Transcript for "Comment bien prompter l'IA en finance ?": Bonjour à tous, Avec 360 que sur comment bien compter en finance, beaucoup de choses vont être couvertes aujourd'hui. On est ravi de vous avoir avec nous pour ce sujet d'actualité. Beaucoup de choses à couvrir aujourd'hui. Donc on va d'habitude, je vous laisse une petite minute pour vous vous connecter, mais on va démarrer directement parler dans le webinar, comme ça on va couvrir le maximum de choses et on aura le temps à la fin de prendre vos questions. Alors juste un petit peu d'outs kipping, donc le webinar est enregistré, vous recevrez le replay du webinar d'ici d'ici demain ou lundi. N'hésitez pas à le transférer à vos à vos collègues et même si vous trouvez riche en contenu. Pendant tout le début du webinar, on va effectivement couvrir les techniques pour bien prompté en finance et à la fin effectivement, on va réserver du temps pour vos questions. Donc n'hésitez pas à noter vos vos questions dans la dans la table de questions ou dans le chat à droite de votre écran. Il faut passer sur le le chat suivant Anne-Claire. Donc comme je le disais beaucoup de choses, on va on va voir effectivement toute première partie. Vous allez voir comment structurer un prompt puissant, la notion de sécurité avec l'IA, différents cas d'usage en finance, ce qui est le plus intéressant. Enfin une petite démo. On va finir par effectivement comme en nous Agicap, on utilise aussi les prompts dans nos dans nos modules de finances et à la fin une grosse partie qui est née pour permettre de poser toutes les questions si les choses n'avaient pas été claires. J'ai avec moi 2 intervenantes donc Anne-Claire Chandvin et Kelly Rousset, je vous laisse vous vous présenter. Bonjour à tous, ravie d'être là pour ce nouveau webinar. Je m'appelle Anne-Claire Chenvain, je suis la fondatrice de Finup trois-cent-soixante qui accompagne les entreprises grâce à des services de direction financière par et de formation IA aux équipes finances. Et moi c'est Kelly Roussel, donc je suis ingénieur en IA, particulièrement en IA générative chez Agicap au sein d'une équipe qui s'appelle le Lab et qui a pour objectif d'aller explorer ces nouveaux sujets pour voir comment on les intègre dans Agicap pour apporter de la valeur. Donc 2 super intervenantes, moi j'en ai eu des âges du marketing, je vais laisser surtout nos intervenants parler parce que moi je suis effectivement plutôt en retrait sur ces sujets là, mais vous pouvez remettre de temps en temps quand tu auras des questions. Juste 2 mots sur Agicap en bref, donc on est éditeur de logiciels en gestion de trésorerie, le numéro en Europe sur les sur les PME, ETI. On est présent dans 12 pays, six-cents employés. Ce qui est intéressant, c'est qu'un tiers de nos employés font des R&D, parce qu'on a effectivement 2 relise par mois de de fonctionnalités, comme on est en mode saas, effectivement tous nos clients bénéficient de ces fonctionnalités. Donc on est vraiment une entreprise qui a, dont le produit évolue beaucoup. Plus de huit-mille clients dans le monde entier et cinq-cent-cinquante partenaires technologiques, que ce soit intégrateurs, fournisseurs de solutions, la FTE. Donc voilà, n'hésitez pas à rencontrer nos équipes, on est toujours ravis de discuter avec les les clients et les prospects. Et juste un mot, c'est sur slide suivant, on vient de recevoir pour la deuxième année de suite effectivement une distinction dans G2 qui est une plateforme de de d'analyse et de performance des solutions technologiques et on est leader dans les catégories cash flow management TMS, donc reconnaissance, on est très content et vous en saurez plus prochainement dans un dans un blog qui sera sur notre site web. Voilà pour la partie présentation d'Agicap et je passe la main à Anne-Claire qui va vous expliquer comment bien prompter l'IA en finance. Super merci Jean-Luc. Alors il y a une autre petite feuille de présentation, c'est juste pour vous expliquer comment j'en suis arrivée à former les équipes finances en IA. Donc moi j'ai 10 ans d'expérience, j'ai travaillé dans des grands groupes PWC, l'Oréal. J'ai une expérience entrepreneuriale, une première expérience où j'ai lancé un business de location de vêtements écoresponsables lancé en mars deux-mille-vingt à la meilleure période. Et puis après 2 ans de cette belle aventure, j'ai rejoint Choco qui est une licorne allemande qui digitalise la relation entre les restaurants et leurs fournisseurs et d'abord en charge de la filiale française et ensuite j'ai eu un poste groupe avec comme mission d'améliorer les performances de l'équipe finance grâce à l'IA et aux outils no code. On voit comment organiser des sessions de Learn and Développement mensuel avec les équipes. Donc on était 15 financiers répartis sur 5 pays et c'est comme ça que je suis tombée dans l'IA générative et aujourd'hui je travaille avec des organismes de formation, des entreprises qui vont de la PME aux grands groupes. Vous avez aussi le QR code si vous voulez vous abonner à ma newsletter qui est gratuite, c'est une newsletter mensuelle dans laquelle je décrypte un sujet par mois. Maintenant à nous d'en savoir un peu plus sur vous, on a préparé 2 petites questions pour ce icebreaker pour connaître un petit peu plus votre expérience avec l'IA. Et donc vous allez voir apparaître les questions normalement sur votre écran. On vous laisse quelques quelques minutes avec Jean-Luc. Alors moi je ne vois pas, je ne vois pas les résultats, donc Jean-Luc nous indiquera les résultats des de la première question puis de la puis de la deuxième question. Oui, n'hésitez pas à aller sur, il y a un onglet sondage qui doit apparaître dans votre, n'hésitez pas à voter effectivement si, si vous avez déjà utilisé l'IA dans votre métier, que ce soit avec un outil propre, avec ChatGPT, Jimina et Mistra, un certain nombre d'assistants IA disponibles. Beaucoup d'entre vous ont peut-être déjà des licences payantes en plus pour aller plus loin. Alors, beaucoup de bots super, je partage les résultats, je passe encore une petite seconde, mais on a plutôt une audience qui utilise les assistants IA, donc c'est plutôt Ok. Si je peux partager les résultats. Super. Alors j'ai partagé, évidemment ça ne marche pas, c'est l'effet des mots. Exactement. Je suis une grosse moitié de l'audience