Une opportunité d'achat privée se présente à 16 heures. Un agent connaissant vos critères d'acquisition l'a repérée avant même sa publication officielle, parfois accompagnée d'un tableau Excel vierge ou d'un fichier ARGUS, mais le plus souvent d'une note d'investissement de quarante pages au format PDF. Le temps presse, et une société d'investissement concurrente pourrait réagir plus vite et saisir l'occasion.

Pour la plupart des équipes d'acquisition, la suite des opérations n'a pas changé depuis des années : on ouvre une feuille de calcul, on extrait le registre des loyers, on le remplit manuellement et on exécute les simulations dans un classeur créé par l'équipe ou soi-même. C'est une méthode éprouvée et efficace… jusqu'à ce qu'elle ne le soit plus.

En tant que Cameron Gray, chef de produit pour ARGUS Workbook by ForburyComme le souligne *$*(ARGUS Workbook), c'est précisément là que les problèmes commencent généralement : « Nous avons eu des clients qui sont passés à notre système et qui ont découvert qu'ils traînaient des erreurs de calcul depuis des années, et pas seulement des erreurs d'arrondi, mais des erreurs qui ont coûté des millions de dollars en actifs mal évalués et en pertes de revenus. »

Le modèle d'acquisition immobilière commerciale auquel personne ne fait vraiment confiance

Un modèle interne, conçu et maintenu manuellement, tombe rarement en panne d'un coup. Il se dégrade plutôt progressivement. On part d'une solution fiable qui fonctionne bien, mais les contrats arrivent avec leurs particularités : une nouvelle structure de bail par-ci, une demande de production ponctuelle par-là, chaque correctif étant ajouté sous la pression des délais, sans que rien ne soit conçu pour une mise à l'échelle fiable.

Puis, la version d'un analyste intègre deux des six modifications examinées par le comité la semaine dernière, et les questions fusent : pourquoi ce modèle diffère-t-il de celui que vous nous avez présenté mardi ? La plupart de ces modifications sont négligeables prises individuellement. Mais lorsque de petites erreurs s'accumulent au fil des mois, la conséquence se traduit généralement par une mauvaise évaluation des actifs, pouvant parfois atteindre des millions.

Il s'agit autant d'un problème de gouvernance que d'un problème de tableur. Dans un modèle de tableur traditionnel, les erreurs de saisie se répercutent en cascade sur l'ensemble du modèle, obligeant l'équipe d'acquisition à les localiser et à les corriger, une tâche chronophage et fastidieuse sans garantie d'exhaustivité. Grâce au classeur ARGUS qui exécute chaque modèle via le moteur de calcul ARGUS, les erreurs sont immédiatement signalées et chaque calcul est standardisé et cohérent pour l'ensemble des modèles de l'équipe d'acquisition. ARGUS, une norme reconnue pour la modélisation d'évaluation, apporte cette structure aux équipes d'acquisition : un modèle que vous pouvez ouvrir et auditer comme vous le feriez pour un modèle interne, avec des contrôles d'intégrité supplémentaires qu'un classeur maison ne pourrait jamais offrir. De plus, comme le modèle préliminaire s'exécute déjà sur le même moteur qu'un modèle ARGUS complet, lorsqu'une transaction passe l'évaluation initiale et fait l'objet d'une analyse plus approfondie, le travail effectué dans le classeur ARGUS sert de base à un modèle ARGUS formel.

Révélez un chiffre que vous pouvez défendre rapidement.

Les transitions de plateforme et de processus peuvent paraître complexes, voire décourageantes, pour les équipes. Mais ARGUS Workbook s'intègre parfaitement à l'environnement tableur que vos analystes connaissent déjà, ce qui rend la modélisation aussi rapide. Vous pouvez importer le PDF ou le tableur de l'agent dans ARGUS Workbook, qui détecte automatiquement le tableau des locataires et l'aligne sur les colonnes du modèle. Deux minutes suffisent pour vérifier les en-têtes, au lieu d'un après-midi entier consacré à la réconciliation et à la saisie manuelle, principale source d'erreurs et de pertes de temps dans la modélisation manuelle sur tableur.

