La méthode de la VANr est solide et peut être défendue devant des parties prenantes telles que des décideurs, des preneurs potentiels de licences et des acquéreurs d’actifs de propriété intellectuelle. Il s’ensuit que la VANr est une méthode d’évaluation populaire et fréquemment retenue pour les actifs dans le domaine des sciences de la vie. Toutefois, cette approche est rigide en ce sens qu’elle simule un seul scénario dans lequel le projet passe les essais cliniques et entre sur le marché. La VANr est conçue pour que les chefs de projet prennent la décision de poursuivre ou non dès le départ uniquement, sans tenir compte de nouvelles informations susceptibles de modifier la trajectoire du projet. Les décideurs doivent modifier leurs plans pour tenir compte de la situation réelle du marché. À titre d’exemple, les résultats d’essais cliniques peuvent révéler d’autres indications suffisamment intéressantes pour justifier des études supplémentaires; un nouveau concurrent peut entrer sur le marché et contraindre le développeur de notre médicament à ajuster ses prévisions de vente; de nouvelles réglementations peuvent influencer le processus d’approbation, entraînant une procédure plus longue et coûteuse que ce qui était prévu au départ. La trajectoire d’un projet peut changer de plusieurs façons et les décideurs doivent disposer de la flexibilité nécessaire pour s’adapter à des conditions de marché dynamiques lorsqu’ils évaluent des projets.
La nécessité d’une approche plus flexible de l’évaluation des actifs pharmaceutiques et de biotechnologie nous amène à la méthode des options réelles. Initialement mise au point dans le domaine de la finance, elle a attiré l’attention dans l’évaluation de médicaments candidats et de biotechnologie à un stade précoce. Cette approche est plus interactive que d’autres méthodes et elle reconnaît la complexité intrinsèque et les possibilités de prise de décision dans le processus de développement de ces actifs, ce qui permet une approche plus flexible de la détermination de leur valeur.
Traditionnellement, la méthode des options réelles a été utilisée pour évaluer des options financières, telles que des options d’achat ou de vente, où la valeur de l’actif découle du titre sous-jacent. Avec le temps, des chercheurs et des praticiens ont compris que les mêmes principes pouvaient être adaptés et appliqués à l’évaluation d’actifs réels, y compris la biotechnologie et des médicaments candidats à un stade précoce de développement. Dans le cadre du développement de médicaments à un stade précoce, la méthode des options réelles reconnaît les incertitudes et les risques impliqués, ainsi que la possibilité d’adapter et de modifier la stratégie de développement en fonction des nouvelles informations disponibles et de la situation du marché. Elle reconnaît que les décisions prises tout au long du processus de développement peuvent avoir une incidence considérable sur la valeur du projet.
L’évolution de la méthode des options réelles vers l’évaluation d’actifs de propriété intellectuelle à un stade précoce dans le domaine de la biotechnologie découle des caractéristiques uniques de la biotechnologie et de l’industrie pharmaceutique. À la différence de projets d’investissement traditionnels, la mise au point de médicaments implique de longs délais, des coûts élevés, des défis réglementaires et d’importantes incertitudes concernant les essais cliniques, l’acceptation par le marché et la protection de la propriété intellectuelle. En appliquant la méthode des options réelles, les chercheurs et les investisseurs peuvent saisir la valeur de la flexibilité des décideurs et l’avantage potentiel associé à des résultats positifs. Elle permet d’estimer la valeur des options retenues dans le processus de développement, telles que l’option de poursuivre, d’étendre, de reporter ou d’abandonner le projet à divers moments.
Les décideurs doivent déterminer quelles options ils doivent retenir pour modifier la trajectoire du projet afin d’éviter des pertes et de maximiser les profits pour l’entreprise. Ces options sont envisagées lorsque, par exemple, un élément critique du projet se détériore ou dépasse les attentes. Les options peuvent être les suivantes :
Différer : attendre que la situation du marché soit plus favorable avant de libérer des ressources. Au plus fort de la pandémie de COVID-19, certains fournisseurs de capital-risque ont choisi de garder leurs réserves de liquidités jusqu’à ce que les conditions du marché s’améliorent, plutôt que de chercher de nouvelles opportunités d’investissement.
S’étendre ou se contracter : modifier l’échelle du projet en fonction de la situation du marché. Par exemple, une entreprise peut construire une usine de manière à permettre une fermeture partielle lorsque la demande de produits baisse ou recourir à une conception modulaire permettant une expansion rapide de la capacité.
Abandonner, concéder une licence ou vendre : si un projet ne passe pas une étape du développement ou des ventes, la direction peut l’abandonner afin d’éviter des pertes supplémentaires. Si la propriété intellectuelle sous-jacente a d’autres applications, en dehors du domaine ou de l’activité principale, son titulaire peut concéder une licence ou vendre, ce qui permet de récupérer certains fonds perdus.
Investissements échelonnés : les projets doivent franchir des étapes de développement ou de ventes pour que de nouvelles tranches de financement soient libérées. En règle générale, les investisseurs suivent cette approche pour minimiser le risque de perte financière dans des start-up qui ne franchissent pas une étape du développement ou des ventes. Il est essentiel d’évaluer correctement les raisons qui sous-tendent l’échec, étant donné qu’elles peuvent dépendre d’événements échappant au contrôle de la start-up et pourraient également représenter des possibilités de créer une nouvelle propriété intellectuelle de valeur, par exemple.
