Qu’est-ce que la modélisation financière ?

La modélisation financière est largement utilisée dans des domaines tels que la finance d’entreprise, les services d’investissement, le capital-investissement, la recherche actions et le conseil. Les entreprises peuvent, par exemple, l’utiliser pour évaluer l’opportunité de lancer un nouveau produit ou de se développer sur un nouveau marché. Les investisseurs peuvent y faire appel pour estimer la valeur d’une entreprise avant de faire une acquisition ou un investissement. Les prêteurs l’utilisent pour évaluer si un emprunteur est en mesure d’exécuter ses obligations. Les modèles jouent également un rôle central dans les fusions-acquisitions (M&A).

Les modèles sont souvent utilisés pour exécuter des scénarios et des analyses de sensibilité, afin que les responsables puissent déterminer la manière dont le changement des variables clés affecte les résultats. L’objectif est de créer un outil qui facilite la prise de décision en prévoyant la performance d’une entreprise ou d’un investissement dans différents scénarios. Cette approche permet aux entreprises, aux investisseurs et aux prêteurs d’anticiper les risques et d’évaluer les rendements potentiels.

Les analystes financiers élaborent des modèles financiers au sein des services de finance d’entreprise ou de FP&A (planification et analyse financières). Le processus de modélisation financière s’appuie sur des données historiques précises. Ces informations permettent de comprendre comment l’entreprise fonctionne, quels sont ses principaux moteurs et comment ses différentes parties sont reliées.

À partir de là, des hypothèses sont formulées au sujet de facteurs internes tels que les ventes, le développement de la clientèle, la structure des coûts et les plans d’investissement, mais aussi de facteurs externes comme la conjoncture économique, les taux d’intérêt et la réglementation. Ces données alimentent les états et calendriers prévisionnels.

Des tableurs comme Microsoft Excel sont utilisés pour relier les états financiers historiques aux hypothèses formulées. On obtient un ensemble de projections qui estiment les recettes, les coûts, les bénéfices, le flux de trésorerie et autres indicateurs clés, selon la fonction du modèle et les objectifs du modélisateur.

Le type de modèle financier le plus courant est le modèle à trois états, qui relie le compte de résultat, le bilan et le tableau des flux de trésorerie. Les modèles plus avancés s’appuient sur cette base pour inclure l’évaluation, l’analyse des scénarios ou la prévision sous différentes hypothèses.

Une modélisation financière efficace exige bien plus que la maîtrise des tableurs. Elle requiert de solides connaissances en matière de comptabilité, de finance et de gestion d’entreprise, ainsi qu’un bon esprit d’analyse et du discernement. Pour être efficace, le modèle doit être précis, flexible et facile à suivre. En plus de fournir des résultats, il permet de comprendre ce qui est à leur origine.

De nombreux professionnels de la finance améliorent ces compétences en suivant des cours de modélisation financière qui associent théorie et pratique. Avec l’avènement de l’intelligence artificielle (IA) dans la modélisation financière, les écoles de commerce et les programmes de formation mettent davantage l’accent sur la science des données, le machine learning et l’IA générative. Ces efforts visent à préparer les futurs analystes à utiliser ces systèmes avancés.³

La modélisation financière fournit aux entreprises un moyen structuré de comprendre leur analyse financière et leurs perspectives d’avenir. Les entreprises évoluent dans des environnements pleins d’incertitude, et leurs décisions impliquent souvent de l’argent et des risques. Les modèles financiers organisent les données dans un cadre qui illustre la manière dont les différents facteurs interagissent pour permettre aux dirigeants de voir non seulement les chiffres, mais aussi les relations et la dynamique qui stimulent la performance. Sans cette clarté, la prise de décision peut s’avérer fragmentée ou s’appuyer sur des informations incomplètes.

Elle relie également la stratégie à l’exécution. Le business plan ou la vision stratégique doivent finalement être traduits en recettes, dépenses, flux de trésorerie et besoins en capital afin de déterminer si le modèle économique sous-jacent est financièrement viable. Les modèles financiers comblent cette lacune en indiquant si le plan est faisable et en quoi il affecte les ressources.

Ils permettent également d’estimer le rendement que le plan pourra générer. Les modèles permettent donc une évaluation et une analyse des investissements précises. Les entreprises sont ainsi en mesure de déterminer si les opportunités valent la peine d’être exploitées et si la tarification est correcte.