qui a qui a testé des cas d'usage, qu'il a essayé quelquefois sans aller plus loin et qui qui l'ont qui l'ont, l'utilisent quotidiennement. Donc la grosse moitié de l'audience est pour le féminaliser avec avec les outils IA. Super. Et pour les autres où ça fonctionne un peu pour tout le monde, un petit conseil pour identifier vos quick Queens et c'est souvent par ça qu'il faut démarrer. Alors pour ceux qui n'ont jamais testé l'IA générative, c'est commencer par des petites tâches très faciles de résumer de documents, rédaction d'emails. Et pour les autres, pour identifier aussi les quick win, c'est toutes les tâches qui vont être sujettes à erreurs, manuelles, récurrentes et donc qui vont être également facilement automatisables ou améliorables grâce à l'IA. Et une fois que vous avez, si ça coche ces 4 cases, vous avez vos vos premiers cas d'usage. Et donc il y avait une deuxième question. Du challenge d'aller plus loin dans la salle IA. Relative au défi quand on utilise l'IA générative. Voilà si vous pouvez prendre quelques instants pour répondre à cette question, ce qui nous permet effectivement de situer le groupe et d'orienter le reste de la présentation sur sur ce qui va être le plus pertinent pour vous. Vous avez la possibilité de cocher plusieurs réponses aussi, notamment pour cette question-là. Alors est-ce qu'on a un winner Pareil, je ne sais pas pourquoi je peux pas parler des résultats, mais en gros un manque de confiance dans la fiabilité des résultats de l'IA et et de vent, difficulté à traduire des prompts. En prompts, c'est besoin spécifique à la finance et en troisième juste derrière incertitude sur les tâches réalisables avec l'IA. Le reste apparaît moins souvent. Très bien, on va plus ou moins voir ces 3 points sur la demi-heure qu'on a qu'on a ensemble à venir, donc c'est parfait. Et bien je vous propose de d'enchainer, donc sachez que vous n'avez pas besoin d'être data scientist ou ingénieur, tout le monde peut écrire un prompt, mais il y a quand même une certaine méthodologie à suivre pour avoir de bons résultats. Donc moi j'ai développé la méthode script, mais vous allez trouver sur internet de nombreuses autres méthodes. Donc script c'est pour situation, contexte, rôle, instruction, précision et tonalité. Souvent on a tendance à débuter par le ROI, donc définir le personnel. Ce qui est bien en enfin en définissant un rôle à l'IA, c'est qu'il va utiliser le bon vocabulaire par exemple. Donc tu es directeur financier, tu es ta patientiste et caetera. Ensuite vous allez expliquer le problème général auquel vous faites face. Dans notre exemple, on a mis le comité de direction veut anticiper les risques qu'une croissance rapide fait peser sur la trésorerie et le BFR. Le contexte, l'idée c'est de donner vraiment un maximum de détails, d'être très précis aussi pour pour l'IA générative de LLM lors du que vous allez utiliser puisque forcément il n'a pas accès à tout tout votre contexte. C'est un peu comme un stagiaire qui vient d'arriver devant votre entreprise, il a beau être très intelligent et avoir lu beaucoup d'informations, si vous ne lui donnez pas du contexte, il ne va pas vous donner le résultat escompté. Donc là dans notre exemple, l'entreprise a doublé ses effectifs en 12 mois et vient d'ouvrir 3 nouveaux sites en Europe. Ensuite on va lui donner les instructions, donc c'est les tâches qu'on veut que l'IA réalise. Dans notre exemple, liste les 5 risques financiers majeurs dans ce contexte. Des précisions, donc là dans les précisions, ça peut être des précisions sur l'output que vous voulez générer. Par exemple, je veux que ce soit sous format tableau, je veux que ce soit sous format bouzpoint et ça peut être aussi le fait de partager des exemples avec l'IA. Donc vous allez partager votre fichier Excel ou alors vous allez, si vous êtes en train d'écrire un mémo interne, par exemple partager les anciens mémo internes pour dire tu utiliseras la même tonalité, tu utiliseras la même structure, et caetera. Donc là, dans notre exemple, c'est pour chacun, donne un exemple concret, propose un levier d'anticipation ou de mitigation et classe les selon le niveau de criticité élevé, modérée et faible. Et ensuite, spécifiez le ton parce que forcément, vous n'allez pas utiliser le même ton si en face de vous, vous avez votre client ou votre collègue ou un comité de direction. Dans notre exemple, on dit à un ton professionnel avec des formulations actionnables pour incodire et soit orientée solution. On peut aller un petit peu moins dans le détail de la tonalité. Donc à nouveau, ce que j'aime bien dire, c'est vraiment suivez cette méthode et voyez l'IA comme comme votre stagiaire, comme un collègue qui vous explique, à qui vous expliqueriez une tâche. L'idée, c'est vraiment de de donner le maximum d'informations pour pouvoir obtenir le le meilleur résultat. S'il y a des questions, donc il y a une session de QNA à la fin, donc n'hésitez pas à les poser au fil de l'eau et puis j'y répondrai à la fin. Petit quiz pour tout le monde, pour rendre cela interactif et être sûr que vous suivez derrière l'ordinateur. Donc d'après vous est-ce que c'est un bon ou un mauvais prompt À nouveau répondez dans le chat oui ou non et Jean-Luc tu me diras les réponses, tu es DAF à la tête d'une équipe de 15 financiers répartis entre la France et l'Allemagne, donne-moi les 4 I à suivre mensuellement et indique-moi comment les calculer. On a une audience très attentive parce que la réponse qui se dégage c'est non, non non non non. Parfait exactement. Alors pourquoi C'est parce que forcément les KPI ne sont pas les mêmes si vous travaillez dans un sas B to B ou si vous travaillez pour une PME industrielle. Un vous allez être sur par exemple l'annual, recuring revenu, le churn et pour autre vous allez être sur le prix de revient industriel. Donc là il manque notamment cette information-là pour obtenir un bon résultat. Nouveau prompt, tu aides Head of Finance à la tête d'une équipe de 15 financiers dont 2 trésorier, rédige un email pour les informer que vous migrez sur Agicap pour le suivi de Trezo. Tu indiqueras les principaux avantages et qu'une session démo aura lieu vendredi prochain entre midi et 14 heures, tu utiliseras un ton chaleureux. Je vous laisserai bon dans le chat. C'est un grand oui qui se dégage. Exact