’adresse cette formation ?

  • Conseillers clientèle entreprises et particuliers
  • Analystes crédit et équipes d'engagements
  • Équipes conformité, LCB-FT et risques
  • Responsables organisation et processus
  • Audit interne

Les défis concrets que nous traitons

  • Analyser efficacement des dossiers de crédit et rapports financiers volumineux
  • Suivre et mettre en œuvre les évolutions réglementaires de l'ABE, de la BCE et des superviseurs nationaux
  • Satisfaire aux obligations de documentation du conseil et du crédit
  • Réduire les contrôles manuels en KYC et LCB-FT sans perdre en qualité

Objectifs pédagogiques

  • Vous comprenez comment un modèle de langage traite un prompt et en tirez des formulations efficaces.
  • Vous structurez vos prompts avec rôle, contexte, tâche, contraintes et format de sortie.
  • Vous utilisez exemples few-shot et chaînes de prompts pour des tâches complexes en plusieurs étapes.
  • Vous créez des modèles réutilisables et constituez une bibliothèque de prompts partagée.
  • Identifier et évaluer les cas d'usage de l'IA en front, middle office et conformité.
  • Utiliser l'IA pour l'analyse crédit, la veille réglementaire et la communication client avec des contrôles clairs.
  • Prendre en compte les exigences prudentielles, DORA et les règles d'externalisation dans l'usage de l'IA.

Programme

Module 1 Comment un modèle de langage traite un prompt
  • Principes de base : probabilités, fenêtre de contexte, limites
  • Pourquoi la formulation, l'ordre et les exemples changent le résultat
  • Origine des hallucinations et moyens de les réduire par le prompt
  • Différences et points communs entre les principaux assistants IA
Module 2 Les composantes d'un prompt efficace
  • Définir rôle, public cible, tâche, contexte et format de sortie
  • Formuler contraintes, exclusions et critères de qualité
  • Structurer la demande avec sections, séparateurs et balises
  • Inviter le modèle à poser des questions plutôt qu'à supposer
Module 3 Techniques avancées
  • Zero-shot, one-shot et few-shot : imposer style et structure par l'exemple
  • Demander un raisonnement pas à pas pour les tâches complexes
  • Chaînes de prompts : séparer recherche, rédaction, contrôle et révision
  • Changer de perspective, solliciter contre-arguments et autocritique du modèle
Module 4 Modèles et bibliothèques de prompts
  • Créer des modèles réutilisables avec variables et champs à compléter
  • Intégrer des consignes permanentes dans projets, assistants personnalisés et agents
  • Construire, nommer, maintenir et partager une bibliothèque d'équipe
  • Documenter chaque modèle : objectif, entrées, sortie attendue, responsable
Module 5 Contrôle qualité et usage responsable
  • Définir critères de contrôle et grilles d'évaluation des résultats
  • Créer des cas de test pour comparer et améliorer les prompts
  • Vérifier faits, chiffres et sources ; instaurer le principe des quatre yeux
  • Protection des données, contenus confidentiels et transparence selon le RGPD et l'AI Act européen
Module 6 Atelier pratique : Banque
  • Analyse des dossiers de crédit
  • Veille réglementaire
  • Préparation des rendez-vous clients
  • Appui aux diligences KYC
  • Qualification des réclamations
  • Assistant de connaissances interne
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • L'usage de l'IA en banque relève de la supervision prudentielle (en Allemagne BaFin et MaRisk), de DORA pour les risques informatiques et les prestataires tiers, du secret bancaire et du RGPD. L'évaluation de la solvabilité des personnes physiques est classée à haut risque par l'AI Act européen.
  • Règles du jeu pour un usage sûr de l’IA en équipe
  • Vérifier les résultats : faits, sources, tests et principe des quatre yeux
  • Plan d’action personnel pour les 30 prochains jours
  • Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin

Cas pratiques de votre domaine

Analyse des dossiers de crédit

Un assistant IA résume comptes annuels, situations intermédiaires et business plans, calcule des ratios via des formules transparentes et rédige un projet de note de crédit, que l'analyste vérifie avant de formuler son avis.

