Modélisation financière pour décisions éclairées
Vous travaillez avec des tableurs qui deviennent ingérables ? Vos prévisions manquent de structure et vous perdez du temps à vérifier les formules ? On a créé une approche qui rend la modélisation financière claire, fiable et adaptée aux situations réelles.
Découvrir le programme
Des projets réels analysés en détail
Plutôt que de vous donner des théories abstraites, on vous montre comment trois analystes ont construit leurs modèles. Vous voyez leurs erreurs, leurs corrections, et pourquoi certaines approches fonctionnent mieux que d'autres dans des contextes précis.
Un modèle pour une startup technologique ne ressemble pas à celui d'une PME industrielle. La différence ? La structure des revenus, les cycles de trésorerie, les hypothèses de croissance. Vous apprenez à adapter votre méthodologie selon le secteur et la maturité de l'entreprise.
Restructuration PME
Comment un modèle à trois scénarios a permis d'identifier les points de rupture de trésorerie six mois à l'avance. Les hypothèses qui comptaient vraiment et celles qui n'apportaient que du bruit.
Valorisation startup
Construction d'un DCF pour une entreprise SaaS avec revenus récurrents. Gestion de la croissance négative des premiers trimestres et projection du churn réaliste basé sur les données historiques.
Acquisition stratégique
Modèle de fusion avec synergies quantifiées. Comment éviter les pièges classiques de surestimation et intégrer les coûts d'intégration souvent oubliés dans les projections initiales.
Budget annuel complexe
Passage d'un budget statique à un modèle flexible avec drivers opérationnels. Liaison automatique entre les KPIs métier et les impacts financiers pour gagner des heures de mise à jour mensuelle.
Connaissances essentielles pour gagner du temps
Quelques principes simples qui changent votre manière de construire et valider vos modèles au quotidien
Structure avant tout
Séparez toujours les hypothèses, les calculs et les résultats. Un modèle bien structuré se vérifie en quelques minutes, un modèle mélangé prend des heures à déboguer.
Tests de cohérence
Intégrez des vérifications automatiques. Si votre bilan ne boucle pas ou vos flux de trésorerie divergent, vous le savez immédiatement sans parcourir 50 onglets.
Scénarios intelligents
Ne multipliez pas les scénarios. Trois suffisent si vous identifiez les bonnes variables. Concentrez-vous sur ce qui impacte vraiment les décisions plutôt que sur l'exhaustivité.
Documentation intégrée
Annotez vos hypothèses directement dans le modèle. Dans six mois, vous ne vous souviendrez pas pourquoi vous avez choisi ce taux de croissance. Votre collègue encore moins.
Analyse de sensibilité
Identifiez les deux ou trois variables qui font basculer vos conclusions. C'est là que vous devez concentrer votre attention et affiner vos recherches de données.
Actualisation régulière
Un modèle n'est jamais figé. Prévoyez dès le départ comment vous allez l'actualiser avec les données réelles. Les meilleurs modèles évoluent avec l'entreprise.
Léonard Bouvier
Formateur principal
Une approche pragmatique et éprouvée
J'ai passé douze ans à construire des modèles financiers pour des fonds d'investissement et des directions financières. J'ai vu trop de modèles brillants sur le papier mais inutilisables en pratique. Trop complexes, mal documentés, impossibles à actualiser sans passer des journées entières dessus.
Ce programme rassemble les méthodes qui fonctionnent vraiment quand vous avez des délais serrés et des parties prenantes qui veulent comprendre vos chiffres. Pas de théorie pure, mais des techniques testées sur des centaines de projets réels dans des secteurs variés.
La prochaine session démarre en septembre 2025. Elle se déroule sur douze semaines avec des études de cas chaque semaine et un projet final sur une situation de votre choix. Vous construisez votre propre modèle avec un retour individuel à chaque étape.
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