Maîtrisez l'IA Explicable pour les Banques

Transformez votre expertise bancaire avec notre formation approfondie en machine learning explicable. Apprenez à créer des modèles transparents et conformes aux réglementations.

  • Algorithmes transparents pour la conformité bancaire
  • Méthodes d'interprétation LIME et SHAP
  • Cas d'usage réels du secteur financier
  • Certification reconnue par l'industrie
Découvrir le Programme
Notre Expertise

15 Ans d'Innovation en IA Bancaire

Nous avons accompagné plus de 200 institutions financières dans leur transition vers l'intelligence artificielle explicable. Notre approche pédagogique unique combine théorie avancée et applications pratiques du monde bancaire.

89% Taux de réussite
3200+ Professionnels formés

Notre Méthode Pédagogique Éprouvée

Une approche structurée en trois phases pour garantir votre montée en compétences rapide et efficace dans le domaine de l'IA explicable bancaire.

1

Fondations Théoriques

Maîtrisez les concepts fondamentaux de l'explicabilité, de la régulation bancaire et des enjeux éthiques de l'IA dans la finance.

2

Mise en Pratique

Travaillez sur des jeux de données bancaires réels et développez vos premiers modèles explicables avec nos outils propriétaires.

3

Projet Final

Concevez et présentez un système complet d'IA explicable adapté à votre contexte professionnel spécifique.

Des Résultats Mesurables pour Votre Carrière

Nos anciens participants occupent aujourd'hui des postes clés dans les plus grandes institutions financières européennes. Voici quelques indicateurs de leur réussite professionnelle post-formation.

76%

ont obtenu une promotion dans les 18 mois

€15K

augmentation salariale moyenne constatée

92%

recommandent notre formation

6 mois

durée moyenne pour maîtriser l'IA explicable

"Cette formation m'a permis de comprendre enfin comment rendre mes modèles de crédit transparents et conformes. J'ai pu implémenter SHAP dans notre processus de décision en moins de trois mois."

Maxence Dubernet

Directeur Risques - BNP Paribas

Étude de Cas

Détection de Fraude Explicable chez Crédit Agricole

Découvrez comment notre partenaire a développé un système de détection de fraude utilisant l'IA explicable, réduisant les faux positifs de 34% tout en maintenant une transparence totale pour les régulateurs.

  • Réduction de 34% des faux positifs de fraude
  • Conformité RGPD garantie grâce à l'explicabilité
  • Temps de traitement divisé par 3 pour les enquêtes
  • ROI de 280% la première année d'implémentation
Accéder aux Études de Cas Discuter avec un Expert

Célestine Moreau-Lopez

Directrice Pédagogique

PhD en Machine Learning - Sciences Po
Ex-Directrice IA chez Goldman Sachs
15 publications scientifiques
Consultante BCE depuis 2019

Une Vision Experte de l'Avenir

L'explicabilité n'est plus une option dans le secteur bancaire. C'est un impératif stratégique qui déterminera quelles institutions resteront compétitives dans les années à venir. Notre rôle est de vous donner les clés pour anticiper cette transformation.

Perspective 2025-2026

Les nouvelles réglementations européennes sur l'IA exigeront des explications détaillées pour tous les modèles de scoring. Les institutions qui maîtriseront l'explicabilité prendront une longueur d'avance décisive sur leurs concurrents.