donc là. C'est enthousiaste. Exactement donc là on voit qu'on a utilisé la méthode script, je vous ai remis les petites lettres entre parenthèses à ne pas mettre quand vous parlez à votre LLM, votre large wage model, donc tu es elle of finance le rôle, à la tête d'une équipe de financiers dont de trésorier le contexte, rédige un email c'est l'instruction, les informations que vous migrez sur Agicap c'est la situation à laquelle vous faites face, on a mis un petit peu de précision sur ce qu'on voulait indiquer dans l'email et on a indiqué le tout également. Sachez qu'on va tester lors de la démo Subroat, donc on vérifiera si c'est véritablement un bon prompt ou non. Mais si on a un bon prompt, ça ne suffit pas toujours, il faut itérer. De la même manière qu'avec votre stagiaire, vous allez lui expliquer la tâche, lui donner un maximum de contexte, toutes les instructions, il va partir travailler dans son coin, il revient, il vous montre le résultat, ce n'est pas exactement ce que vous vouliez, vous aviez oublié ah oui ici ce point-là c'est très spécifique, là j'ai oublié de te le dire, là tu n'as pas bien compris etc. C'est exactement le même problème, le même principe, pas le même principe avec les larges langages du modèle, il faut itérer, il faut affiner pour obtenir un très bon résultat. Alors pas dans le cas précédent juste pour la rédaction d'un email, mais quand on arrive sur des situations, des problématiques plus complexes, c'est important d'itérer. Et souvent ce que font les gens c'est qu'ils s'arrêtent, ils testent, ils utilisent même pas une bonne méthode, ils mettent un petit message dans chat GPT ou gmail, ils disent ok le résultat n'est pas top et hop ils repartent. Donc sachez qu'il faut itérer. Ici je vous ai mis quelques petites techniques de prompting avancées. Donc il y en a une qui s'appelle la chaîne off soap, c'est le fait de décomposer une requête complexe en plusieurs sous-requêtes. Donc par exemple vous avez une grosse question principale un peu difficile qui ne se répond pas en une phrase, comment structurer un business plan fiable pour l'ouverture d'un nouveau site. Vous, si vous deviez travailler sur cette question, vous allez décomposer la question en vous disant quelles sont les hypothèses que je vais prendre Comment je vais estimer mes revenus Comment je vais estimer mes coûts Quels sont mes indicateurs clés de performance Et caetera. Là ça fonctionne pareil, vous allez du coup utiliser des requêtes séquentielles, vous allez d'abord dire à l'IA, quelle hypothèse financière est-ce que je dois définir pour l'ouverture de mon nouveau site, quels sont les facteurs clés pour estimer les revenus, et caetera. Et ensuite vous allez synthétiser les différentes réponses à vos requêtes et vous allez bien entendu itérer et affiner ce que vous avez obtenu. Il faut savoir que le chaîne Oxout maintenant s'est directement intégré dans les nouveaux modèles donc chat GPT0GMNI, tout point five, ces modèles là maintenant ils intègrent ce système de réflexion, mais je trouve qu'il y a toujours de très bons résultats parce qu'ils ne vont pas forcément réfléchir exactement de la même manière que vous, il a toujours de très bons résultats quand on utilise par nous-mêmes le chain OffSoft. Et ensuite une autre façon qui s'appelle, enfin une autre façon, une autre technique de comptines, c'est d'utiliser le méta commission, c'est-à-dire qu'on va encourager l'IA à réfléchir à son mode de pensée, ses biais, ses stratégies de prise de décision. Donc soit on va lui demander comment est-ce que tu es arrivé à ce résultat-là, qui va expliquer le raisonnement qu'il a utilisé, ou alors vous allez lui dire, évalues ta réponse sur une échelle de un à 10 selon les critères que vous aurez définis. Là on a dit par exemple en fonction de l'exactitude, de la pertinence, de la clarté et après vous allez lui dire, très bien tu t'es mis 8 sur 10 sur pertinence, qu'est-ce qui manque pour obtenir 10 sur 10 et ensuite il va vous expliquer ce qui manque et vous allez dire très bien maintenant prends ça en compte et améliore ta précédente réponse. Un autre tips intéressant, c'est que parfois le modèle va vous dire je ne peux pas, c'est souvent dans la génération document, je ne peux pas générer tel document. Vous allez lui dire si je sais que tu en es capable et là il vous génère le document. Donc parfois alors ça arrive que ce ne soit pas le cas effectivement il n'est pas capable de générer quelque chose ou de vous générer une réponse, mais parfois il est un petit peu flemmard, il faut juste réessayer et ça fonctionne. Testez et vous me direz, en tout cas moi ça m'est arrivé plusieurs fois. Alors maintenant comment travailler en sécurité Ici on va parler de confidentialité, de limites, de bonnes pratiques. Donc les limites et les points d'attention autour de l'IA générative, forcément il y a des risques d'erreurs ou d'hallucinations. Alors comment est-ce qu'on évite ça Le fait d'utiliser un bon prompt, c'est déjà une bonne réponse. Et la deuxième chose, c'est de lui demander les sources. De la même manière aujourd'hui, si vous faites une recherche sur Google et que vous cherchez des informations sur une nouvelle norme IFRS, vous vous doutez bien que si vous trouvez un lien vers Wikipédia, la source n'est peut-être pas très fiable. Par contre si vous trouvez IFRS d'autres or ou un lien vers un big four, vous savez que vous allez pouvoir avoir confiance en le résultat. C'est un petit peu le même principe aussi avec avec l'IA générative, donc un bon compte, demander des sources et faire preuve de scepticisme professionnel pour vous assurer de la même manière, vous avez un nouvel arrivant dans votre entreprise, vous allez aussi vérifier au début avant de de faire confiance des résultats. Donc toujours une une revue humaine. Connaissance du contexte limité, on en a parlé aussi tout à l'heure, alors c'est un petit peu en train de changer puisque maintenant il y a dans l'environnement Google, Copilot dans l'environnement Microsoft, mais forcément l'IA n'a pas accès à votre cerveau, en tout cas pour jusqu'à maintenant. Et donc c'est important de lui donner un maximum de contexte si c'est nécessaire à la réalisation de la tâche. Absence de compréhension humaine et de compréhension humaine et de conscience, à nouveau vous avez en face de