IA Générative pour les Quants : maîtriser les approches qui transforment la modélisation
Une journée pour passer de la théorie à la pratique : Prompt Engineering, RAG, Fine-Tuning et Agents IA
Cette formation s’adresse aux professionnels de la finance quantitative, du risque et de la data.
Elle a été conçue pour permettre aux équipes de comprendre, expérimenter et intégrer l’IA générative dans leurs processus de modélisation, de validation et de documentation.
👥 Public concerné
- Quants, ingénieurs en validation de modèles, data scientists et modélisateurs financiers
- Actuaires, risk modelers et consultants spécialisés en modélisation ou conformité IA
- Directions risques, data et innovation souhaitant identifier les cas d’usage concrets de la GenAI
🎯 Objectifs
À l’issue de cette journée, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes et l’architecture des modèles génératifs (LLM, embeddings, RAG, agents IA)
- Maîtriser les bases du Prompt Engineering appliqué aux métiers quantitatifs
- Construire un pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour exploiter les données internes en toute sécurité
- Découvrir les fondements du Fine-Tuning sur un corpus quantitatif
- Concevoir un Agent IA pour automatiser la recherche, la documentation ou la validation de modèles
- Identifier les enjeux de gouvernance, conformité et fiabilité liés à l’IA générative
1 journée (7 heures, incluant ateliers et pauses)
Présentiel ou distanciel interactif
6 à 12 personnes
Français
👩🏽🏫 Mon rôle et ma mission
Je suis Data Scientist et fondatrice de LDA Advisory. Depuis plus de six ans, j’accompagne des institutions financières (Société Générale, HSBC, EY, etc.) dans la conception, la validation et l’industrialisation de modèles de risque (PD, LGD, IFRS9, Bâle III).
Aujourd’hui, ma mission est claire : rendre l’intelligence artificielle utile, concrète et responsable pour les métiers quantitatifs.
À travers cette formation, je partage une approche pragmatique de l’IA générative — loin de la théorie — fondée sur l’expérience terrain, l’expérimentation et l’impact réel sur les équipes risques, data et modélisation.
Programme de la journée
1. Comprendre l’IA générative et son impact sur la finance quantitative
- IA classique vs IA générative : nouvelles logiques et complémentarités
- Les principaux modèles (GPT-4, Mistral, BloombergGPT, FinGPT)
- Cas d’usage : documentation automatique, stress testing, analyse de modèles
- Discussion : où l’IA générative crée réellement de la valeur dans les métiers quantitatifs
Livrable : fiche « Panorama IA générative & finance quantitative »
2. Le Prompt Engineering pour Quants : interagir efficacement avec les LLM
- Structure d’un prompt efficace : contexte, rôle, format et contraintes
- Frameworks : CRAFTIF, TCRAEI, 5W
- Techniques avancées : few-shot prompting, chain-of-thought, meta-prompting
- Atelier pratique : résumer un rapport de validation, identifier les hypothèses clés, générer un plan de revue automatisé
Livrable : mini-bibliothèque de prompts pour la modélisation et la validation
3. RAG : valoriser vos données internes sans risque de fuite
- Fonctionnement : vectorisation, recherche contextuelle, génération augmentée
- Outils : LangChain, FAISS, GPTs, Ollama
- Démonstration : interroger automatiquement un rapport IFRS9 ou un modèle interne
- Confidentialité, conformité et auditabilité des résultats
Livrable : schéma complet d’un pipeline RAG interne
4. Fine-Tuning & Agents IA : automatiser l’analyse et la validation
- Le fine-tuning : principes, étapes, jeux de données, limites et ROI
- Cas d’usage : adapter un modèle à un corpus interne
Les agents IA : mémoire, planification, exécution de tâches - Démonstration : création d’un agent IA simple avec LangChain / GPTs
- Exemples : AI Validator, Quant Assistant
Livrable : blueprint d’un agent IA quantitatif
5. Atelier collaboratif : concevoir un cas d’usage IA générative
- Travaux en groupe : identification et conception d’un use case interne
- Présentation des solutions et feedback collectif
Livrable : mini-plan de mise en œuvre IA générative
6. Gouvernance et adoption responsable
- Risques, biais et cadres réglementaires (AI Act, SR 11-7, TRIM)
- Bonnes pratiques : supervision, sécurité, documentation
- Feuille de route pour une adoption progressive dans les équipes quants
Livrable final : guide « IA générative pour les Quants – de la théorie à la mise en œuvre »
🧾 Évaluation et certification
👉 Quiz et échanges tout au long de la journée
👉 Atelier collectif évalué sur un cas réel
👉Attestation de participation remise à chaque participant
📅 Organisation
👉 Programmation possible sous 7 jours ouvrés (convention signée requise)
👉 Disponible en présentiel ou en distanciel interactif (Teams / Zoom)
