
- Cadres règlementaires, financiers, risques et déontologiques - Connaître les cadres règlementaires, financiers, risques et déontologiques (dispositif Sarbanes-Oxley, règlementation AMF et SEC, etc.)
- Data analytics, statistique,analyse des données - Connaissances fondamentales en statistique, analyse des données (y compris corrélation, régression et segmentation) et méthodes de prévision – Croissance (décroissance), calculs d’indices
- Modélisation, simulation, scénarios - Savoir modéliser, simuler, faire des scénarios
Perfectionnement
Public visé
- Comptables
- Consolideurs
- Experts comptables, Commissaires aux comptes
- Responsables financiers, consolidation et comptables
1 jour
Formation Excel et IA
Pré-requis
Il est nécessaire de disposer d’une bonne maîtrise d’Excel (fonctions, tableaux croisés dynamiques, formules de base)
Objectifs
◗ Utiliser les outils Excel de modélisation prévisionnelle : Valeur Cible, Gestionnaire de scénarios, Solver, droite de régression.
◗ Exploiter un outil IA gratuit (ChatGPT, Claude ou équivalent) pour accélérer la construction de modèles prévisionnels.
◗ Croiser les résultats Excel et les analyses IA pour fiabiliser les prévisions.
◗ Construire un modèle de prévision de ventes ou de charges sur 1 an.
◗ Adopter une démarche structurée et documentée pour présenter un prévisionnel défendable en CODIR.
Programme de la formation
Un programme actualisé au rythme des évolutions de l’IA, avec de nombreuses applications pratiques montrant comment combiner Excel et les outils d’IA pour élaborer et challenger des projections financières.
◗ Les outils Excel de modélisation prévisionnelle
– Valeur Cible : trouver le paramètre d’entrée pour atteindre un objectif financier
– Paramétrer le Solver : cellule objectif, variables de décision, contraintes
– Cas d’usage finance : optimisation des ressources, planification des livraisons, maximisation de la marge
✔ APPLIQUER | Cas pratique : utiliser la Valeur Cible pour déterminer le chiffre d’affaires nécessaire à l’équilibre budgétaire
✔ APPLIQUER | Cas pratique : optimiser un plan de livraison et la prévision de ventes sous contraintes capacitaires avec le Solver
✔ ÉVALUER | Quiz : quand utiliser la Valeur Cible plutôt qu’une formule classique ?
◗ L’IA au service de la fonction finance
– Intelligence Artificielle : panorama et enjeux
– Les cas d’usage IA pour la fonction finance : génération de rapports, analyse en langage naturel, détection d’anomalies
– Les risques et limites à connaître : hallucinations, données sensibles, auditabilité
✔ COMPRENDRE | Illustration : présentation d’un agent IA qui génère un rapport analytique à partir d’un rapport financier d’un groupe coté
✔ ÉVALUER | Quiz : quelles différences entre IA conversationnelle et IA agentique ?
◗ Intégrer l’IA dans la construction du modèle prévisionnel
– Poser le cadre auprès de l’outil IA : périmètre, nature des flux, leviers
– Utiliser l’IA pour définir la méthode adaptée : hypothèses, scénarios, formules, documentation, synthèse, etc.
– Revue critique des propositions formulées et structuration du fichier
✔ APPLIQUER | Cas pratique : demander à un outil IA de structurer un modèle de prévision de chiffre d’affaires sur 12 mois, puis l’implémenter dans Excel
✔ EXPÉRIMENTER | Atelier : utiliser l’IA pour générer un commentaire d’analyse automatique des écarts budget-réalisé
✔ ÉVALUER | Quiz : quelles précautions prendre avant d’utiliser une formule Excel générée par l’IA en production ?
◗ Construire et présenter un prévisionnel défendable
– Structurer un fichier prévisionnel : hypothèses, calculs, synthèse, graphiques
– Documenter les hypothèses et les bornes du modèle pour le rendre auditable
– Présenter le prévisionnel en CODIR : sélection et construction des indicateurs et des représentations graphiques
✔ APPLIQUER | Cas pratique final : construire un modèle de prévision de ventes sur 12 mois intégrant 3 scénarios, des formules Excel et des hypothèses générées et commentées avec l’IA
✔ ÉVALUER | Quiz : comment rendre un modèle prévisionnel compréhensible pour un non-financier ?
Pourquoi choisir cette formation ?
Les directions financières sont attendues sur leur capacité à projeter l’avenir, pas seulement à consolider le passé. Excel reste l’outil de référence pour la modélisation financière, mais l’IA générative ouvre de nouvelles possibilités : structurer un modèle plus rapidement, générer des hypothèses, expliquer les résultats en langage naturel.
Cette journée propose une démarche opérationnelle pour combiner les deux au service du prévisionnel.
Méthode pédagogique et modalités d’évaluation
Avant la formation : recueil de vos attentes depuis votre espace web 15 jours avant le début de la formation et auto-diagnostic de vos compétences.
Méthodes pédagogiques : une diversité de méthodes pédagogiques pour répondre aux différents profils d’apprentissage, encourager la participation active et consolider les acquis par l’expérimentation et la pratique.
Supports pédagogiques : support d’animation, apports documentaires (fiches de synthèse, tableaux…) et autres ressources disponibles dans votre espace.
Pendant la formation : alternance de développements théoriques et d’illustrations tirées de cas réels. Une mise en situation des participants est proposée. De nombreux cas pratiques permettent de valider l’acquisition des compétences au fur et à mesure de la formation.
Suivi et évaluation de la formation : feuille d’émargement et attestation de fin de formation. Évaluation à chaud et à froid assurée par la solution LearnEval.
Prix
1 295 € HT
Témoignages
Formation Excel gestion des données
Formation Excel gestion des données
Formation Excel gestion des données

Jonathan C.
Entreprise
Formation
Influencer en Finance – S’affirmer comme Business Partner [FHINFI]
Financement d’entreprise – Outils et techniques – E-learning [FHFINE]
L’essentiel des fusions simplifiées et TUP [FHCTUP]
Contrôle de gestion R&D – Enjeux de la conception et de l’innovation [FHCGRD]
Finance pour commerciaux – Les leviers commerciaux de la performance financière [FHFCOM]
Calcul du résultat dilué par action – Mettre en œuvre la norme IAS 33 [FHIS33]
Microsoft Power BI – Niveau 1 – Acquérir les bases [FHPOBI]