L’IA en trésorerie
En trésorerie, une prévision qui tombe juste la plupart du temps reste dangereuse. Ce qui compte, c’est de savoir quand le modèle se trompe — avant que le marché, l’ALCO ou le superviseur ne s’en aperçoive.
Format
Présentiel · Virtuel
Sessions à venir
Choisissez une session pour postulerADMISSIONS OUVERTESLes cohortes en ville sont ouvertes dès six participants inscrits. Indiquez-nous votre mois préféré : nous confirmons les dates au moins quatre semaines à l’avance — merci d’attendre cette confirmation avant de réserver vos déplacements — ou proposons la session confirmée la plus proche, le virtuel en direct ou une formation intra-entreprise. Aucun paiement avant confirmation.
Le programme
L’IA en trésorerie est un programme de deux jours destiné aux trésoriers, responsables ALM et liquidité, opérateurs de marché et équipes des opérations de trésorerie qui veulent juger où l’IA et le machine learning peuvent appuyer le travail de la trésorerie bancaire — et où le jugement humain doit garder la main. Il couvre la prévision de trésorerie et de liquidité par l’IA, le comportement des dépôts et les signaux d’alerte précoce, le machine learning appliqué à l’ALM et à l’analyse du risque de taux, l’analytique de trésorerie pour les activités de marché et les opérations, ainsi que les contrôles qui les encadrent. Les participants comparent les prévisions de l’IA aux méthodes établies, remettent en question les résultats des modèles avant d’agir, et pèsent les cas d’usage selon leur valeur, leur risque et leur maturité. Les Principes de saine gestion et de surveillance du risque de liquidité du Comité de Bâle et ses normes sur le risque de taux d’intérêt dans le portefeuille bancaire restent les références : l’IA peut appuyer ces disciplines, mais elle ne retire pas la responsabilité à la trésorerie ni à l’ALCO. Études de cas et comparaisons entre pairs jalonnent les deux journées. Animé en anglais et en français à Dubaï, à Londres et au Moyen-Orient, en Afrique, en Asie et en Europe — et en ligne.
Ce que vous ferez
Qui participe
- Trésoriers, trésoriers adjoints et responsables ALM des banques et institutions financières
- Gestionnaires de liquidité, analystes ALM et secrétariats d’ALCO
- Opérateurs de marché et responsables des desks monétaire, change et taux
- Équipes des opérations de trésorerie, du middle office et des risques de trésorerie
- Professionnels de l’analytique de trésorerie et de la finance qui préparent le reporting ALCO, et auditeurs internes chargés de la trésorerie
- Les participants doivent connaître les bases du risque de liquidité et du risque de taux bancaires ; aucune compétence en programmation ou en science des données n’est requise
Au programme
Construit autour d’une question — agiriez-vous sur la foi de cette prévision ? — le premier jour, là où l’IA appuie la trésorerie ; le second, remise en question, risques et choix des cas d’usage
I.La place de l’IA dans la trésorerie bancaire
- La chaîne de décision de la trésorerie, du positionnement de trésorerie à l’ALCO, et les points d’entrée de l’IA
- Prédiction, automatisation et IA générative : trois outils différents, trois risques différents
- Ce que les principes de liquidité et les normes IRRBB du Comité de Bâle exigent toujours des personnes, quel que soit l’outil
II.La prévision de trésorerie et de liquidité par l’IA
- Prévision des flux intrajournaliers et à court terme : ce que le machine learning ajoute aux méthodes par séries temporelles et par règles
- Prévoir à travers les tensions et les changements de régime, quand l’historique cesse d’être un guide
- Mesurer la qualité d’une prévision : erreur, biais et coût d’un écart en coussins et en financement
III.Comportement des dépôts et signaux d’alerte précoce
- Estimations du comportement des dépôts sans échéance par machine learning, comparées aux approches établies
- Indicateurs d’alerte précoce de liquidité et signaux d’anomalie : quoi surveiller et où placer les seuils
- Fausses alertes et signaux manqués : arbitrer entre les deux erreurs
IV.Le machine learning en ALM et en risque de taux
- Hypothèses de remboursement anticipé et comportementales : où le machine learning les affine et où il les masque
- Génération de scénarios de liquidité et de risque de taux, et ses limites
- Dire à l’ALCO ce que le modèle sait et ne sait pas
V.L’analytique de trésorerie pour les activités de marché et les opérations
- Analytique de prix, de flux clients et de marché sur le desk
- Paiements, rapprochements et suspens de règlement dans les opérations de trésorerie
- L’IA générative pour les commentaires de marché et le reporting de trésorerie, et les vérifications qu’elle exige
VI.Remettre en question les résultats et maîtriser le risque de modèle
- Contrôle a posteriori, validation et suivi de la dérive des modèles de trésorerie
- L’explicabilité pour l’ALCO : un résultat que personne ne sait expliquer ne fonde pas une décision de financement
- Outils de fournisseurs et concentration des prestataires, une vulnérabilité que relève le rapport du FSB de novembre 2024 sur l’IA
VII.Comparer les cas d’usage selon leur valeur et leur risque
- Valeur, risque, maturité des données et coût du contrôle : une même grille pour chaque proposition
- Le business case qui résiste à l’ALCO et au directeur des risques
- Le séquencement : quels cas d’usage d’abord, et lesquels remettre à plus tard
VIII.Étude de cas intégrée
- La trésorerie d’une banque reçoit trois propositions d’IA : une prévision de liquidité, une estimation du comportement des dépôts et un outil d’analytique de marché
- Remettre en question chacune sur les preuves, l’explicabilité, les données et le risque fournisseur
- Défendre un ordre de priorité devant un ALCO fictif
Questions fréquentes
Qu’est-ce que l’IA en trésorerie ?