vous une intelligence artificielle et pas humaine donc forcément difficile de saisir tout ce qui va être subtilité, émotions, intentions, etc. Répétitivité et manque d'originalité quand on commence à utiliser l'IA de manière plus fréquente, on se rend compte qu'il y a souvent les mêmes phrasés qui reviennent. Vous verrez sur LinkedIn maintenant que je vais vous le dire, vous allez le voir partout, mais on voit spoiler alerte dans tous les messages LinkedIn. Souvent c'est généré pour IA parce que peu de personnes l'utilisaient avant. Donc si on est sur la rédaction d'un mémo interne, c'est un point auquel il faut faire attention. Si vous utilisez, si vous l'utilisez pour rédiger un email de toute façon on utilise tous un peu les mêmes phrasés aussi pour les emails, c'est moins gênant. L'impact écologique, aujourd'hui on dit que c'est 30 fois plus consommateur d'énergie de faire une requête sur LLM que une requête classique sur un moteur de recherche. Donc à nouveau l'utiliser aussi pour des tâches à réelle valeur ajoutée et pas forcément pour faire joujou. La gestion de la confidentialité des données, alors ça c'est pas nouveau gérer la confidentialité des données mais c'est vrai que maintenant c'est d'autant plus mis en avant avec l'arrivée des IA génératives. Alors il y a plusieurs bonnes pratiques à adopter. Déjà il faut savoir que si vous utilisez Copilot dans votre environnement travail Microsoft et Gmaileye dans votre environnement travail Google, c'est les mêmes normes de gestion de la confidentialité des données qui s'appliquent. Autre point, si vous utilisez des outils hors plan entreprise ou plan Teams, dans ces cas-là, désactivez, allez dans les paramètres et désactiver l'entraînement sur vos données. Ça permet de protéger un petit peu ces données. Ensuite dans les bonnes pratiques à adopter, forcément limiter le partage de données sensibles. Donc il y a plusieurs techniques à adopter. Vous pouvez anonymiser certaines de vos données, utiliser des exemples génériques notamment tout ce qui va être brainstorming ou partager uniquement la structure d'un fichier. Typiquement vous voulez créer une macro, vous pouvez juste partager les headers, la première ligne et expliquer ce que vous voulez faire dans votre fichier sans avoir à partager les données qui sont à l'intérieur. Sensibiliser et former vos collaborateurs, ça va vraiment avec le fait d'établir une charte interne. C'est important d'établir cette charte pour définir justement les contours, les règles de l'usage de l'IA, quels sont les outils qu'ils peuvent utiliser, quelles sont les limites d'utilisation de ces outils. Et ensuite sensibiliser et former vos collaborateurs parce que j'ai pas mal d'entreprises avec qui je travaille, qui finalement ont établi des chartes, les ont partagées par email, mais personne dans les collaborateurs n'ont lu finalement la charte, n'a lu la charte. Donc à nouveau, il y a aussi tout un aspect de sensibilisation et de formation des collaborateurs. Et ensuite, à nouveau privilégier tout ce qui va être version pro et payante puisque quand c'est gratuit, c'est vous, vous êtes le produit. Maintenant passons au cas d'usage en finance. Donc pour moi, il y a 4 grands champs d'applications qui dessinent tout ce qui est communication et rédaction, assez assez connu celui-là, analyse des stratégies, formation et support, automatisation et organisation et je vous ai donné 4 exemples pour chacun de ces champs d'application. Dans tout ce qui est communication et rédaction, vous pouvez l'utiliser pour écrire un mémo, une procédure. Typiquement, là je vous ai donné des exemples d'instructions rédiger un rapport, une politique de TNI, répondre à un email, donc là rédige une réponse et demande x ou z. Donc là pareil ce que vous pouvez faire aussi, soit vous avez en fait directement Gmailite dans Gmail ou Copilot dans Outlook, donc en plus il va directement prendre en compte le contexte, soit vous allez devoir copier coller dans un LLM externe. Sachant qu'à nouveau attention si c'est un LLM externe et que vous êtes sur une version gratuite, vous évite de copier coller des emails avec des données confidentielles. Vous pouvez traduire un texte, un document. Là ce qui est intéressant, qu'aujourd'hui Copilot dans Powerpoint, c'est qu'il n'y a pas de vous traduire en Powerpoint en quelques secondes alors qu'avant il fallait copier coller chaque intérieur de textbox, le faire traduire, le recoller. Là maintenant vous avez la possibilité directement de générer un PowerPoint traduit en quelques secondes et ça je trouve que c'est c'est assez impressionnant et surtout ça ça change la vie et ça fait gagner du temps. Vous pouvez aussi résumer documents contrats, donc ça c'est assez classique. Quel usage en analyse et stratégie Vous avez la possibilité d'utiliser l'IA pour tout ce qui va être raisonnement, brainstorming, pour faire des analyses, des modélisations. Alors tout ce qui est raisonné brainstorming, vous n'êtes pas obligé partager des données confidentielles, typiquement comment arbitrer entre leasing et achat d'un nouvel équipement. Brainstormé liste 5 idées pour augmenter des revenus dans chaque catégorie de produits et ensuite là vous allez pouvoir dire ok il va vous lister 5 idées un peu génériques et vous allez pouvoir creuser, donner plus de contexte sur des idées qui vous intéressent. Faire des analyses, quels sont mes top 3 produits en chiffre d'affaires cette année et faire des modélisations, modélise un plan de financement initial pour pour l'ouverture de ce site. Il faut savoir que depuis peu il y a aussi la possibilité directement dans Excel d'utiliser du code Python pour faire tout ce qui va être forecast, modélisation et caetera. Alors c'est encore aux prémices, l'interaction avec les fichiers c'est encore un début, ce n'est pas incroyable, mais c'est très prometteur pour la suite pour nous les financiers. Quel usage sur formation et support Vous pouvez utiliser l'IA pour vous former sur des outils. Typiquement, indique-moi les étapes, vous avez votre collègue qui est absent, vous ne savez absolument pas comment sortir une balance AG depuis SAP, vous pouvez demander à l'IA de vous expliquer les différentes étapes. Si vous vous retrouvez bloqué, vous pouvez même partager un print screen de votre écran en disant là je n'ai pas