À partir de là, vous pouvez générer vos résultats presque immédiatement. Il vous suffit de saisir le rendement annoncé par l'agent, de lancer le calcul, et vous obtenez un TRI : une première évaluation de l'actif avant de vous engager dans une analyse plus approfondie. Vous pouvez également sélectionner un scénario type (un ensemble d'hypothèses prédéfinies et validées par votre équipe) pour un site industriel à Dallas, et le modèle renseigne automatiquement vos hypothèses de croissance, d'IPC et de location en un clic. Vous pouvez ainsi vous concentrer sur les questions essentielles grâce à des scénarios comparatifs faciles à mettre en œuvre : que se passe-t-il si ces baux sont renouvelés ? Et si ce bâtiment nécessite une rénovation ?

Au lieu de rester tard au bureau à travailler avec des formules de tableur, un analyste peut passer 15 minutes à saisir les données, sachant que ARGUS Workbook utilise des hypothèses cohérentes et des calculs sous-jacents pour produire les scénarios les plus favorables et les plus défavorables de l'analyste, et savoir immédiatement s'il s'agit d'une transaction qui vaut la peine d'être soumise à un chef d'équipe pour une analyse plus approfondie.

C'est un cas concret, que nous avons démontré à maintes reprises : le registre des loyers d'un agent peut être importé et modélisé en TRI en cinq à dix minutes, sous la direction d'un analyste en acquisition. Le chiffre le plus impressionnant est le gain de temps considérable qu'il représente : quatre à cinq heures de modélisation manuelle sont désormais réduites à une fraction de ce temps. Un analyste examinant dix transactions par semaine récupère ainsi près de trente heures. Cela change également la perception du refus : vous pourriez passer quatre heures sur un modèle pour finalement vous rendre compte qu'il ne s'agissait pas d'une transaction que vous auriez conclue. Un refus éclairé est tout aussi important qu'un accord, et avec le classeur ARGUS, il est suffisamment rapide pour identifier la prochaine opportunité intéressante.

Quand le "rendement" de chacun a une signification différente

La rapidité n'est utile que si les résultats résistent à l'examen d'un comité, et c'est là que les équipes internationales rencontrent généralement des difficultés. Deux équipes d'acquisition distinctes peuvent toutes deux fixer le prix en fonction du rendement initial net, mais lui attribuer des significations différentes. Sans modèle commun, le traitement des coûts d'acquisition, les hypothèses de croissance ou les conventions relatives aux valeurs nulles différeront d'une équipe à l'autre, non pas parce que l'une est erronée, mais parce que les modèles ont été construits indépendamment. Lorsque ces transactions sont comparées directement, la conciliation devient un sujet de discussion plutôt qu'une décision.

Les vues de maison centralisent les hypothèses de votre entreprise (entrée et sortie, croissance, location) et, lorsqu'elles sont appliquées de manière cohérente, personne ne se demande quelle version est utilisée par un collègue. Grâce à ARGUS Workbook, tous les calculs relatifs aux propriétés sont effectués par le même moteur pour tous ; vos ajustements spécifiques, avec des feuilles de calcul personnalisées et des indicateurs de rendement calculés selon vos instructions, apparaissent en superposition. Un gestionnaire d'investissements international déploie ce modèle au sein de ses équipes d'acquisition et de planification stratégique précisément pour cette raison. Une société d'investissement gère déjà ses opérations internationales de cette manière, chaque région conservant ses propres hypothèses et traitements fiscaux, le tout préservé grâce aux vues de maison de ARGUS Workbook.

La conviction, pas seulement la vitesse

La rapidité est mise en avant, mais elle ne fait pas tout. La conviction quant aux résultats modélisés est essentielle : analyser une opération et se prononcer pour ou contre, en assumant pleinement sa décision. Parfois, une démonstration vaut mieux qu’une explication ; soumettez-nous une opération dont la modélisation vous paraîtrait normalement complexe, et nous vous montrerons comment le classeur ARGUS la transforme en un TRI défendable avant la fin de la session.

Vous souhaitez être informé de nos nouveaux contenus, articles et événements CRE pertinents ?