Il s’agit de l’usage de l’intelligence artificielle et du machine learning pour appuyer le travail de la trésorerie — prévision de trésorerie et de liquidité, estimation du comportement des dépôts, signaux d’alerte précoce, analytique de marché et de flux clients, automatisation des opérations de trésorerie. Dans une banque, elle s’inscrit dans les disciplines que le Comité de Bâle a fixées pour le risque de liquidité et le risque de taux : chaque résultat de l’IA doit donc avoir un responsable, faire l’objet d’une remise en question et laisser une piste d’audit.
Qu’est-ce qui change pour la trésorerie avec l’arrivée de l’IA ?
Les attentes réglementaires ne changent pas : les Principes de saine gestion et de surveillance du risque de liquidité du Comité de Bâle et ses normes sur le risque de taux d’intérêt dans le portefeuille bancaire continuent de s’appliquer, et la responsabilité reste à la trésorerie et à l’ALCO. Ce qui change, c’est le profil de risque des outils. Le rapport du Conseil de stabilité financière de novembre 2024 sur les implications de l’IA pour la stabilité financière met en avant les dépendances aux tiers et la concentration des prestataires, ainsi que le risque de modèle, la qualité des données et la gouvernance — des questions auxquelles la trésorerie doit désormais répondre pour ses propres outils.
S’agit-il d’une formation ALM ?
Non. Elle suppose que les participants connaissent déjà les bases de la gestion du risque de liquidité et du risque de taux, et se concentre sur la manière dont l’IA appuie ce travail et sur la façon de la remettre en question. Pour la discipline ALM elle-même, BIZENIUS propose des programmes distincts en ALM, liquidité et trésorerie.
Quel est le niveau du programme, et faut-il savoir programmer ?
Il s’adresse aux praticiens de la trésorerie et de l’ALM et à leurs responsables. Aucune compétence en programmation ou en science des données n’est nécessaire : l’accent porte sur le jugement — ce qu’il faut demander à une prévision, à ses données et à son fournisseur avant d’agir.
Peut-il être suivi en ligne ou organisé en intra ?
Oui. Les sessions interentreprises se tiennent en présentiel et en ligne en direct. Pour un seul établissement, le programme peut être organisé en intra sous forme de programme sur mesure, défini sur demande, en anglais ou en français.
Existe-t-il un tarif de groupe, et les participants reçoivent-ils un certificat ?
Les établissements qui inscrivent plusieurs participants, sur une même session ou au fil de l’année, bénéficient de conditions de groupe ; les tarifs sont communiqués sur demande. Chaque participant reçoit un certificat de fin de formation BIZENIUS Banking Academy. Le programme est fondé sur la pratique plutôt que sur un examen et ne prépare pas à une qualification délivrée par un tiers.
Qui enseigne
Des praticiens, pas des présentateurs.
Animé par des praticiens qui occupent, ou ont occupé, les sièges auxquels ce programme vous prépare : trésoriers de groupe et responsables de la gestion actif-passif, chief risk officers, responsables du crédit et de la gestion du capital, et anciens superviseurs de banque centrale qui ont examiné les dispositifs mêmes qu’ils enseignent aujourd’hui. Entre les cohortes, ces mêmes personnes conseillent des banques sur ces dispositifs : ce que vous apprenez est ce qui se défend aujourd’hui devant les conseils et les régulateurs.
Ce que la faculté apporte
- Pratique de l’ALCO et politique de trésorerie
- Conception et refonte du prix de cession interne
- Mesure de l’IRRBB : sensibilité de la VE et de la MNI
- Risque de liquidité : LCR, NSFR et financement de contingence
- IA et apprentissage automatique appliqués aux services financiers
- Science des données et pratique du big data
Où ils ont exercé
Praticiens en exercice et anciens praticiens — ceux qui occupent le siège aujourd’hui aux côtés de ceux qui l’ont occupé.
Secteurs: Banque & services financiers · Technologie & fintech · Services professionnels · Banques centrales & supervision
Régions: Afrique · Moyen-Orient · Europe · Asie · Amériques
Comment ils enseignent
- Études de cas réelles d’institutions
- Exercices pratiques sur des données bancaires réalistes
- Séances de confrontation à la manière d’un superviseur
- Résolution de problèmes en groupe sur des cas institutionnels réalistes
- Contrôles de connaissances et plan d’action personnel
Les cohortes restent restreintes pour que chaque exercice soit travaillé sur les situations propres aux participants — en présentiel ou en virtuel.
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Dans leurs mots
Le transfert de connaissances, au cœur de tout
“Nous avons travaillé avec BIZENIUS pour notre programme jeunes diplômés — ils sont tout simplement remarquables. Le transfert de connaissances et l’apprentissage pratique ont été au cœur de chaque session.”
Kuwait Investment Authority
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Des équipes de ces institutions se forment avec BIZENIUS
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