Cas Formation · format Essentiel · Octobre 2026
Une journée de formation IA pour l’équipe Finance d’un groupe international de l’énergie.
Présentations pour les comités financiers, reporting mensuel sur Excel et premiers assistants IA dans Copilot : une journée construite sur les tâches réelles de l’équipe.
- Équipe
- FinanceCFO, FP&A, contrôle
- Participants
- 9
- Format
- 1 joursur mesure
- Outil
- Copilot
01 · Point de départ
D’où partait l’équipe.
- Des niveaux hétérogènes : certains avaient déjà exploré plusieurs outils, d’autres obtenaient des résultats inégaux, d’autres restaient prudents après des premiers essais décevants.
- Copilot était connu d’une partie du groupe, mais les usages restaient ponctuels.
- Les attentes : comprendre l’IA et son vocabulaire, savoir quoi lui confier, l’appliquer à Excel, identifier des cas à approfondir en équipe.
L’enjeu n’était pas de découvrir l’IA, mais de comprendre où elle apporte de la valeur et comment bien l’utiliser.
02 · Ce qui a été travaillé
Le déroulé, séquence par séquence.
- Matin
Comprendre et formuler
- Fonctionnement des modèles génératifs, capacités et limites
- Du chat à l’assistant puis à l’agent : les niveaux d’usage
- Méthode de prompt et amélioration progressive d’une demande
Une réponse peut être cohérente sans être juste : cadrer avant de demander.
- Cas 1
Présentations financières
- Extraire les messages clés d’une présentation existante
- Reformuler en anglais, simplifier, améliorer la lisibilité
- Relecture critique « point de vue management »
L’IA comme outil de production, et comme second regard critique.
- Cas 2
Reporting mensuel sur Excel
- Repérer la structure du fichier et les bons indicateurs
- Analyser les écarts réalisé / budget, contrôler la cohérence
- Rédiger un premier commentaire financier
Comprendre → analyser → contrôler → produire.
- Cas 3
Un assistant IA par participant
- Cadrer une mission, des entrées, des règles et un format de sortie
- Paramétrer l’assistant dans Copilot
- Tester, corriger les instructions, retester
Passer d’un bon prompt à une méthode réutilisable.
Cas d’usage travaillés
- Reporting mensuelAnalyser des tableaux consolidés et préparer une première version.
- Réalisé vs prévisionnelFaire ressortir les écarts qui méritent une investigation.
- Excel → PowerPointTransformer des données en messages clés puis en slides.
- Contrôle & cohérenceVérifier les imports et repérer les anomalies avant analyse.
- Challenge d’une analyseIdentifier les questions, manques et pistes d’amélioration.
Ce que l’équipe garde
- Une banque de prompts pour préparer et relire les présentations financières
- Une bibliothèque de prompts pour le reporting mensuel
- Un assistant personnalisé et testé par participant
03 · Résultats
Ce que disent les participants.
- 5,0/5
- Satisfaction globale
- 100 %
- Recommanderaient la formation
- 4,6/5
- Capacité à mettre en pratique après la journée
- 7/8
- Jugent l’assistant IA directement applicable
Évaluation de fin de session · 8 répondants
« Exactement ce qu’il fallait, ni trop ni pas assez. »
« Très équilibrée par rapport à la partie pratique, avec une très bonne intégration dans le déroulé global de la formation. »
04 · À retenir
Ce que l’équipe retient.
- 01
La qualité de la demande change la qualité du résultat
Quelques minutes pour poser le contexte, les critères et le résultat attendu améliorent nettement la réponse.
- 02
L’IA ne supprime pas le contrôle
Elle accélère l’analyse ; la vérification et la responsabilité restent humaines.
- 03
Concevoir avant de construire
Penser la mécanique d’un prompt ou d’un assistant avant de se lancer, et avancer par étapes.
- 04
Tous les usages ne demandent pas la même solution
Chat, assistant, puis automatisation ou agents pour les processus stabilisés.
La prochaine étape n’est pas de faire plus d’IA : c’est de sélectionner quelques usages Finance, de les tester sur le réel et de les rendre fiables et reproductibles.