Au quotidien, la modélisation financière aide les entreprises à gérer les budgets, à allouer les ressources et à maintenir leurs liquidités. En prévoyant les recettes, les coûts et les besoins en capital, les modèles renforcent la planification et la prévision financières tout en permettant une allocation efficace des capitaux. Par exemple, les modèles sont souvent utilisés pour comprendre la manière dont les retards de paiement des clients affectent les flux de trésorerie, ou pour déterminer si le niveau d’endettement est supportable avec différents taux d’intérêt.

Les start-ups s’appuient souvent sur la modélisation pour tester et valider leur plan avant de rechercher des investisseurs. Ces informations améliorent la gestion des risques en préparant les entreprises à faire face à des défis tels que les déficits de trésorerie, les ralentissements du marché ou l’augmentation des coûts, afin de garantir santé financière et continuité d’exploitation.

La modélisation financière favorise la communication et la responsabilisation. Les modèles offrent un langage commun aux dirigeants, aux investisseurs, aux prêteurs et aux autres parties prenantes. Ils permettent de tester et d’ajuster les plans de manière transparente afin d’améliorer la communication, d’aligner les attentes et de garantir la confiance.

Les modèles financiers favorisent une meilleure prise de décision en offrant une base quantitative pour évaluer les choix. L’analyse des scénarios permet également de renforcer la planification stratégique à long terme. Les entreprises sont en mesure d’évaluer l’impact financier des nouveaux produits, de l’expansion, de la réduction des coûts et des transactions importantes grâce à une planification pratique des scénarios avant l’exécution. Les ajustements pouvant intervenir rapidement après la mise en place d’une structure solide, la modélisation financière permet de gagner du temps.

Dans l’ensemble, la modélisation financière garantit que les décisions sont axées sur les données, réalistes, fiables et efficaces.

La modélisation financière se présente sous différentes formes, chacune ayant son propre objectif technique et sa propre structure. Selon le contexte, les modèles sont utilisés à des fins de planification stratégique, d’évaluation ou de financement (par exemple, le projet d’investir dans l’infrastructure). Le modèle standard est généralement adapté aux besoins de l’entreprise. Voici quelques exemples de modèles courants, la façon dont ils sont construits et les rôles qu’ils jouent.

Ce modèle constitue l’élément de base de la plupart des modèles financiers. Il relie le compte de résultat, le bilan et le tableau de résultat de trésorerie dans un seul et même cadre où les actifs, les engagements, les recettes et les dépenses sont interconnectés. Les hypothèses relatives aux recettes, aux coûts et aux investissements sont prises en compte dans les trois états. Si quelque chose change, comme la croissance des ventes ou les intérêts, vous pouvez clairement en suivre l’impact sur les bénéfices, la trésorerie et le bilan.

Le modèle DCF s’appuie sur le modèle à trois états. Il prédit les flux de trésorerie disponibles, c’est-à-dire les fonds qui restent après avoir couvert les dépenses d’exploitation, les impôts et le réinvestissement. Ces flux de trésorerie représentent l’argent disponible pour les investisseurs et sont au cœur de l’évaluation.

Les prévisions de trésorerie sont ensuite actualisées à leur valeur actuelle, appelée valeur actuelle nette (VAN). Cette approche consiste à appliquer un taux qui tient compte du risque, généralement le coût moyen pondéré du capital (CMPC), pour estimer la valeur actuelle de l’entreprise.

Ces modèles sont conçus pour la planification interne, généralement sur un court à moyen terme (une à plusieurs années). Ils permettent d’estimer les recettes, les coûts, les dépenses d’investissement et les besoins en fonds de roulement. Leur objectif est d’aider la direction à planifier les ressources nécessaires et à préparer la performance financière, ce qui en fait des outils essentiels au processus de planification, de budgétisation et de prévision.

Au lieu de faire des prévisions de trésorerie, le modèle CCA (parfois appelé « modèle des multiples ») évalue l’entreprise en la comparant à des sociétés cotées similaires (pairs). Les multiples d’évaluation courants comprennent le ratio cours/bénéfice (P/E), la valeur de l’entreprise par rapport à l’EBITDA ou encore les multiples de chiffre d’affaires. 

Comme elle est basée sur les tarifs réels du marché, cette méthode peut être appliquée rapidement et est largement utilisée par les analystes de Wall Street. Mais sa précision dépend fortement du choix des entreprises homologues et des conditions actuelles du marché.

