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Villejuif Campus
151 Maxime Gorki Boulevard, 94800 Villejuif
Nice Campus
4 Bd Carabacel, 06000 Nice
Diplôme Titre RNCP Niveau 7, Bac+6
Entry-level Master’s degree
Duration 12 months
Crédits 75 ECTS
Format Alternance, initiale ou continue
Langue Français
Campus Paris-Villejuif
Back to School October
Program
De la maîtrise de la Dataà l'orchestration de l'IA.
11 séminaires, 4 grandes étapes, 6 Finance AI Products, 2 certifications, le Boarding et la Clinique de l'IA.
Le parcours académique
Quatre grandes étapes, du fondamental à la transformation.
Chaque séminaire affiche son objectif, ses concepts clés, ses applications et le projet associé lorsqu'il existe.
01
Maîtriser & Augmenter
De la donnée financière à une infrastructure prête pour l'IA.
Avant de construire avec l'IA, il faut maîtriser la matière première sur laquelle elle repose : la donnée. Les trois premiers séminaires donnent les fondamentaux pour comprendre les technologies, exploiter les données financières et maîtriser les architectures qui alimentent les solutions d'IA.
Objectif : comprendre comment l'IA et la Data transforment déjà les métiers, processus et organisations financières.
Question fil rouge : quels processus, tâches et décisions de la fonction Finance peuvent désormais être augmentés ou transformés par l'IA ?
Objectif : transformer les données financières en informations fiables, visualisables et actionnables.
Préparation intégrée : Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate — PL-300
Finance AI Project #1 — Finance Data & Performance Cockpit : construire un cockpit de pilotage financier à partir de données multi-sources.
Objectif : comprendre comment les données circulent dans l'entreprise et construire une architecture capable d'alimenter des solutions Analytics et IA fiables.
Une IA performante commence toujours par des données accessibles, fiables et correctement structurées.
Finance AI Project #1 — approfondissement : connexion des sources · architecture Data · qualité · traçabilité · préparation des données.
Illustration — de la donnée à l'orchestration
02
Prédire & Construire
Passer de l'analyse de la donnée à la création de solutions IA.
Le financier augmenté ne doit pas seulement savoir lire les données. Il doit pouvoir anticiper, exploiter les modèles d'IA et transformer un cas d'usage en véritable projet métier.
Objectif : savoir utiliser, comparer et interpréter des modèles prédictifs sans devenir Data Scientist.
Applications : cash forecasting · prévisions budgétaires · scoring · fraude · anomalies comptables · audit · contrôle · risques.
Finance AI Project #2 — Predictive Finance Engine : construire, comparer et évaluer une solution prédictive appliquée à une problématique financière.
Objectif : maîtriser les modèles d'IA générative et apprendre à les adapter aux données, documents et connaissances de la fonction Finance.
Applications : analyse financière · reporting · documents comptables · normes · audit documentaire · contrats · recherche d'information · synthèses.
Objectif : passer de l'idée ou du simple usage d'un chatbot à une véritable solution IA utilisable dans l'entreprise.
Finance AI Project #3 — Assistant IA Générative pour la Finance : concevoir un assistant spécialisé capable d'exploiter les données et connaissances d'une organisation pour répondre à une problématique Finance, Comptabilité, Audit ou Contrôle.
03
Agir, Orchestrer & Gouverner
Quand l'IA ne se contente plus de répondre mais commence à agir.
Avec les agents IA, une nouvelle étape est franchie. L'IA peut accéder à des outils, interagir avec des systèmes, exécuter des tâches et participer directement aux processus financiers. Cela ouvre un potentiel considérable, mais impose de nouvelles exigences de contrôle, de sécurité, de supervision et de responsabilité.
Objectif : passer d'une IA qui répond à une IA capable d'agir de manière contrôlée dans un processus métier.
Applications : clôture · rapprochements · reporting · audit · facturation · recouvrement · contrôle · analyse d'écarts · collecte documentaire.
Finance AI Project #4 — Agent IA Financier : construire un agent capable d'exécuter de manière contrôlée tout ou partie d'un processus financier.
Objectif : passer de l'agent isolé au système agentique intégré à l'entreprise.
Préparation intégrée : Microsoft Certified: AI Agent Builder Associate
Finance AI Project #5 — conception : Agentic Finance Control Center : concevoir un système financier agentique combinant plusieurs agents, données, outils et workflows au sein d'un environnement orchestré et supervisable.
