Une transaction hors marché arrive à 16 heures. Un courtier qui connaît vos critères vous l’a transmise avant qu’elle n’arrive sur le marché ouvert, parfois accompagnée d’une feuille de calcul exploitable, le plus souvent avec un mémorandum d’investissement de quarante pages au format PDF. Le temps presse, et un concurrent pourrait aller plus vite.

Pour la plupart des équipes d’acquisition en France et en Allemagne, le réflexe n’a pas changé depuis des années : ouvrir une feuille de calcul, extraire l'état locatif, le saisir manuellement, lancer les scénarios dans un classeur créé par vos soins ou un membre de votre équipe. Cela fonctionne… jusqu’au moment où cela ne fonctionne plus.

Comme le souligne Ryan Spear, Senior Product Manager d’ARGUS Workbook by Forbury (ARGUS Workbook), c’est précisément là que les problèmes commencent généralement.

Le modèle d’acquisition que personne n'ose vraiment remettre en question

Un modèle interne construit et maintenu manuellement se dégrade rarement d’un coup. C’est plutôt avec le temps qu’il se détériore. Vous partez d’un modèle efficace qui calcule correctement les chiffres, puis les transactions arrivent avec leurs particularités : une nouvelle structure de bail ici, une clause de sortie ponctuelle là. Chaque correctif étant ajouté dans l’urgence, sans qu’il soit conçu pour durer.

Puis la version d’un analyste n’intègre que deux des six changements présentés en comité la semaine précédente, et les questions fusent : pourquoi ce modèle est-il différent de celui que vous nous avez présenté mardi ? Prises isolément, ces modifications sont souvent anodines. Mais lorsque de petites erreurs s’accumulent pendant des mois, cela se traduit par des actifs mal valorisés, parfois à hauteur de plusieurs millions.

Il s’agit autant d’un problème de gouvernance que d’un problème de tableur. Dans un modèle traditionnel, des données d’entrées incorrectes propagent des erreurs à l’ensemble du modèle, l’équipe d’acquisition doit alors les localiser et les corriger, ce qui exige un temps et des efforts considérables, sans garantie que tout ait été détecté. Avec ARGUS Workbook, chaque modèle passe par le moteur de calcul ARGUS : les erreurs sont signalées immédiatement, et chaque calcul est standardisé et cohérent pour l’ensemble de l’équipe. ARGUS Workbook apporte cette structure aux équipes d’acquisition : un modèle que vous pouvez ouvrir et auditer exactement comme le vôtre, mais doté de contrôles d'intégrité qu'aucun développement interne ne pourrait offrir.

Quinze minutes pour révéler un chiffre que vous pouvez défendre

Changer de logiciel ou de process peut sembler complexe, voire franchement intimidant pour les équipes. Mais ARGUS Workbook repose sur l’environnement tableur que vos analystes maîtrisent déjà, ce qui rend la promesse de rapidité de modélisation crédible. Vous pouvez importer le PDF ou la feuille de calcul du courtier dans ARGUS Workbook, où l’état locatif est automatiquement détecté et aligné sur les colonnes du modèle. Deux minutes suffisent à vérifier les en-têtes, là où un après-midi entier serait consacré au rapprochement et de saisie manuelle qui, selon Ryan Spear, « constitue la principale source d’erreurs et de perte de temps ».

À partir de là, les résultats sont quasiment immédiats. Vous pouvez saisir le rendement indiqué par le courtier, lancer le calcul, et vous obtenez un TRI : une première évaluation de l’actif avant même de vous engager dans une analyse plus approfondie. Vous pouvez aussi sélectionner un jeu d'hypothèses prédéfinies par votre équipe, pour un actif industriel à Berlin, et le modèle renseigne en un clic vos hypothèses de croissance, d’IPC et de location. Il ne vous reste qu’à traiter les questions qui comptent : que se passe-t-il si ces baux sont renouvelés ? Que se passe-t-il si cette unité doit être rénovée ?

Plutôt que de passer la soirée sur des formules, un analyste peut consacrer 15 minutes à saisir les données, avec la garantie qu’ARGUS Workbook applique des hypothèses et des calculs cohérents pour produire ses scénarios optimiste et pessimiste. L’analyste sait immédiatement si l’opportunité mérite d’être présentée à un responsable d’équipe pour une analyse plus approfondie.

« C’est un cas d’usage réel, et nous l’avons démontré à maintes reprises », explique Ryan Spear : un état locatif fourni par un courtier peut être importé et modélisé jusqu’à l’obtention d’un TRI en cinq à dix minutes, piloté par un seul analyste. Le chiffre le plus marquant est ce que cela remplace : quatre à cinq heures de modélisation manuelle ramenées à quinze minutes. Un analyste qui examine dix opportunités par semaine récupère près de trente heures. Cela change aussi le coût d’un refus : écarter une opportunité en 15 minutes plutôt qu'après quatre heures de modélisation, c'est autant de temps libéré pour identifier la suivante.

Quand le « rendement » ne signifie pas la même chose d'une équipe à l'autre

Une équipe française et une équipe allemande peuvent toutes deux valoriser un actif sur la base du rendement initial net, tout en donnant à cette notion des significations différentes. Sans cadre de modélisation commun, le traitement des coûts d’acquisition, les hypothèses de croissance ou les conventions relatives à la vacance divergeront d’une équipe à l’autre, non pas parce que l’une a tort, mais parce qu’elles ont construit leurs modèles séparément. Quand vient le moment de comparer les transactions, le rapprochement prend le pas sur la décision.

Les hypothèses de votre entreprise (entrée et sortie, croissance, location, …) sont centralisées et leur application cohérente met fin aux doutes sur la version qu'utilise tel ou tel collègue. Grâce à ARGUS Workbook, chaque calcul au niveau de l’actif repose sur le même moteur ; les ajustements spécifiques à chaque équipe, avec des feuilles personnalisées et des indicateurs de rendement calculés selon vos conventions, s'y superposent, systématiquement. C'est précisément pour cette raison qu’un gestionnaire d’investissement mondial déploie le modèle auprès de ses équipes européennes d’acquisition et de business planning, selon Ryan Spear. Une société d’investissement française utilise déjà cette approche pour ses opérations au Royaume-Uni et en Allemagne, chaque région conservant ses propres hypothèses et traitements fiscaux, tous préservés grâce aux vues internes d’ARGUS Workbook.

La conviction, pas seulement la rapidité

La rapidité est l’argument principal mais cela ne suffit pas. Ce qui compte, c’est la conviction dans ce qu’on a modélisé : examiner une transaction, dire oui ou non, et assumer le chiffre dans les deux cas.

Une démonstration est souvent plus efficace qu’une description : à l’occasion des Altus Innovation Summits, apportez une transaction que vous hésiteriez normalement à modéliser, soit à Paris le 16 juin, soit à Munich le 18 juin, et voyez ARGUS Workbook la transformer en un TRI défendable avant la fin de la session.

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