Le modèle de consolidation est utilisé lorsqu’une société mère possède plusieurs filiales ou unités commerciales. Il combine les données financières de chaque unité au sein des mêmes états. Il traite également des questions telles que les transactions intragroupe (lorsque les filiales font affaire entre elles) pour éviter que les recettes et les dépenses ne soient comptées en double.

Lorsqu’une société privée envisage de s’introduire en bourse, le modèle IPO estime le prix de l’offre, le nombre de parts à émettre et l’impact des coûts de souscription et des coûts réglementaires. Il montre également l’évolution des participations et tient compte des dépenses supplémentaires liées au statut de société ouverte, telles que les coûts de reporting et de conformité. Le modèle aide tant l’entreprise que les investisseurs potentiels à comprendre la situation financière avant l’offre, souvent résumée dans une présentation PowerPoint.

Le modèle LBO est courant dans le domaine du capital-investissement. Il est utilisé pour estimer le rendement des investissements lors de l’acquisition d’une entreprise, principalement avec de l’argent emprunté. Le modèle comprend l’échéancier de remboursement de la dette et des intérêts, le montant des fonds propres investis et les hypothèses quant à la vente éventuelle de l’entreprise (exit). 

Les analystes mesurent généralement les résultats à l’aide du taux de rendement interne (TRI) et des multiples cash-on-cash. Parce qu’une dette élevée amplifie les résultats, ces modèles sont très sensibles à des facteurs tels que les taux d’intérêt, la croissance, les marges bénéficiaires et la valeur d’exit.

Le modèle M&A est utilisé lorsqu’une entreprise acquiert ou fusionne avec une autre. Il permet d’estimer les résultats financiers combinés, souvent présentés sous forme de pro forma, et d’intégrer les gains ou les coûts attendus provenant de synergies telles que la réduction des dépenses ou les nouvelles opportunités de revenus. Il permet également de déterminer si la transaction est accrétive ou dilutive, c’est-à-dire si les résultats par part sont améliorés ou affaiblis après la transaction.

Ces techniques sont des modèles avancés utilisés dans les cas de grande incertitude. Les modèles de tarification des options déterminent la valeur des instruments financiers comportant des options intégrées, tels que les dettes convertibles ou les options sur actions. Les simulations Monte Carlo utilisent des variations aléatoires dans les entrées pour exécuter des milliers de scénarios possibles et générer toute une gamme de résultats. Cette approche est utile pour l’analyse des risques et les projets dont le rendement est incertain.

Le modèle SOTP est utilisé lorsqu’une entreprise possède plusieurs divisions ou secteurs d’activité qui sont évalués différemment. Chaque partie de l’entreprise est évaluée séparément, selon la méthode la mieux adaptée, comme le DCF ou les multiples des comparables. Les valeurs sont ensuite additionnées pour connaître la valeur que l’entreprise aurait si elle était considérée comme un ensemble d’entreprises distinctes, au lieu d’une seule et même grande entreprise.

La modélisation financière a de nombreuses applications dans le monde des affaires et de la finance. Sa valeur réside dans sa capacité à permettre aux décideurs de déterminer la manière dont les différentes actions, hypothèses ou conditions de marché affectent la performance financière. Les utilisations les plus courantes sont les suivantes :

Planification opérationnelle et prévision : les entreprises s’appuient sur les modèles financiers pour planifier l’avenir. Prévoir les recettes, les dépenses et les flux de trésorerie aide la direction à préparer les budgets, à allouer les ressources et à fixer les objectifs de performance. La prévision permet également de comparer les résultats réels aux attentes et d’ajuster la stratégie si nécessaire, souvent de concert avec les systèmes de planification des ressources de l’entreprise (ERP).

Communication avec les investisseurs : les investisseurs, les prêteurs et les autres parties prenantes exigent de la clarté financière. Les modèles permettent d’expliquer clairement les hypothèses et les résultats. En effet, ils montrent comment l’entreprise compte se développer et comment les risques sont gérés. Cela renforce la confiance et permet de soutenir les stratégies de l’entreprise.

Fusions-acquisitions (M&A) : concernant les transactions, les modèles financiers permettent d’évaluer la viabilité des projets d’acquisition ou de fusion. Les modèles prévoient les résultats combinés, estiment les synergies et testent l’impact des différentes structures de transaction sur les bénéfices et la valeur actionnariale. Ils permettent également de déterminer le montant que l’acheteur devrait payer ou de savoir si le prix demandé par le vendeur est raisonnable.