le bouton, tu me dis de cliquer sur tel bouton, moi je ne l'ai pas. Vous pouvez partager un print screen, il va vous dire ah oui effectivement dans ces cas-là clique ici ici. Améliorer son niveau de langue propose un mini dialogue entre un DAF et un investisseur en anglais et je reformule. Donc là vous pouvez utiliser le mode vocal qui est quasi disponible aujourd'hui dans tous les LLM. Donc Claude il est disponible, donc chaque GPT il est disponible et donc vous allez pouvoir créer une sorte de petit dialogue et vous entraîner à améliorer votre anglais, votre chinois ou autre même améliorer vos présentations, améliorer vos interactions avec un codire etc. Faire de la veille, pas forcément besoin d'IA pour répondre à cette question, mais quel fintech disrupte la gestion de trésorerie Créer, expliquer une formule, explique la formule utilisée par exemple dans le fichier, vous arrivez sur un nouveau fichier Excel avec des formules que vous ne connaissez pas et des formules dans les formules, vous pouvez utiliser l'IA pour vous aider. Dernier point, c'est la partie automatisation et organisation. Pouvez utiliser l'IA pour vous aider à automatiser des processus, par exemple comment créer une alerte dans Google sheets s'il dépense, dépasse le budget. Optimiser des processus, comment fluidifier le process de relance client, donc là vous allez bien, là c'est juste l'instruction, il faudra quel est votre process client actuel pour avoir des bons résultats. Générer des slides, génère une slide de conclusion pour le board ou même créer des checklists, une checklist pour la clôture mensuelle, pour l'audit annuel ou autre. Vous pouvez aussi utiliser l'IA pour vous créer des macros pour automatiser le formatage d'un fichier par exemple. Je vous propose de passer à la démo live, je vous ai pris 2 exemples. Un premier qui est sur la rédaction d'un email efficace. J'ai fait une petite vidéo que je vais vous commenter en direct pour éviter les problèmes de live. Donc là, on utilise chat GPT et on va utiliser le l'outil Canva. Je ne sais pas si si certains d'entre vous connaissent ou l'utilisent régulièrement, mais c'est pour tout ce qui va être écriture de texte et de code. Donc je vais vous montrer en direct ce que ça fait. Donc là vous allez dans Outils, vous allez sur Ecrire ou coder. Sachez que ça, c'est un modèle qui est disponible aussi sur les autres outils. Vous l'avez par exemple dans Gmenaï également. On retrouve notre prompt de tout à l'heure qui était un prompt, vérifions si c'est le cas. Ici en fait dans le mode Canva vous allez voir que votre fenêtre de discussion avec l'IA va s'ouvrir sur le côté gauche et ici vous allez avoir votre mail, votre texte, votre code qui va s'écrire ici. Et en fait vous allez directement pouvoir interagir en sélectionnant une ligne en particulier, en demandant des améliorations à ChatGPT. Ici on va lui demander d'écrire un objet plus court. Et donc il va nous réécrire l'objet en 2 secondes à quelque chose de plus court. On va pouvoir aussi directement interagir en écrivant. Donc là je rajoute mon prénom, vous pouvez écrire des phrases, faire ce que vous dites. Là en bas à droite, comme vous voyez il y a un petit stylo sur lequel j'ai cliqué. Ce petit stylo, il va vous permettre d'ajuster la longueur, d'ajuster également le niveau si vous voulez que ce soit un niveau maternel, vous expliquez ce que vous faites, qu'est-ce que le métier de daf à votre enfant de 3 ans ou alors vous voulez un niveau universitaire, vous allez pouvoir peaufiner le travail d'écriture et ajouter des émojis, bon là c'est plutôt si vous travaillez sur une newsletter ou autre. Je vous montre ce que ça fait, alors là on imagine qu'on veut un email plus long, bon souvent c'est plus court mais on va imaginer ça. Voilà et d'ailleurs on voit qu'il a bien pris un ton chaleureux comme on lui a demandé. Il explique effectivement la situation, c'est-à-dire on migre sur un J-CAP, il explique les bénéfices de migrer sur Agicap, le fait qu'il y ait une session de démo qui est prévue ce vendredi de midi à 14 heures, donc il a vraiment pris en compte tout ce qu'on lui avait dit dans le prompt au début au début et on lui a dit qu'on était également Head of Finance dans notre compte et il a bien noté Head of Finance à la fin de la signature. Voilà pour le cas de la rédaction d'un e-mail efficace en quelques secondes. Je propose un second exemple de synthèse et explication d'un référentiel IFRS. Je vous propose le doc à l'origine on est sur un doc qui fait 30 pages alors là ici voilà donc ça explique en fait il y a un nouveau référentiel IFRS qui IFRS 18 qui va arriver en deux-mille-vingt-sept et là en fait on a ici toutes les tous les changements que ça va impliquer cette nouvelle norme. Vous voyez c'est quand même un doc de 30 pages. Donc nous voilà ici sur une nouvelle vidéo démo. Donc à nouveau voici mon type compte, tu es chef comptable, une nouvelle norme IFRS dix-huit va entrer en vigueur en deux-mille-vingt-sept, donc voici le référentiel à Touch, donc là pour le coup je vais lui mettre le document, j'aurais aussi pu lui demander d'aller trouver le référentiel et indique en 5 points quels sont les principaux objectifs du FRS 18, tu seras concis et tu utiliseras les termes techniques appropriés. Voilà donc là on lance notre prompt et on a bien 5 principaux objectifs de la norme IFRS 18 qui apparaissent. Là il nous propose directement de réaliser un tableau comparatif des changements, c'est ce que j'allais lui demander, donc je lui dis effectivement tu te proposeras sous forme de tableau, on pourrait même lui dire ce qu'on veut dans les différentes colonnes pour s'assurer d'avoir le résultat approprié. Là il va nous prendre les différents thèmes, commencer avec IAS1, commencer avec IFS 18 et donc du coup quelle est l'évolution qui est apportée. Voilà pour ce second exemple et je vais laisser la parole à Kelly pour Dashboard IA Agicap. Super merci beaucoup Anne-Claire. Alors moi je vais vous parler un petit peu de la toute dernière nouveauté qu'on a qu'on prépare qui va bientôt arriver dans Agicap pour l'instant c'est une feature qui est en bêta donc qui est vraiment réservé à des utilisateurs qui testent nous font des retours et sur laquelle on y perd. L'idée c'est d'aller enrichir notre feature qui existe déjà sur Agicap