Objectif : construire des systèmes IA capables d'être utilisés dans un environnement financier exigeant en matière de confiance, de sécurité et de responsabilité.
Une IA performante ne suffit pas. Elle doit être sécurisée, gouvernée, contrôlée et auditable.
Finance AI Project #5 — finalisation : transformer le système agentique en une solution prête à être supervisée et gouvernée : un véritable centre de contrôle permettant de savoir ce que les agents font, pourquoi, avec quelles données et quand l'humain doit reprendre la main.
04
Piloter, Transformer & Discerner
Créer de la valeur avec l'IA et redessiner la fonction Finance.
La dernière étape ne consiste plus à apprendre une nouvelle technologie. Elle consiste à savoir où l'utiliser, comment la déployer, quelle valeur en attendre et comment réorganiser les métiers autour d'elle.
Objectif : transformer une opportunité IA en projet réaliste, pilotable et créateur de valeur.
Savoir investir dans les bons projets IA. Mais aussi savoir renoncer à ceux dont le coût, les risques ou la complexité dépassent la valeur créée.
Finance AI Project #6 — lancement : AI Finance Transformation Blueprint, appliqué à une problématique réelle issue de l'environnement professionnel de l'étudiant.
Objectif : traiter les deux faces d'une même transformation : le processus et le rôle du professionnel.
À mesure que l'IA automatise la production et l'analyse, le financier crée davantage de valeur par son jugement, sa capacité décisionnelle, sa vision systémique, son influence et sa responsabilité éthique.
Finance AI Project #6 — finalisation : diagnostic de l'existant → opportunités IA → processus cible → architecture → humains & agents → coûts → ROI → risques → gouvernance → roadmap.
Finance AI Product Portfolio
Un diplôme atteste de vos compétences. Vos projets les démontrent.
Tout au long des 11 séminaires, chaque étudiant construit progressivement un portfolio de 6 projets appliqués à la Finance, la Comptabilité, l'Audit et le Contrôle. Plus qu'une modalité pédagogique, une véritable vitrine professionnelle.
Finance Data & Performance Cockpit
Construire un cockpit de pilotage financier à partir de données multi-sources.
Predictive Finance Engine
Construire, comparer et évaluer une solution prédictive appliquée à une problématique financière.
Assistant IA Générative pour la Finance
Concevoir un assistant spécialisé exploitant données et connaissances pour répondre à une problématique Finance, Comptabilité, Audit ou Contrôle.
Agent IA Financier
Construire un agent capable d'exécuter de manière contrôlée tout ou partie d'un processus financier.
Agentic Finance Control Center
Concevoir puis superviser un système financier agentique combinant agents, données, outils et workflows orchestrés.
AI Finance Transformation Blueprint
Un projet de transformation construit à partir d'une problématique réelle de l'entreprise d'accueil.
Apprendre en construisant. Construire pour transformer.
Illustration — le portfolio comme vitrine professionnelle
Bien plus qu'un programme
Quatre piliers qui font l'expérience.
Finance AI Product Portfolio
Une vitrine professionnelle : expérimenter sur des problématiques métier, matérialiser sa progression, disposer de réalisations démontrables en entretien et prouver sa double compétence Finance + Data + IA.
Boarding for aivancity
Un programme préparatoire en ligne de 20 h (en collaboration avec LinkedIn Learning), accessible dès l'admission : Python, SQL, manipulation des données, APIs, logique algorithmique. Aucun prérequis en programmation n'est exigé à l'entrée.
2 certifications professionnelles
Une certification Data, une certification IA :
Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate — PL-300 ; Microsoft Certified: AI Agent Builder Associate. Des preuves opérationnelles reconnues qui complètent le MSc et le titre RNCP.
La Clinique de l'IA
Travailler sur de vrais problèmes avant même d'être diplômé : analyser un besoin, explorer un cas d'usage, prototyper une solution, tester sa pertinence, évaluer sa valeur et ses risques. Un espace à la frontière entre formation, expérimentation et transformation des organisations.
Ici, l'IA ne s'apprend pas seulement en cours. Elle se confronte au réel.
Un parcours complet, du fondamental à la transformation.
Les informations présentées sur cette page sont données à titre indicatif et n'ont pas de valeur contractuelle. Compte tenu de l'évolution rapide de l'Intelligence Artificielle et de la Data, aivancity se réserve le droit de faire évoluer le contenu du programme, les certifications, les modalités, le calendrier et les tarifs. Les conditions définitives sont celles communiquées au moment de l'inscription.