Étude de cas · Cohortes d'IA agentique pour les professionnels de la finance
Neuf semaines. Des professionnels de la finance non techniques sont devenus builders.
Des professionnels de l'investissement sans aucune formation en code ont construit leurs propres applications IA sur mesure, sur leurs propres processus, et les ont présentées à un jury composé de l'association et de ses sociétés sponsors.
Objectif
De l'utilisateur de l'IA au builder IA.
Personne dans la salle n'écrit de code. Les participants pilotent la construction en langage naturel et livrent une application qui fonctionne sur leur propre processus : un agent de recherche, un analyseur de deal flow, un copilote de reporting client. Une méthode indépendante des outils, avec Claude comme environnement de construction. L'objectif est l'adoption au quotidien, pas l'expérimentation.
Deux niveaux
D'abord les fondamentaux. Ensuite, sept semaines de construction.
Les LLM et le vocabulaire clé
- Les types d'agents
- Comment fonctionnent vraiment les LLM
- La terminologie essentielle pour les professionnels de l'investissement
Trois étapes pour construire un agent
- Décomposer un processus : sourcing, due diligence
- Cartographie des processus
- Connectivité et intégration
Confidentialité des données et gouvernance
- Classification des données : données de deals et de LP
- Ce qu'on partage, ce qu'on protège
- Gouvernance de l'IA et risque de modèle à l'échelle de la société
Semaine par semaine
Chaque agent de ce programme est un véritable objet d'ingénierie.
- Semaines 1 à 2Fondamentaux. Concepts clés de l'IA, raisonnement en agents et context engineering, confidentialité des données et gouvernance. Un modèle de délégation des tâches : quoi construire, quand utiliser l'IA, quand coproduire. Deux séances de 75 minutes avec questions-réponses. Constitution des pods.
- Semaines 3 à 4L'IA pour la productivité quotidienne. Le socle universel. Installation des agents assistants, premières démos, comment construire votre clone IA. Puis recherche de prospects, brief quotidien, notes de réunion et centralisation des tâches. Chaque participant termine la semaine 3 avec un premier agent principal qui fonctionne.
- Semaine 5Recherche, signaux et intelligence documentaire. Les principaux LLM pour vérifier les faits. Recherche sectorielle, analyse concurrentielle. Agents de recherche et de consolidation de l'actualité. Agent de mémo pour le comité d'investissement (IC).
- Semaine 6Reporting et tableaux de bord. Reporting LP et clients, analyse de CIM, premier jet du mémo IC.
- Semaines 7 à 8Sprint de personnalisation. Aucun nouveau contenu. Chaque participant étend un agent à son propre processus, en pods de trois à quatre, avec des permanences. Chaque pod envoie un point d'avancement asynchrone avant le Demo Day.
- Semaine 9Demo Day. Une séance formelle de trois heures. Chaque pod présente un agent qui fonctionne, des indicateurs avant/après, les enseignements tirés et un plan d'amélioration, en cinq minutes plus cinq de questions-réponses, devant un jury composé de membres de l'association et des sociétés sponsors.
Agents construits
Un socle commun, puis un volet par métier.
Chief of staff agentique
- Configuration du ton de voix
- Briefings quotidiens du matin
- Recherche sur un prospect avant un rendez-vous
- Consolidation des notes de réunion
- Mises à jour du CRM
Agents PE
- Premier jet de mémo IC
- Intégration du deal flow avec analyse de CIM et grille d'évaluation
- Tableau de bord de suivi de la due diligence
- Recherche assistée par IA
Agents AM
- Reporting et commentaires clients
- Copilote de recherche
- Rédaction de pitch decks
- Questions-réponses conformité
Résultat
Chaque participant repart builder : une application sur mesure qui tourne, présentée à un jury, avec des indicateurs avant/après.
Maintient la compétitivité des alumni dans une finance transformée par l'IA. Renforce la différenciation de l'association dans la préparation de ses membres aux postes de direction de l'investissement. Un pilote éprouvé pour les prochaines cohortes.