Permis conduire IA pour les employés du secteur financier (Conforme IA Act)

Collaborateurs du secteur financier : banques, assurances, sociétés de gestion et fonds d’investissements, services aux investisseurs et administrateurs de fonds, PSF, fintech, sociétés d’audit et conseil financier…

Ce cours a été développé en conformité avec les exigences de l’AI Act (2024), il a été soumis à l'avis de la Commission Nationale pour la Protection des Données (CNPD) dont les recommandations ont été prises en compte dans la version finale.
Cette formation e-learning a été conçue pour vous aider à comprendre et à maîtriser l’usage de l’intelligence artificielle dans un cadre professionnel adapté au contexte financier luxembourgeois.
Notre objectif est de vous transmettre les bases, les bonnes pratiques, et les règles à respecter pour être conforme à l’AI Act européen.
De façon plus imagée, il s'agit d'apprendre le "code de la route" de l’IA appliqué à la finance à Luxembourg pour savoir utiliser ces outils de façon efficace, responsable et sécurisée.
Un apprentissage essentiel pour évoluer dans l’environnement professionnel de la finance à Luxembourg où l’IA devient incontournable… Et encadrée.

À la fin de la formation, le participant sera capable de:

• Comprendre l’IA
  • Savoir ce qu’est (et n’est pas) une IA
  • Identifier ses limites: biais, hallucinations, opacité
  • Relier l’IA aux architectures data (Data Lake, Lakehouse, Data Mesh).
• Dialoguer efficacement avec l’IA
  • Rédiger des prompts clairs et adaptés aux cas financiers (PRIIPs, FATCA/CRS, KYC/AML, …),
  • Obtenir des réponses précises et fiables
• Adapter l’IA aux usages Finance
  • Connaître les bases du fine-tuning (rapports d’analyse crédit, standards internes) et du reinforcement learning from human feedback (RLHF)
  • Fiabiliser les réponses avec le Retrieval-Augmented Generation (RAG) branché sur référentiels réglementaires (CSSF/BCE/ESMA) et procédures internes.
• Utiliser l’IA en respectant la loi
  • Appliquer les règles du RGPD et anticiper l’AI Act
  • Gérer la responsabilité du déployeur, prévenir les biais en scoring crédit, assurer traçabilité/auditabilité (model risk), protéger le secret bancaire et les données sensibles.
  • Comprendre les responsabilités légales et les bons réflexes.

Module 1 – Fondamentaux techniques (focus Finance)

• Fondamentaux techniques de l’intelligence artificielle, les repères clés et limites en environnement régulé.
• Les principes de base du Machine Learning et du Deep Learning et leurs applications dans la finance
• Les modèles de langage à grande échelle (LLMs) en finance: KYC/AML, synthèses réglementaires, alertes conformité
• Socle data: Data Lake? Lakehouse? Data Mesh pour la qualité, la gouvernance et l’audit

Module 2 – Utilisation & optimisation

• Personnalisation dans les requêtes: le prompt?engineering
• Techniques avancées: fine tuning et RLHF
• Introduction au RAG: fiabiliser les réponses de l’IA

Module 3 – Éthique, légal, sécurité (finance)

• Enjeux éthiques de l’IA
• Cadre légal et réglementaire de l’IA
• Les risques liés à l’utilisation de l’IA
• Sécurité de l’information & gestion des incidents IA

Module 4 – Perspectives & durabilité

• Tendances et innovations: vers une IA toujours plus autonome et multimodale
• Consommation énergétique et durabilité: un enjeu stratégique émergent

A l’issue de la formation, les participants recevront une attestation de participation délivrée par la House of Training. En cas de réussite du test de connaissance, ils recevront une attestation de réussite.

+/- 2h (la licence reste active pendant 6 mois).

Cette formation est structurée en quatre grands modules complémentaires, chacun conçu pour vous faire progresser pas à pas.
Chaque module est composé de vidéos courtes, d’activités interactives et de fiches mémos pour ancrer vos connaissances.
À la fin de chaque module, un quiz vous permettra de tester ce que vous avez retenu.
Et pour clôturer votre parcours, un examen final viendra valider vos acquis et votre conformité à l’AI Act.
Prenez le temps d’explorer, d’expérimenter, de rejouer les contenus : ici, l’objectif n’est pas seulement d’apprendre, mais de maîtriser.