qui permet de faire des Dashboards. Donc des Dashboards ça peut être des graphes, ça peut être des tableaux et en général il faut aller les configurer dans Agicap en sélectionnant les données qu'on souhaite en sélectionnant les modalités donc sous quelle forme on les veut de quelle manière etc sur quelle période. Là l'idée ça va être de faire la même chose mais directement avec l'IA donc avec un chat. Donc on peut lui exprimer notre notre souhait en langage naturel donc par exemple là très naïvement je lui ai demandé de visualiser l'évolution de mes dépenses depuis le début de l'année donc c'est vraiment en très vague on va voir ce qu'il va faire donc dans un premier temps il est allé chercher mes données là il y a 2 avantages déjà par rapport à tout ce que vous a dit Anne-Claire avant vous n'avez pas besoin de faire un prompt très très long en lui donnant son rôle etc parce qu'en fait c'est déjà intégré dans Agicap. Vous êtes déjà dans le module d'Agicap donc il a déjà été prompté pour définir son scope, son rôle, son objectif etc. Il sait que c'est un assistant d'Agicap pour faire des Dashboard, il connaît le contexte de votre entreprise etc. Vous pouvez aller très droit au but lorsque vous lui demandez quelque chose. Ensuite il a accès à toutes vos données sur Agicap, donc pas besoin d'aller copier coller les tableaux, les données etc dans Chat GPT il y aura accès directement. Donc dans un premier temps il va chercher les données donc là les catégories et le cash flow et ensuite il va écrire du code. Il écrit du code Python qu'il va ensuite exécuter et ça c'est très puissant parce que ça ouvre énormément de possibilités autant en termes de forme de graphe, parce qu'il va pouvoir faire des histogrammes, des courbes, des histogrammes plus des courbes, en fait tout ce qu'on peut imaginer. Et également il va pouvoir faire tous les calculs qu'on a en tête. Avant si vous avez déjà utilisé Agicap, vous savez qu'il fallait passer par des KPI pour pouvoir visualiser des calculs sur vos données. Là vous pouvez directement lui demander un calcul et il va pouvoir le faire de manière complètement transparente pour nous. Et ensuite comme on l'a dit précédemment il faut itérer. Donc là je ne lui avais pas donné forme de graphe donc c'était vraiment une première idée en premier jet qui m'a sorti. Maintenant je vais itérer avec lui pour ajouter des données, modifier les couleurs, modifier le format des nombres etc etc. Donc là je lui ai demandé par exemple d'enlever les chiffres au dessus des barres et de rajouter les encaissements en barre verte. Donc il m'a bien mis les encaissements en négatif en barre rouge, les encaissements en positif en barre verte et là encore une fois on va pouvoir itérer, donc ajouter une ligne pour représenter le solde. Les barres plus les lignes c'est quelque chose qu'on ne pouvait pas faire jusqu'à présent avec les custom Dashboard, et là comme on a une liberté de forme de graphique on peut le faire sans aucun problème. Le diagramme est interactif et on a ajouté un bouton de log qui permet en fait de donner de la transparence à l'utilisateur sur ce qui s'est fait dans le code. Donc l'idée c'est vraiment là de vous donner de la confiance sur les données sont présentes dans le graphe. Au début vous risquez de souvent ouvrir ces logs pour aller vérifier les données qu'il est allé chercher, voir que la période correspond bien, etc. Et l'idée c'est que vous gagnez petit à petit de la confiance à l'utilisation et qu'ensuite vous vous ayez complètement confiance en votre assistant. Donc ça c'était pour vous donner un petit peu un aperçu de la feature, et je vais vous montrer 2 autres use cases, qui arrivent à passer mes slides, oups. Voilà. Alors l'avantage aussi de ces Dashboard IA, c'est qu'ils vont rester à jour dans le temps. À chaque fois que vous revenez sur le Dashboard, l'assistant retourne chercher les données et donc les données seront toujours à jour. Donc une fois que vous les avez vérifiées une fois, le lendemain elles se mettent à jour avec les données du jour. Là je vais vous montrer un autre exemple avec un tableau parce qu'on peut faire des graphiques mais on peut aussi faire des tableaux. Là en l'occurrence c'est le suivi des décaissements. Donc je lui ai demandé d'aller chercher le total de mes décaissements mois par mois et par compte bancaire, vous voyez que c'est ce qu'il est allé faire, et ensuite je vais lui demander de calculer les commissions sur ces décaissements. Et pour ça pas besoin de formules compliquées, de mots clés etc, je vais lui dire en langage naturel, donc avec du pseudo code en fait en lui disant tu vas prendre le montant de la cellule pour chacun des mois, et tu vas multiplier par 0025, et en fait tout de suite il sait exactement interpréter cette formule en langage naturel et la transformer dans le code pour appliquer ces 0025%. Et donc là j'ai mes données à jour, je vais lui demander un petit formatage pour arrondir les nombres que ce soit plus visible et remplacer une valident number par des zéros, et j'ai mon suivi de commission de décaissement qui sera toujours à jour sur ma page de Dashboard. Comme précédemment on a les logs qui nous permettent d'aller vérifier en partie des données, et on peut l'enregistrer pour l'ajouter sur notre page de Dashboard et l'avoir au milieu de tous nos graphiques. Et les tableaux sont redimensionnables, ils sont toujours là, toujours prêts pour vous aider. Et enfin un dernier newscate, c'est un petit peu la cerise sur le gâteau, vous avez vu que en bas dans le chat il y a un petit bouton upload file, ça ça peut être très utile si vous avez déjà des graphiques que vous avez fait sous Excel par exemple et que vous tenez à votre charte graphique, vous allez pouvoir lui importer un graphique. Donc là j'avais importé un graphique avec un nombre de ventes réelles et prévisionnelles. En l'occurrence nous le nombre de ventes c'est pas vraiment notre sujet sur un handicap puisqu'on a des données de trésorerie. Donc je lui ai demandé de refaire ce graphique, donc il a repris exactement la même charte graphique avec les données prévisionnelles et réelles, mais en montant des ventes, en encaissement client. Et donc il me reprend la charte graphique et ça peut aussi faciliter le prompting. Vous n'avez pas besoin d'aller très très loin