Suivi de la performance et aide à la décision : les modèles aident les responsables et les dirigeants à évaluer et à valider la performance en comparant les prévisions aux résultats réels. Ils fournissent également un cadre pour tester des choix stratégiques tels que l’entrée sur de nouveaux marchés, le lancement de produits ou la réduction des coûts. Grâce à cette approche, la prise de décision est axée davantage sur les données que sur l’intuition.

Levées de fonds : lorsqu’une entreprise recherche un financement, les modèles financiers lui indiquent le capital nécessaire, la manière dont il est utilisé et sa capacité à respecter ses obligations de remboursement. Les modèles sont également utilisés pour tester différentes structures de financement (par exemple, dette ou fonds propres) et pour indiquer aux investisseurs ou aux prêteurs potentiels la performance prévue.

Gestion des risques et analyse des scénarios : les modèles financiers permettent aux entreprises de tester divers scénarios hypothétiques. Par exemple, que se passe-t-il si les taux d’intérêt ou les coûts d’approvisionnement augmentent, ou encore si les ventes sont insuffisantes ? L’exécution de ces scénarios aide les entreprises à améliorer la gestion des risques et à élaborer des stratégies résilientes dans diverses conditions.

Évaluation d’entreprises ou d’actifs : les modèles permettent d’estimer la valeur d’une entreprise, d’un projet ou d’un actif spécifique tel qu’une machine ou un bien immobilier. L’évaluation est cruciale pour les investisseurs, les acquéreurs et les chefs d’entreprise qui cherchent à déterminer la valeur actuelle sur la base des flux de trésorerie futurs ou d’entreprises comparables. Des méthodes comme le modèle d’évaluation DCF (flux de trésorerie actualisés) ou l’analyse d’entreprises comparables sont courantes dans ce domaine.

Pour être utile, la modélisation financière doit allier précision, adaptabilité et bases solides. Les modélisateurs suivent les bonnes pratiques pour s’assurer que les modèles servent leur objectif au fil du temps et demeurent faciles à comprendre pour leurs différents utilisateurs. Voici quelques exemples de techniques et de pratiques de modélisation que les entreprises appliquent :

Les erreurs peuvent miner la confiance dans un modèle. Pour garantir l’exactitude des données, il convient de rapprocher les prévisions avec les données historiques, d’intégrer des contrôles et de procéder à une analyse de sensibilité, tout en traitant avec soin des éléments tels que la dépréciation.

Un modèle bien structuré est facile à suivre. Les entrées, les calculs et les sorties doivent être clairement séparés et formatés avec cohérence. L’utilisation de conventions telles que le code couleur pour les entrées aide les autres à comprendre rapidement la logique, sans confusion.

Les formules et la mise en page doivent être les mêmes dans toutes les feuilles de calcul et toutes les sections du modèle. Cette pratique permet de réduire le risque d’erreur et de suivre plus facilement le cheminement des hypothèses dans le modèle. La cohérence est également importante lorsque plusieurs personnes travaillent sur le même fichier.

Un bon modèle permet des mises à jour rapides lorsque les hypothèses changent. Cela signifie qu’il faut éviter les valeurs codées en dur dans les formules, lier les entrées de manière logique et concevoir le modèle de manière à pouvoir exécuter les scénarios sans restructuration. La flexibilité permet de garantir la pertinence du modèle au fil du temps.

L’IA améliore le processus de modélisation financière en automatisant la collecte de données, en identifiant les schémas présents dans les grands jeux de données et en améliorant la précision des prévisions. Sachant que les acteurs majeurs comme JPMorgan, Goldman Sachs et Morgan Stanley intègrent l’IA dans la modélisation et d’autres domaines², les petites entreprises et les start-ups sont contraintes de s’adapter ou risquent de se retrouver à la traîne.

• L’automatisation permet également de rationaliser des tâches répétitives telles que la mise à jour des données historiques et l’exécution de scénarios, et les analystes accèdent aux résultats en temps quasi réel.
  
