L'IA dans la finance
Formez les équipes financières à un contrôle plus précis, une analyse plus rapide et une confidentialité totale
Les institutions financières font face à un dilemme : leurs équipes croulent sous les tâches répétitives (macros Excel, reporting mensuel, analyse de factures, veille réglementaire) pendant que leurs concurrents testent déjà l'IA pour automatiser ces processus.
Mais voici le blocage : les contraintes de confidentialité dans la finance sont non-négociables. Un comptable ne peut pas copier-coller des données sensibles dans ChatGPT gratuit. Un auditeur financier ne peut pas risquer une fuite de données clients. Un analyste de portefeuille doit anonymiser avant d'utiliser l'IA.
Résultat ? La majorité des établissements financiers hésitent. Ils savent que l'IA pourrait transformer leur efficacité, mais ne savent pas comment l'intégrer en respectant leurs obligations réglementaires.
Ce que ça coûte vraiment
Sans cadre sécurisé pour déployer l'IA, vos équipes financières perdent un temps considérable sur des tâches que l'IA pourrait accélérer :
Les macros Excel
Vos collaborateurs passent des heures à créer des macros qu'une IA générative pourrait coder en 3 minutes.
L'analyse de données
Extraire des insights d'un tableau de 100 lignes prend 2h. L'IA le fait en 5 minutes avec des graphiques prêts à présenter.
Le reporting mensuel
Vos experts comptables sont débordés, manquent de temps pour suivre leurs clients, et ne peuvent pas produire de rapports synthétiques réguliers. La relation client en souffre.
La veille sectorielle
Analyser les salaires des CEOs des 25 plus grosses entreprises suisses ? Avant l'IA, il fallait télécharger 25 PDFs et chercher manuellement. Aujourd'hui, l'IA le fait en 15 minutes.
La détection de fraude
Les processus manuels de vérification passent à côté de signaux faibles que l'IA pourrait détecter.
Pendant ce temps, d'autres institutions financières ont déjà formé leurs équipes et gagnent 4 à 10 heures par semaine par collaborateur.
La solution Maijin
Nous ne sommes pas consultants en IA. Nous sommes formateurs spécialisés dans l'accompagnement des institutions financières. Nous comprenons vos contraintes réglementaires. Nous savons que la confidentialité n'est pas optionnelle.
Nous avons accompagné des établissements financiers prestigieux en Suisse et en France : Lombard Odier, Rentes Genevoises, BCV, Ethos Fund, l'Inspection des Finances du Canton du Valais, la Caisse de Prévoyance de l'État de Genève, l'Ordre des Experts Comptables parisiens, et bien d'autres.
Notre approche :
1. Expertise sectorielle finance
Nous connaissons vos métiers : audit, comptabilité, gestion de portefeuille, analyse financière, contrôle de gestion. Nos formations couvrent les cas d'usage qui ont un impact réel.
2. Sécurité et confidentialité d'abord
Nous intégrons systématiquement les bonnes pratiques de confidentialité : anonymisation des données, utilisation de versions entreprise sécurisées, respect des obligations réglementaires.
3. Accompagnement signature en 3 temps
3 demi-journées espacées sur 6 semaines. Entre chaque session, vos équipes pratiquent sur leurs vrais cas. On ancre les usages, on corrige les prompts, on ajuste.
Résultat : vos équipes gagnent du temps, restent conformes, et développent une vraie autonomie sur l'IA.
Nos résultats dans la finance
vs 69% en moyenne dans le consulting
de satisfaction globale
veulent augmenter leur usage de l'IA
des inspecteurs valaisans ont conservé la version payante
Ce que vos équipes vont maîtriser
1. Automatiser les tâches Excel répétitives
Vos équipes perdent un temps considérable sur les macros Excel. L'IA générative code en quelques minutes ce qui prenait des heures.
Cas concret : Une inspectrice de l'Inspection des Finances du Canton du Valais a commencé à utiliser ChatGPT pour créer des macros après notre première demi-journée. Lors de la deuxième session, elle utilisait l'outil tous les jours et gagnait "un temps faramineux" selon ses mots.