dans le computing en lui disant je veux des barres bleues pour telle donnée, une courbe pour le réel etc il va reprendre automatiquement ces choses là. Donc ça peut vraiment faciliter le computing également. Et voilà pour la présentation des tableaux de bord IYA sur Agicap qui arrivent donc qui sont en bêta pour le moment et on va ouvrir une deuxième phase de bêta d'ici quelques mois donc voilà vous serez informé de ça. Merci Kelly, très claire. Alors. J'allais parler effectivement des questions effectivement on a une question sur les prompts dans le cadre de ce tableur sympathique qu'on utilise tous Excel. Alors si vous voulez je vais partager mon écran ici. Alors j'avais j'avais enregistré, là ça peut être un nouveau site, mais c'est exactement le même principe, j'ai plusieurs petits cas à vous montrer, donc là imaginons vous avez votre extrait comptable vraiment brut, À nouveau quand vous voulez utiliser l'IA aujourd'hui avec du Excel ou du Google Sheets, c'est beaucoup plus performant si vous avez quelque chose, vous voyez un type extrait, j'ai enfin grand livre, tbi, extrait comptable bien ordonné et pas avec des sauts des sauts de ligne, des sauts de colonnes et caetera où là il y a un petit peu plus de mal à analyser le fichier même si c'est de mieux en mieux. Et là on imagine que je veux créer justement une macro à partir de là. Donc à nouveau vous voyez je retourne dans Canva et voici le prompt que j'utilise. Donc là je le mets dans son rôle, tu es un expert de Google AppScript, il faut savoir que si vous êtes sur Excel vous allez lui dire que c'est un expert VBA. Voici la structure de mon fichier Google sheets ou Excel, un onglet sheet 1 avec les colonnes suivantes, donc ici vous allez copier coller des headers et on lui demande d'écrire un script qui fera les tâches suivantes, ajouter des colonnes avec leurs formules respectives jusqu'en bas du tableau, donc on va lui demander de calculer la grosse marge, grosse marge sur revenu, donc on lui demande de calculer des KPI et on n'explique pas du tout comment calculer ces KPI. À partir de là, ça va générer et on lui demande aussi de formater notre fichier, ça va générer un code que vous allez pouvoir injecter directement dans votre fichier Excel ou dans votre fichier Google Sheets. Donc là en plus vous voyez en vert il vous donne un peu des informations pour comprendre exactement ce qu'il fait, Ça aide aussi à auditer le document. Vous allez copier ça, je vous passe un peu, vous allez dans Google Appscript, je vous passe un petit peu tout là où je vais lui donner accès aux données, voilà, accès et voilà à partir de là je vais run mon script donc ma macro finalement et je vous laisse regarder le résultat en quelques secondes c'est pas en accéléré tac il est venu me calculer mes différents KPI, growth margeing, growth margeing sur le chiffre d'affaires, les bigda et caetera et il m'a formaté tout un fichier. Donc ça c'est un exemple d'utilisation de l'IA dans un fichier Excel bien qu'il n'a pas interagi directement mais il vous a aidé à écrire une macro et la macro parfaite pour calculer également des KPI. Donc ça c'est un premier exemple, je vous donne un deuxième exemple, vous pouvez lui dire voilà l'exemple d'un prompt, tu es aide of finance donc là à nouveau d'une start-up SAS B to B, tu as reçu les chiffres du S1 2025 en comparaison du budget, propose une analyse des données H un en faisant ressortir les messages clés et le plan d'action pour la société pour le s 2, tu feras cette analyse en français puisque c'est un doc comme en anglais et voilà ce que vous pouvez l'installer. Et à partir de là, c'est assez impressionnant les résultats, qu'il est capable de vous dire que finalement le revenu, on est en dessous du budget, il est tiré vers le bas par un résultat un peu moyen au niveau de la France, il va vous dire voilà il faut analyser, est-ce que c'est le churn, est-ce que c'est l'acquisition, pareil pour le MRR international, il va vous dire voilà il faut analyser tout ce qui a bien fonctionné parce qu'à l'international il y a du potentiel. Les résultats sont quand même assez impressionnants et vous voyez, il a été capable de lire ce fichier qui est quand même sous un format un petit peu travaillé. Par contre s'il lui demande de rajouter des colonnes, de modifier des choses, ça devient un petit peu difficile parce qu'il y a des sauts de colonnes, des sauts de lignes, et caetera. Autre autre chose que vous pouvez faire, c'est maintenant avec Copilot dans Excel, vous pouvez lui demander de ajoute-moi une colonne qui calculera la variance, hop il vous fait, alors là il n'y a pas un énorme gain de temps, voyez vous allez pouvoir un peu lui demander tout ce type tout ce type aujourd'hui d'informations. Par contre au niveau de l'interaction, enfin l'interaction au niveau de la cellule, ça reste encore très limité, mais il faut savoir que ça évolue extrêmement vite et ce que je vous dis aujourd'hui si vous voyez le webinar d'ici un mois, ce sera certainement out dated et ce sera ce sera faisable. Donc voilà, il y a il y a des grosses évolutions qui vont très vite. Voilà, j'espère Christophe que que ça vous a donné déjà un peu des idées et que j'ai un petit peu répondu à, enfin j'ai répondu à votre question avec ces 2 exemples. Oui et puis on partagera une une claire de la plupart des bibliothèques de prompts, on vous partagera 5 prompts utiles à tous les participants au webinaire, ça vous permettra effectivement de tester un peu sur votre assistant IA les prompts dans des contextes Excel notamment. Oui voilà. Et avec des prompts vraiment bien complets, bien complets et des petits additionnels. Est-ce qu'il y a d'autres d'autres questions ou est-ce que tout était clair Oui effectivement, je pense qu'on n'a pas d'autres questions pour l'instant. Donc effectivement, juste pour récapituler donc première partie méthodologie très claire présentée par Anne-Claire sur comment bien prompter il y a l'importance d'itérer, de recontextualiser énormément, de d'écrire son métier, évidemment d'utiliser une licence payante pour ne pas partager ses données, on ne sait où. Donc ça, c'était vraiment important et on vous partagera effectivement 5 exemples de prompts que vous pourrez utiliser en day to day. Et une deuxième partie présentée par Kelly effectivement sur l'intégration