Formation · Prompt engineering · Finance & Trésorerie

Prompt engineering pour les équipes finance

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

« Prompt engineering pour les équipes finance » s’adresse notamment aux profils suivants : Directeurs financiers et DAF, Trésoriers et cash managers et Analystes financiers et équipes FP&A. Elle montre pas à pas comment utiliser Prompt engineering de manière productive, sûre et traçable dans le domaine Finance & Trésorerie – des bases aux workflows avancés.

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 équipes finance et trésorerie manipulent d'importants volumes de données, avec des délais de clôture serrés et une forte exigence de traçabilité. L'IA générative change concrètement leur quotidien : les assistants IA résument relevés bancaires, contrats de crédit et clauses de covenants, rédigent des commentaires sur les écarts de trésorerie et facilitent les analyses de scénarios de taux ou de change. Les agents IA et l'automatisation prennent en charge des tâches récurrentes comme le rapprochement des avis de paiement, la préparation du plan de trésorerie ou la constitution des reportings de direction. L'essentiel reste la validation par les experts, une connexion propre aux sources de données et des circuits d'approbation clairs. Les équipes gagnent ainsi du temps pour l'analyse et le pilotage.

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 ?

  • Directeurs financiers et DAF
  • Trésoriers et cash managers
  • Analystes financiers et équipes FP&A
  • Spécialistes corporate finance et fusions-acquisitions
  • Collaborateurs des moyens de paiement

Les défis concrets que nous traitons

  • Consolider la prévision de trésorerie à partir de multiples sources : ERP, comptes bancaires, opérationnels
  • Expliquer et commenter rapidement les écarts entre budget et réalisé
  • Analyser contrats de crédit, covenants et échanges bancaires dans l'urgence
  • Produire en peu de temps des reportings pour la direction, le conseil et les banques

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.
  • Utiliser les assistants IA à bon escient pour la prévision de trésorerie, l'analyse des écarts et les dossiers de financement.
  • Automatiser les tâches récurrentes de trésorerie avec des étapes de contrôle et de validation clairement définies.
  • Évaluer avec un œil critique les résultats de l'IA et protéger la confidentialité et l'auditabilité des données financières.

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 : Finance & Trésorerie
  • Commentaire des flux de trésorerie
  • Analyse des contrats de financement
  • Scénarios et sensibilités
  • Reporting direction et conseil
  • Rapprochement automatisé des avis de paiement
  • Documentation des politiques et processus
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les données financières et bancaires sont confidentielles et peuvent constituer des informations privilégiées au sens du règlement MAR ; utilisez uniquement des environnements IA validés, avec contrat de sous-traitance et traitement conforme au RGPD. Les validations de paiement restent soumises au principe des quatre yeux et ne doivent jamais être déclenchées de façon autonome par un agent IA.
  • 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

Commentaire des flux de trésorerie

Un assistant IA analyse les écarts entre prévision et réalisé de trésorerie et propose un premier commentaire sur les principaux facteurs, comme les encaissements clients, les décaissements fournisseurs ou les échéances fiscales, que l'équipe vérifie ensuite.

Analyse des contrats de financement

Contrats de prêt, Schuldschein ou contrats de location sont synthétisés : maturités, mécanismes de taux, covenants, clauses de remboursement anticipé et obligations de reporting sont extraits dans un tableau clair pour la trésorerie et le contrôle de gestion.

Scénarios et sensibilités

L'IA aide à rédiger des scénarios et à proposer des formules de sensibilité aux taux, aux devises ou aux matières premières, par exemple pour mesurer l'effet d'une hausse des taux de référence sur le coût de la dette et les ratios bancaires.

Reporting direction et conseil

À partir d'indicateurs, de tableaux et de notes, un assistant IA produit des synthèses, des projets de slides et des notes explicatives pour la direction générale, le conseil d'administration ou les banques, adaptés au public visé.

Rapprochement automatisé des avis de paiement

Un workflow d'automatisation lit les avis de paiement reçus par e-mail ou en PDF, les associe aux postes ouverts et signale les écarts à vérifier manuellement avant toute intégration dans l'ERP ou l'outil de cash management.

Documentation des politiques et processus

Politiques de trésorerie, circuits de validation des paiements et descriptions de contrôles sont structurés et harmonisés avec l'aide de l'IA à partir de notes, de documents existants et d'entretiens, prêts pour l'audit.

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 avez une expérience pratique de la planification financière, de la trésorerie ou du reporting et maîtrisez bien Excel.

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

Les données financières et bancaires sont confidentielles et peuvent constituer des informations privilégiées au sens du règlement MAR ; utilisez uniquement des environnements IA validés, avec contrat de sous-traitance et traitement conforme au RGPD. Les validations de paiement restent soumises au principe des quatre yeux et ne doivent jamais être déclenchées de façon autonome par un agent IA.

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.

Un assistant IA peut-il valider seul des paiements ?

Non. L'IA peut préparer des propositions de paiement, rapprocher des avis et signaler des anomalies, mais la validation reste encadrée par vos délégations de pouvoir et le principe des quatre yeux. Pendant la formation, nous montrons comment concevoir des automatisations où l'humain garde la main aux points de contrôle clés, avec une traçabilité complète.

Comment traiter des données financières confidentielles dans les outils d'IA ?

La base est un environnement d'entreprise validé, avec un contrat de traitement des données et sans réutilisation de vos saisies pour l'entraînement des modèles. Ajoutez des règles de pseudonymisation, par exemple masquer les numéros de compte ou les contreparties. Nous abordons des lignes directrices concrètes à valider avec la DSI, le DPO et la conformité.

Combien coûte la formation « Prompt engineering pour les équipes finance » ?

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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