Une simulation qui exécute des milliers de scénarios aléatoires—variant le chiffre d'affaires, les coûts, le taux de désabonnement—pour produire une distribution de probabilité de la valeur de l'entreprise plutôt qu'un chiffre unique.
La simulation Monte Carlo remplace les hypothèses fixes par des plages de probabilité : au lieu de projeter un taux de croissance du chiffre d'affaires unique de 20%, vous pourriez définir une plage de 5%–40% et laisser le modèle tirer des valeurs aléatoires des milliers de fois. Le résultat est une distribution—par exemple, « il y a 70% de probabilité que l'entreprise vaille entre 800k€ et 1,4M€ »—ce qui est bien plus honnête qu'une estimation ponctuelle. Pour un entrepreneur entrant dans un tour de financement ou une négociation d'acquisition, cette plage vous donne un plancher et un plafond statistiquement défendables plutôt qu'un chiffre qu'un investisseur peut facilement remettre en question. En pratique, vous le construisez dans Excel ou Python en assignant des distributions (triangulaire, normale) à vos trois ou quatre moteurs les plus incertains—taux de croissance, marge brute, coût d'acquisition client—puis en exécutant 10 000 itérations et en lisant les percentiles.
Utilisez des simulations aléatoires pour estimer les variations possibles d'une variable financière.
Le fondateur compare des scénarios de croissance pour défendre une plage de négociation. Monte Carlo est utilisé comme l'ancre pour comparer les scénarios conservateurs et ambitieux.
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