de l'intelligence artificielle dans un outil de gestion de trésorerie, avec effectivement plus besoin de contextualiser, mais effectivement ces ces modules qui simplifient énormément les interfaces homme machine et tout permet effectivement de requêter et d'avoir des KPI, des reportings sur mesure sur votre core business. Je trouve que l'IA est utilisable de différentes façons et en finance notamment va changer la façon dont vous gérez la finance et travailler au quotidien dans vos métiers. Jean-Luc je vois qu'il y a en fait une question en question vous l'avez pas vu. Ah, merci d'avoir noté. Donc pouvez-vous préciser à quel point les fichiers partagés avec l'IA sont sécurisés ou non Recommandez-vous systématiquement de tout anonymiser En fait, ça va dépendre comme je disais au début de la présentation, si vous travaillez avec Cop Pilot et avec Gemenai au sein de votre environnement entreprise, les données sont sécurisées de la même manière que toutes les données de votre entreprise. Si vous avez un chat GPT, entreprise, cloud ou team, de la même manière les données sont sécurisées bien que il y ait eu, il y a quand même eu des des des petites histoires parce que ils disent qu'ils sont tous RGPD compliant sauf de compliant mais par exemple il y a quand même une certaine limite notamment sur le chat GPT pour tout ce qui est suppression de vos données définitives. Le droit à l'oubli, ce n'est pas forcément, ce n'est pas forcément 100 pour 100 respecté apparemment. Donc si vous n'êtes pas sur un plan entreprise, que vous utilisez un chat GPT pro et caetera, je je recommanderais effectivement d'anonymiser au maximum vos données parce qu'il faut savoir que ça part sur si c'est chat GPT ça part sur les serveurs US. Si vous êtes sur Mistral, ça part sur des serveurs en Europe, mais mais vous ne maîtrisez pas forcément aussi la donnée, mais en tout cas si vous désactivez aussi l'entraînement sur vos données, voilà les gens n'ont pas le droit d'entraîner le modèle le modèle sur vos données. Donc au mieux au mieux vous anonymisez, au moins vous donnez de de de données additionnelles à des entreprises externes à la vôtre, je pense que ça reste quand même un bon conseil et après le mieux c'est quand même d'utiliser son environnement son environnement entreprise ou des plans des plans sécurisés. Et je vois qu'il y a une autre question d'Adrien, quelle serait la meilleure IA pour de la finance Alors si on ne parle pas des IA parce qu'il y a plein d'IA, aujourd'hui comme on a vu dans Agicap par exemple, il y a de l'IA générative qui est intégrée. Donc si on parle en dehors de ces outils vraiment proprement comptables, gestion de la trésorerie, et caetera, moi en fait ça va dépendre de ce que vous voulez en faire. Je trouve que Gemenite 2.5 dans un environnement dans un environnement Google, il a accès à tout votre contexte, il est super puissant, c'est génial. Copilot, je le trouve beaucoup moins puissant aujourd'hui, mais je pense que le jour où il y a une meilleure interaction avec toute la suite Microsoft, ça va devenir vraiment, enfin ils vont avoir une très grosse longueur d'avance. Donc l'avantage de Gemeneye et de Copilot, c'est que eux ils ont un peu toute cette intégration dans votre système, dans votre environnement de travail. Donc ça c'est c'est leur gros plus. Sur chat JPT, ils sont souvent en avance sur tout ce qui est outils, performances, et caetera. C'est les premiers à chaque fois à développer des nouvelles fonctionnalités, des nouveaux outils et et donc sur du testing, souvent c'est les lieux. Si vous pouvez, vous faites un liste des 2. Tout ce qui est données confidentielles, vous continuez vraiment à le gérer au sein de votre environnement et puis il y a eu un rêve, vous passez par par par GPT pour faire aussi du test sur des données confidentielles. C'est ce que je recommanderais. Du coup j'ai répondu par la même occasion à la question de Stéphanie, je pense. Une question sur le l'IA de d'Agicap, comment elle est elle est faite alors pour les appels aux modèles donc vraiment au LLM on travaille avec OpenAI, on ne va pas développer notre propre modèle parce que ça n'aurait pas de sens, ce n'est pas notre expertise. Donc on a un contrat avec OpenAI, vos données sont sécurisées de la même manière que toutes les autres données sur Agicap et ensuite on construit vraiment tout ce qui est autour donc tout l'assistant, la manière dont il interagit dont il va chercher les données dont il réutilise ses données pour écrire du code générer un graphique tout ça c'est vraiment notre expertise métier qui permet de créer cet assistant. J'espère que j'ai répondu à la question et j'ai vu qu'il y avait aussi une autre question sur la classification des transactions et on a on a sur Agicap une catégorisation des transactions qui utilise une technologie des LLM qui est la partie Handigging donc c'est très technique mais c'est vraiment la représentation du texte dans un espace pour ensuite les catégoriser. Donc ça ça n'utilise pas toute la technologie des LLM, ça permet d'aller beaucoup plus rapidement parce que les LLM c'est un, ce sont des modèles qui sont quand même très lourds. Mais on a un modèle d'IA qui permet de catégoriser ces trésoreries très très bien déjà dans Asika. Je pense qu'on a répondu à toutes les questions. Je pense qu'on a répondu à toutes les questions. Merci encore à tous pour votre participation à ce webinaire, les questions hyper intéressantes d'être resté jusqu'au bout. Merci à nos 2 intervenantes Anne-Claire et Kelly pour la pertinence des présentations et d'avoir pris le temps de répondre à toutes ces questions. Enfin là pour recevoir le replay, la bibliothèque n'hésitez pas à nous contacter si vous voulez en savoir plus sur les assistants, sur le module dans Agicap, sur la régie de trésorerie. Mais c'est vrai que c'est un sujet qui évolue au quotidien et comme le disait nos 2 intervenantes, ce qu'on a présenté aujourd'hui, ça se trouve, va être complètement différent et dans les approches, dans la façon dans 6 mois. Donc on va refaire une série de webinars sur le sujet parce que c'est une thématique qui intéresse tout le monde. Et donc encore une fois merci à tous et à très vite sur un prochain webinar Agicap et sans doute avec Anne-Claire sur ce sur ce sujet. Merci à tous, au revoir. Merci.