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Intelligence Artificielle appliquée à la Finance, Théorie & Pratique
Maîtrisez l'IA au service de la finance : machine learning, IA générative, credit scoring, détection de fraude, régulation et sécurité, avec des schémas, des exercices et des cas réels adaptés au contexte nigérien et africain. 20 h, certifiant, gratuit.
L'intelligence artificielle transforme la finance mondiale : décision de crédit en quelques secondes, détection de fraude en temps réel, assistants conversationnels, analyse automatique de documents. En Afrique, et au Niger en particulier, ces technologies offrent une opportunité historique d'accélérer l'inclusion financière , mais elles posent aussi des questions d'éthique, de régulation et de sécurité qu'aucun professionnel ne peut ignorer.
Cette formation complète de 20 heures vous emmène de la théorie à la pratique, avec des schémas, des exercices et des cas réels ancrés dans le contexte nigérien et africain (mobile money, microfinance, BCEAO/UEMOA, données alternatives). Aucun prérequis en programmation n'est exigé pour commencer.
FORMAT PÉDAGOGIQUE
▸ 27 leçons illustrées réparties en 6 modules progressifs
▸ Un quiz à la fin de chaque leçon : il faut y répondre correctement pour débloquer la suivante
▸ Un examen final chronométré de 40 questions (45 minutes)
▸ Un certificat SECAM à la clé (score minimum : 70 %)
VOTRE FORMATEUR
Ing. YAHAYA ABOUBACAR Abdoul Razak , Spécialiste en réseaux de données et sécurité, expert en intelligence artificielle et en régulation numérique, enseignant à l'Institut Africain de Technologie.
Votre formateur
Prof YAHAYA ABOUBACAR Abdoul Razak
Administrateur Systèmes
Programme
27 leçons · 20 h
Module 1 — Fondations : IA, données et finance4 leçons
Bienvenue & mode d'emploi du parcoursAperçu gratuitTexte / lecture · 30 min
Qu'est-ce que l'IA ? ML, deep learning et IA générativeTexte / lecture · 60 min
Le paysage financier nigérien et africainTexte / lecture · 45 min
Les données financières : sources, qualité et éthiqueTexte / lecture · 45 min
Module 2 — Machine Learning pour la finance5 leçons
Les trois types d'apprentissage automatiqueTexte / lecture · 45 min
Le cycle d'un projet ML (méthode CRISP-DM)Texte / lecture · 45 min
Préparer les données : nettoyage, features, déséquilibreTexte / lecture · 50 min
Évaluer un modèle : précision, rappel, AUC, coût métierTexte / lecture · 45 min
Atelier : construire un mini-score de créditTexte / lecture · 40 min
Module 3 — Cas d'usage : banque, microfinance, mobile money5 leçons
Credit scoring & inclusion : prêter sans historique bancaireTexte / lecture · 50 min
Détection de fraude et lutte anti-blanchiment (LAB/FT)Texte / lecture · 50 min
Chatbots & service client multilingueTexte / lecture · 40 min
Prévision de trésorerie et gestion du risqueTexte / lecture · 40 min
Étude de cas : une microfinance à NiameyTexte / lecture · 35 min
Module 4 — IA générative & grands modèles de langage4 leçons
Comprendre les LLM et le prompt engineeringTexte / lecture · 50 min
Applications : analyse de documents et reportingTexte / lecture · 45 min
RAG : un assistant documentaire pour votre organisationTexte / lecture · 45 min
Risques de l'IA générative : hallucinations & confidentialitéTexte / lecture · 40 min
Module 5 — Éthique, régulation & sécurité4 leçons
Biais algorithmiques et équitéTexte / lecture · 45 min
Régulation numérique : BCEAO, UEMOA, UA et loi nigérienneTexte / lecture · 50 min
Sécurité des systèmes d'IA financiersTexte / lecture · 45 min
Gouvernance et IA responsableTexte / lecture · 40 min
MelinaConseillère SECAM · en ligne