Compétences développées
- Création de macros VBA automatisées à partir de descriptions en langage naturel
- Débogage et optimisation de code existant
- Automatisation de tâches répétitives (mise en forme, calculs complexes, consolidation)
- Création de tableaux de bord dynamiques
Outils maîtrisés : ChatGPT, Claude, Copilot for Excel
2. Analyser des données financières et créer des visualisations
L'IA transforme vos données brutes en insights actionnables avec graphiques prêts à présenter.
Cas concret : Dans une banque que nous avons accompagnée, un collaborateur formé a mis en place un système qui analyse automatiquement les portefeuilles clients (données anonymisées). L'IA analyse les captures d'écran des tableaux de bord et justifie les investissements en fonction du contexte géopolitique.
Compétences développées
- Analyse de données Excel avec Code Interpreter
- Création de graphiques et visualisations pertinentes
- Extraction d'insights et recommandations actionnables
- Analyse de sensibilité et scénarios multiples
- Vision par ordinateur pour analyser des tableaux de bord complexes
Outils maîtrisés : ChatGPT (Code Interpreter), Claude, Copilot, Python
3. Produire des rapports d'audit et de contrôle
Rédiger des rapports d'audit structurés et professionnels en divisant par 3 le temps de rédaction.
Cas concret : En formation, nous avons montré comment utiliser l'IA pour rédiger un rapport d'audit. Les apprenants utilisent la dictée vocale pour capturer leurs observations, puis l'IA structure et met en forme le rapport complet.
Compétences développées
- Rédaction de rapports d'audit à partir de notes vocales ou écrites
- Structuration automatique : constats, recommandations, procédures
- Utilisation de modèles de raisonnement pour les procédures complexes
- Synthèses exécutives claires et actionnables
Outils maîtrisés : ChatGPT (avec transcription vocale), Claude, modèles de raisonnement
4. Effectuer une veille sectorielle et réglementaire accélérée
La fonctionnalité Deep Research permet de scanner le web en autonomie et de produire des rapports de 15 pages sourcés en moins de 15 minutes.
Cas concret : Les Inspecteurs des Finances du Canton du Valais doivent auditer des organisations qui ont reçu des aides de l'État. Avant chaque audit, ils utilisent Deep Research pour scanner toutes les informations publiques sur l'organisation et son secteur d'activité.
Compétences développées
- Veille réglementaire automatisée sur un secteur ou une entreprise
- Recherche d'informations comptables et fiscales spécifiques
- Analyse comparative multi-sources
- Rapports sectoriels sourcés et structurés
Outils maîtrisés : ChatGPT (Deep Research), Perplexity, Gemini Deep Research
5. Créer des reporting clients mensuels personnalisés
Les experts comptables sont débordés et n'ont pas le temps de faire un suivi mensuel qualitatif pour chaque client.
Cas concret : Chez l'Ordre des Experts Comptables parisiens, nous avons créé un assistant qui prend le compte de résultat du mois, analyse les données importantes, crée des graphiques et génère un PDF de 5-6 pages avec un email prêt à envoyer.
Compétences développées
- Création d'assistants GPT personnalisés pour le reporting client
- Analyse automatisée des comptes de résultat
- Génération de graphiques et visualisations pertinentes
- Rédaction d'emails de synthèse personnalisés
Outils maîtrisés : ChatGPT, assistants personnalisés, Gamma.app
6. Améliorer la computer vision pour les factures
Les nouvelles IA ont des capacités d'analyse d'images considérablement améliorées pour retranscrire les factures papier et numériques.
Cas concret : Lors de l'accompagnement de l'Ordre des Experts Comptables parisiens, nous avons exploré comment un système combinant computer vision + LLM pourrait prendre en compte les factures papier et numériques.