Veille réglementaire

Nouvelles circulaires, orientations et consultations sont collectées et résumées automatiquement ; l'IA les rattache aux métiers concernés et établit une première liste d'écarts par rapport aux procédures existantes.

Préparation des rendez-vous clients

Les conseillers reçoivent, à partir de sources validées, une fiche de préparation avec produits détenus, sujets en cours et questions pertinentes, sans que l'IA ne formule seule de recommandation de placement ou de crédit.

Appui aux diligences KYC

L'IA structure extraits Kbis ou de registres, organigrammes capitalistiques et articles de presse défavorables, propose les bénéficiaires effectifs probables et documente les sources pour accélérer l'analyse.

Qualification des réclamations

Les réclamations entrantes sont classées par thème, urgence et produit, les délais sont signalés et des projets de réponse préparés pour validation par le service réclamations.

Assistant de connaissances interne

Un assistant IA répond aux questions sur les procédures, conditions produits et processus à partir du corpus normatif de la banque, en citant systématiquement la source à vérifier.

Prérequis

Une première expérience d'au moins un assistant IA comme ChatGPT, Claude, Copilot ou Gemini est utile ; aucune compétence technique n'est requise. Vous travaillez dans une banque ou un établissement financier et connaissez les principaux processus de votre métier.

Prérequis techniques

Un ordinateur portable avec un navigateur à jour et l'accès à au moins un assistant IA, idéalement celui autorisé dans votre entreprise.

Protection des données & conformité

L'usage de l'IA en banque relève de la supervision prudentielle (en Allemagne BaFin et MaRisk), de DORA pour les risques informatiques et les prestataires tiers, du secret bancaire et du RGPD. L'évaluation de la solvabilité des personnes physiques est classée à haut risque par l'AI Act européen.

Dates proposées

Toutes les dates sont indicatives – votre date souhaitée est toujours possible.

Questions fréquentes

Ces techniques fonctionnent-elles avec tous les assistants IA ?

Oui, la formation est volontairement indépendante des éditeurs. Les principes – tâche claire, contexte pertinent, exemples, sortie structurée et étapes de contrôle – s'appliquent aussi bien à ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Le Chat qu'à d'autres outils. Lorsque les assistants diffèrent, par exemple pour les projets ou les assistants personnalisés, nous montrons les fonctions équivalentes.

Les progrès des modèles ne vont-ils pas rendre le prompt engineering inutile ?

Les modèles interprètent de mieux en mieux les demandes imprécises, mais ils ignorent toujours ce que vous ne leur dites pas : public cible, exigences de qualité, règles internes ou contexte utile. Un bon prompt est donc avant tout une bonne description de tâche. Modèles, chaînes de prompts et contrôle qualité gardent par ailleurs toute leur valeur pour une équipe.

Qu'est-ce qu'une bibliothèque de prompts et comment la faire vivre en équipe ?

C'est un recueil organisé de modèles éprouvés pour les tâches récurrentes, chacun accompagné de son objectif, des entrées nécessaires, d'un exemple de résultat et d'un responsable. Elle peut tenir dans un document partagé, un wiki ou directement dans les projets de l'outil IA. Pendant la formation, vous en créez une première et fixez des règles simples de mise à jour et de validation.

Le recours à un service d'IA externe est-il une externalisation ?

Cela dépend du cas d'usage. De nombreux services d'IA doivent au minimum être évalués comme prestations TIC de tiers au sens de DORA, certains comme externalisation au sens prudentiel. Nous voyons quelles questions clarifier avec la sécurité de l'information, la gestion des externalisations et la conformité avant toute mise en production.

L'IA peut-elle décider de l'octroi d'un crédit ?

Les décisions de crédit restent du ressort des personnes habilitées. L'IA prépare documents et analyses. Si des systèmes d'IA servent à évaluer la solvabilité de personnes physiques, les obligations applicables aux systèmes à haut risque de l'AI Act s'appliquent, ainsi que des devoirs de transparence et d'explication envers les clients.

Combien coûte la formation « Prompt engineering pour les banques » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 1 jour(s) de formation avec un formateur en direct, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Nos dates sont indicatives. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et confirmons sous un jour ouvré.

La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?

Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart ou Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

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