En finance, aucun modèle ne reste inchangé au contact du monde réel. C’est pourquoi l’analyse de sensibilité joue un rôle si crucial dans l’évaluation. Elle permet d’explorer comment les modifications des hypothèses—telles que la croissance des revenus ou le taux d’actualisation—affectent la valeur estimée d’une entreprise.

Un modèle DCF n’est fiable que dans la mesure où le sont les données sur lesquelles il repose. Les taux de croissance, les valeurs terminales et les taux d’actualisation sont tous des estimations, souvent fondées sur des prévisions et du jugement. L’analyse de sensibilité prend ces variables clés et teste des scénarios « et si ». Que se passe-t-il si le taux d’actualisation augmente de 1 % ? Que se passe-t-il si la croissance est plus lente que prévu ?

En ajustant une variable à la fois—ou parfois deux simultanément—on peut observer la sensibilité de la valeur d’entreprise aux changements d’hypothèses. Si une légère variation du WACC entraîne une forte fluctuation de la valorisation, le modèle est très sensible et il convient de communiquer les résultats avec une attention particulière.

L’un des moyens les plus efficaces de visualiser cela est d’utiliser un tableau de données à double entrée, où les lignes représentent différents niveaux de WACC et les colonnes différents taux de croissance terminale. Chaque cellule du tableau indique la valeur d’entreprise obtenue, permettant aux analystes et décideurs de visualiser rapidement l’éventail des résultats possibles.

Il ne s’agit pas simplement d’un exercice académique—c’est essentiel pour communiquer le risque. Cela montre aux investisseurs à quel point votre évaluation dépend de certaines hypothèses et contribue à instaurer la confiance dans votre démarche en rendant explicites les incertitudes.

L’analyse de sensibilité donne de la profondeur à votre modèle. Elle transforme une estimation unique en un spectre—et c’est précisément l’objectif de la finance de qualité : comprendre non seulement la réponse, mais aussi l’incertitude qui l’entoure.