Compétences développées
- Extraction automatisée de données depuis des factures (papier ou numérique)
- Classification automatique des dépenses
- Workflows de validation avec alertes au-dessus de certains montants
- Intégration avec les logiciels comptables
Outils maîtrisés : ChatGPT (vision), Claude, APIs d'intégration
7. Conseils financiers et création de business plans
Les modèles de raisonnement sont désormais suffisamment fiables pour aider dans les décisions financières et la création de prévisionnels.
Cas concret : Un participant chez BioVal a utilisé ChatGPT pour créer son premier ordre sur son PEA. Le formateur utilise personnellement les modèles de raisonnement pour choisir ses ETFs.
Compétences développées
- Analyse de portefeuilles d'investissement avec modèles de raisonnement
- Création de business plans et prévisionnels financiers
- Conseil sur produits financiers (ETFs, SCPIs, etc.)
- Création d'assistants GPT pour suivre les produits souscrits par chaque client
Outils maîtrisés : ChatGPT (modèles de raisonnement), Claude, assistants personnalisés
8. Détection de fraudes et alertes automatisées
Les IA génératives entraînées sur de grandes quantités de données peuvent détecter des anomalies et signaux faibles dans les flux financiers.
Compétences développées
- Mise en place d'alertes automatiques sur transactions inhabituelles
- Détection de patterns de fraude potentiels
- Analyse de cohérence sur grands volumes de données
- Workflows de vérification renforcés
Outils maîtrisés : ChatGPT, Claude, modèles de raisonnement
Études de cas détaillées
Cas 1 : Rentes Genevoises - Formation Copilot for 365
Contexte : Institution de prévoyance genevoise (40+ collaborateurs), venait d'obtenir Copilot for 365.
Défi : Former tous les services (Informatique, Assurance, Comptabilité, Finance, Marketing) de manière concrète et motivante.
Format : 7 ateliers de 2h par service (3 à 10 personnes par groupe)
Résultats :
- 92,31% de satisfaction globale
- NPS de 73,08% (vs 69% en moyenne dans le consulting)
- 24 des 26 répondants veulent augmenter leur usage de l'IA
Impact : Les collaborateurs ont intégré Copilot dans leurs outils quotidiens avec curiosité et confiance.
Cas 2 : Lombard Odier - Accompagnement IA équipes Front
Contexte : Banque privée genevoise, équipes Front (Global Asset et Corporate Advisory)
Défi : Initier les équipes à l'IA générative de manière sécurisée dans un contexte bancaire strict.
Format : 2 demi-journées espacées de 3 semaines (2 groupes de 4-5 personnes)
Programme :
- Bloc 1 : Acculturation (panorama IA, prompt engineering, sécurité bancaire, identification des 5 cas d'usage prioritaires)
- Bloc 2 : Application avancée (GPTs personnalisés, fonctionnalités multimodales, cartographie des cas à impact)
Résultats :
- 96,88% de satisfaction
- 100% des participants veulent augmenter leur utilisation
- "Formation très intéressante et utile pour mon travail au quotidien"
Impact : Un collaborateur a créé un système d'analyse automatique de portefeuilles clients qui justifie les investissements en fonction du contexte géopolitique.
Cas 3 : Inspection des Finances du Canton du Valais
Contexte : Organe de contrôle du budget de l'État valaisan (22 inspecteurs)
Défi : Former des auditeurs financiers à utiliser l'IA pour leurs missions d'audit
Format : 3 demi-journées espacées
Résultats :
- Une inspectrice a utilisé ChatGPT tous les jours pour créer des macros après la première session
- 80% des inspecteurs ont demandé à conserver la version ChatGPT Enterprise
- Deep Research est devenu leur outil de référence pour préparer les audits
Cas 4 : Caisse de Prévoyance de l'État de Genève
Contexte : Direction financière complète
Format : 3 demi-journées espacées avec démonstration des agents IA autonomes
Impact : Après avoir vu les capacités des agents IA avec accès ordinateur, la directrice financière a revu sa vision de l'organisation. Elle est passée de l'hypothèse "collaborateurs assistés par l'IA" à "collaborateurs + IA travaillant en autonomie sur certaines tâches".