  
•  L’IA générative axée sur les finances rédige des rapports de gestion, synthétise les résultats prévus et décrit en langage clair les résultats possibles pour chaque scénario. Cela permet de combler le fossé entre les sorties techniques et la prise de décision. Dans une enquête menée auprès de directeurs financiers, la réalisation d’analyses financières et la formulation de prévisions étaient les domaines où l’IA générative aurait le plus d’impact selon eux.³
  
  
• L’IA agentique pousse l’automatisation plus loin en gérant les workflows de bout en bout. Elle planifie, exécute et adapte les prévisions tout en laissant une place à la supervision humaine. Gartner prévoit que d’ici 2028, 33 % des applications logicielles d’entreprise intégreront l’IA agentique, contre moins de 1 % en 2024.⁴
  
  
• L’IA explicable (XAI) améliore la transparence des modèles complexes en indiquant les variables qui génèrent des résultats, une caractéristique essentielle dans les secteurs hautement réglementés. Si l’IA ne remplace pas la modélisation traditionnelle, elle y ajoute de la rapidité et de la profondeur.

La prise de décision repose rarement sur un seul résultat. Les modèles doivent permettre aux utilisateurs de tester différents scénarios (par exemple, les cas optimistes, de base et pessimistes) et analyser la sensibilité pour voir comment les changements survenus dans une variable affectent les résultats.

Les modèles bien conçus sont plus faciles à utiliser et à entretenir, et conservent davantage leur fiabilité au fil du temps. Des principes de conception solides permettent de garantir que le modèle est non seulement précis, mais aussi durable et adaptable aux besoins métier changeants.

• Structure modulaire : la décomposition des modèles en modules logiques (tels que les entrées, les calculs et les sorties) facilite la mise à jour, l’extension et l’audit. L’approche modulaire réduit les erreurs et améliore la convivialité à long terme.
  
  
• Contrôle de version : suivre les versions des modèles permet d’éviter toute confusion lorsque plusieurs mises à jour sont appliquées. Le contrôle de version peut être simple (par exemple, utiliser des conventions claires de nommage des fichiers), ou avancé (par exemple, utiliser des outils collaboratifs qui enregistrent les modifications).
  
  
• Documentation : l’ajout de notes, d’instructions ou d’un onglet « guide d’utilisation » aide les autres à bien utiliser le modèle. La documentation permet également aux nouveaux membres de l’équipe ou aux parties prenantes externes de suivre facilement les hypothèses et les méthodes sans faire de conjecture, surtout lorsque les modèles sont associés à une étude de cas à des fins d’illustration.

Les modèles doivent être faciles à vérifier. Il convient d’éviter les modèles trop complexes, comportant des formules ou des feuilles cachées qui obscurcissent les calculs. La transparence renforce la confiance des parties prenantes et fait du modèle un outil de communication fiable, même si un nouveau modélisateur hérite du fichier.

Si la modélisation financière est un outil puissant, elle présente également des limites et des pièges. En comprenant ces défis, les entreprises peuvent utiliser les modèles plus efficacement et éviter les conclusions erronées.

Complexité et erreur humaine : les modèles financiers peuvent devenir complexes, comportant de nombreuses formules et feuilles de calcul interconnectées. La moindre erreur dans les formules ou les liens peut entraîner des erreurs importantes dans les sorties et affecter les décisions.

Qualité des données : l’exactitude des données historiques est essentielle pour créer des modèles fiables. Si les données sont incomplètes, incohérentes ou obsolètes, elles peuvent compromettre la précision du modèle et conduire à des prévisions erronées.

Dépendance à l’égard des hypothèses : la qualité des modèles dépend des hypothèses sur lesquelles ils reposent. Si le taux de croissance, les coûts ou les conditions du marché sont mal estimés, les résultats peuvent être erronés. Les décideurs doivent évaluer de manière critique les hypothèses et les mettre à jour à mesure que les conditions évoluent.

Difficulté à s’adapter aux changements rapides : l’évolution rapide des marchés, les chocs économiques et les nouvelles technologies peuvent rapidement rendre les hypothèses ou les structures obsolètes. Ces modèles doivent être entretenus et mis à jour régulièrement pour rester utiles.

Recours excessif aux modèles : si les modèles fournissent des informations quantitatives, ils ne peuvent pas saisir tous les aspects de la réalité (par exemple, les évolutions inattendues du marché, les changements réglementaires ou les facteurs comportementaux). Un recours excessif aux modèles peut entraîner une confiance excessive dans les projections.

Mauvaise communication possible : si les modèles ne sont ni clairement documentés ni bien organisés, les parties prenantes peuvent mal interpréter les résultats. La complexité ou le manque de transparence peuvent réduire la confiance dans le modèle et ses sorties.

Temps et ressources nécessaires : il faut du temps pour créer un modèle détaillé et précis. Les entreprises doivent pouvoir concilier précision, ressources disponibles et urgence des décisions à prendre.