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Introduction à l'IA pour le PE

 
 

🎓 Introduction à l’Intelligence Artificielle – Notions fondamentales

Formation à destination des professionnels du Private Equity, Private Debt, Immobilier, Venture, Infra

 

🎯 Objectifs pédagogiques

Ce module vise à poser les bases de compréhension des principales notions d’intelligence artificielle utilisées aujourd’hui dans les sociétés de gestion alternative.
L’objectif est de structurer une culture commune et de permettre à chacun (métier, IT, compliance, direction) de comprendre les concepts clés et leurs implications concrètes.

À l’issue de ce module, vous serez capable de :

  • Comprendre les différences entre IA, machine learning, LLM, agents, RAG…

  • Identifier les composants essentiels d’un système IA moderne

  • Apprécier les apports et les limites des IA génératives dans votre environnement

  • Discuter de manière éclairée avec les équipes techniques ou vos prestataires

  • Identifier les cas d’usage les plus pertinents dans votre contexte métier

📚 Contenu

Le module est organisé en 6 séquences courtes, chacune centrée sur une notion technique clé :

1. Qu’est-ce qu’un Agent IA ?

Donner un rôle à l’IA : modèle, outils, instructions, autonomie.
📌 Exemples de copilotes métier dans les sociétés de gestion.

2. Qu’est-ce qu’un LLM ?

Comprendre ce que sait (et ne sait pas) faire un grand modèle de langage.
📌 Focus sur hallucinations, obsolescence, confidentialité.

3. Le protocole MCP

Structurer le contexte pour rendre l’IA fiable, traçable et conforme.
📌 Cas d’usage : note IC, reporting LP, audit ESG.

4. Qu’est-ce que la RAG ?

Donner à l’IA accès à vos documents internes pour générer des réponses contextualisées.
📌 Architecture : base vectorielle + LLM + interface utilisateur.

5. Qu’est-ce qu’un modèle de machine learning ?

Différences entre IA, ML, règles métiers.
📌 Cycle de vie d’un modèle, exemples, limites.

6. Comment les IA apprennent-elles ?

Le rôle des données, des biais, et des métriques de performance.
📌 Évaluation des modèles, risques d’erreur, qualité des jeux de données.

💼 Format

  • Durée estimée : 30 à 40 minutes de contenu en ligne interactif

  • Inclus : quiz de validation, synthèse PDF téléchargeable

  • Exercice optionnel : rédiger une fiche cas d’usage IA adaptée à votre contexte (investissement, conformité, RI…)

Introduction à la chaîne de données

 
 

📊 Introduction à la chaîne de donnée

dans une société de gestion alternative (Private Equity, Private Debt, Venture, Immobilier…)

🎯 Objectifs pédagogiques

Ce module vise à poser les bases de compréhension de ce qu’est une chaîne de traitement de la donnée ("data pipeline") dans le contexte d’une société de gestion.

À l’issue de cette séquence, vous serez capable de :

  • Comprendre les étapes clés de circulation de la donnée dans le cycle d’investissement
  • Identifier les sources internes et externes de données mobilisées à chaque étape
  • Repérer les points de friction, les doublons, les risques ou les trous de données
  • Établir un langage commun entre les métiers, les équipes data, l’IT et la conformité
  • Cartographier votre environnement actuel pour structurer une démarche d’amélioration

📚 Contenu du module

🧾 1. Définition et vocabulaire

  • Qu’est-ce qu’une chaîne de données ?

  • Donnée brute, donnée transformée, donnée métier

  • Les grands blocs : collecte / stockage / traitement / diffusion / gouvernance

🗂 2. Typologie des données utilisées

  • Données investisseurs (KYC, engagement, distributions…)

  • Données participations (comptes, ESG, performance, valorisation)

  • Données marchés (indicateurs macro, taux, valorisations comparables)

  • Données réglementaires (SFDR, AML, AIFM, CSRD...)

🔄 3. Étapes types d’une chaîne de donnée

  • Collecte : mails, portails, GED, fichiers Excel, API

  • Stockage : bases internes, drive, CRM, data lake

  • Traitement : nettoyage, fusion, enrichissement, validation

  • Visualisation : Excel, Power BI, UpSlide, rapports automatisés

  • Gouvernance : qualité, traçabilité, droits, archivage

🧠 4. Spécificités du non-coté

  • Données semi-structurées (PDF, rapports, tableaux manuels)

  • Échange de données par email, Notion, Slack, data rooms…

  • Hétérogénéité des formats, latence des mises à jour

  • Besoins accrus en confidentialité et contrôle d’accès

🧪 5. Cas concret : de l’opportunité d’investissement au reporting LP

Suivez le flux d’une donnée (ex : EBITDA) depuis la due diligence jusqu’au reporting mensuel LP, en passant par la validation IC, la modélisation, le suivi portefeuille et l’ESG.

🧰 Format pédagogique

  • 🕒 Durée estimée : 30 minutes de formation en ligne

  • ✅ Quiz de validation intégré

  • 📝 Exercice pratique (optionnel) : cartographier une chaîne de données de votre structure ou fonds

📌 Pourquoi ce module est structurant

Ce module vous permet de poser les bases communes d’une démarche data-driven au sein d’une société de gestion, en identifiant :

  • Les flux de données à fiabiliser

  • Les outils à connecter ou standardiser

  • Les cas d’usage futurs à débloquer : automatisation de reporting, copilotes IA, pré-analytique ESG, RAG documentaire...



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