Optimiser la performance financière des projets BTP avec l'IA et le Big Data — Montée en compétences | velavis

Les entreprises qui investissent dans la formation prennent de l'avance. Optimiser la performance financière des projets BTP avec l'IA et le Big Data.

Cette formation d'une journée permet aux professionnels du secteur BTP de transformer leur approche de l'analyse financière et du contrôle des coûts. Les participants découvrent comment exploiter des outils d'IA et de Big Data pour modéliser les dépenses, identifier les postes de gaspillage et simuler des scénarios d'optimisation. La méthodologie enseignée s'appuie sur des cas réels d'entreprises du bâtiment et des infrastructures, avec des exercices concrets sur Excel avancé et des logiciels spécialisés. À l'issue de la session, les économistes de la construction et les managers financiers disposeront de méthodes reproductibles pour réduire les dépassements de budget de 10 à 20 % tout en améliorant la précision des estimations.

Objectifs

• Comprendre les mécanismes d'analyse financière dans le BTP avec l'apport des données massives", "Maîtriser les outils d'IA pour modéliser et anticiper les coûts de construction", "Identifier les leviers d'optimisation budgétaire sur l'ensemble du cycle de projet", "Savoir interpréter les indicateurs clés de performance financière avec des cas pratiques", "Appliquer une méthodologie reproductible pour réduire les surcoûts de 10 à 20 %"]

Programme

[{"module": "Analyse financière 4.0 dans le BTP : de la donnée brute au modèle prédictif", "content": "Introduction aux enjeux financiers du BTP : spécificités des coûts directs et indirects. Présentation des sources de données disponibles (ERP, logiciels de suivi chantier, retours d'expérience). Méthodologie d'extraction et de nettoyage des données pour l'analyse prédictive. Construction de tableaux de bord financiers avec Excel et Power BI : intégration de données multi-sources, calculs d'indicateurs de performance, automatisation des rapports. Atelier pratique : modélisation d'un budget prévisionnel avec des variables aléatoires (risques matériaux, aléas climatiques). Introduction aux algorithmes d'IA accessibles pour les non-experts : régression linéaire, arbres de décision, et leur ap

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).