Se réorienter : au cours du développement ou des ventes, le développeur de la propriété intellectuelle découvre une application nouvelle, dans un autre domaine ou plus lucrative de l’actif de propriété intellectuelle. Il décide d’examiner l’option en investissant dans des essais supplémentaires. Choisir l’option de réorientation supprime probablement la possibilité de revenir au plan original en raison des ressources limitées ne permettant pas de poursuivre dans plus d’une voie.
Exemple d’option de réorientation
Une société de biotechnologie a récemment terminé des essais cliniques de phase II pour un médicament contre le cancer du rein qui réduit le flux sanguin vers les tumeurs. Les résultats sont positifs et il est décidé de passer aux essais de phase III. Après examen des résultats de l’essai, l’équipe est d’avis que le médicament peut être efficace dans la réduction du flux sanguin vers d’autres types de tumeurs solides, comme le cancer du poumon et du sein. Il est décidé de procéder à un deuxième essai de phase II, axé sur le cancer du poumon, tout en effectuant, en parallèle, des essais de phase III pour l’indication du cancer du rein.
Suivre le plan initial, s’associer à d’autres, accélérer les travaux sont quelques options parmi bien d’autres. Il incombe à la direction d’évaluer un projet, de prendre acte de toutes les options viables et de déterminer quelle est l’option à suivre sur la base de ses mérites. La propension à voir les projets de biotechnologie comme étant de nature purement binaire – c’est-à-dire que des essais réussissent ou échouent – peut cacher une variété d’autres options qui pourraient être étudiées.
Il est crucial de mener une réflexion fondée sur les options dans le cadre du développement de nombreuses technologies et produits, étant donné qu’il existe fréquemment des options intégrées susceptibles d’influencer les résultats du projet de manière significative. Ces options pourraient inclure la capacité d’élargir la portée du projet, d’y mettre fin si nécessaire ou d’accélérer les dépenses et le développement. Si toutes les organisations ne réalisent pas formellement des évaluations des options réelles, bon nombre d’entre elles ont adopté des processus pour recenser et cartographier les options intégrées au début d’un projet.
L’étude de cas n° 3 du présent guide décrit les types d’options qui peuvent se présenter dans le cadre d’un projet pharmaceutique, et illustre la complexité de ces options. La représentation de ces options dans un diagramme et la détermination de leurs éléments clés peuvent fournir des renseignements précieux pour la planification du projet et du portefeuille de projets. L’adoption d’une approche de réflexion fondée sur les options peut aider les entreprises à gérer efficacement les ensembles de projets technologiques en tenant compte de l’incidence et de la valeur potentielles des différentes options.
Au-delà de cette étape initiale de recensement des principales options, la réalisation d’une évaluation formelle des options réelles peut attribuer des valeurs financières aux projets et permettre une comparaison entre des ressources concurrentes au sein d’une grande entreprise. Elle peut aussi fournir une évaluation potentielle à des fins de financement ou de conclusion d’un accord commercial à l’intérieur d’une entreprise de biotechnologie. La première étape importante du processus d’évaluation consiste à déterminer l’ensemble des options intégrées dans le projet. Cette information devra généralement être présentée à l’équipe interne et à la direction de l’entreprise ou, à tout le moins, être transmise à un pair dans le cadre de la négociation d’un accord commercial.
En intégrant une réflexion fondée sur les options et en réalisant des évaluations des options réelles, les entreprises peuvent acquérir une meilleure compréhension de la valeur et des résultats potentiels de leurs projets. Cette approche permet l’adoption de décisions plus éclairées, une planification stratégique et une allocation efficace des ressources.
L’évaluation à un stade précoce de produits de biotechnologie et de médicaments candidats selon la méthode des options réelles offre un tableau plus complet de leur valeur potentielle par rapport aux méthodes d’évaluation décrites précédemment. Elle permet aux décideurs de prendre des décisions éclairées en ce qui concerne les investissements, les contrats de licence, les partenariats et d’autres décisions stratégiques en tenant compte de l’importance de la flexibilité de la direction et de la capacité à s’adapter à des circonstances changeantes tout au long du processus de développement. C’est là le principal avantage d’une évaluation des options réelles par rapport au calcul de la VAN : la méthode des options réelles tient explicitement compte de la flexibilité et des différentes trajectoires futures du projet. Un calcul type de la VAN porte sur une trajectoire linéaire unique; la méthode de la VANr traite divers scénarios futurs dans le cadre d’un arbre de décision, tandis que la méthode des options réelles permet de modéliser clairement les options de flexibilité et de croissance inhérentes à un projet. La méthode binomiale d’évaluation du prix des options réelles a pour avantage de permettre de modifier les taux d’actualisation à différents stades du développement d’un projet, p. ex. à mesure que le risque diminue en raison de l’apprentissage.
Négociation d’options financières et origine de la méthode des options réelles
Avant d’examiner les spécificités de l’évaluation des options réelles, il convient d’expliquer les origines financières de cette approche. Les options d’achat ou de vente d’actions et d’autres titres financiers présentent certaines similitudes avec les projets de développement technologique, mais aussi d’importantes différences, et ces caractéristiques influencent considérablement le choix de la méthode de calcul.
Options financières
Certaines options financières standard sont les options d’achat et de vente d’actions d’une société cotée en bourse. Dans ce contexte, une option d’achat confère à son titulaire le droit, mais pas l’obligation, d’acheter une action de la société concernée à un prix préétabli, appelé prix d’exercice. Le choix d’utiliser l’option et d’acheter l’action se dit exercer l’option. Par exemple, si le prix d’une action au moment de l’achat de l’option est de 50 dollars É.-U. et que l’option a un prix d’exercice de 60 dollars É.-U., l’option sera exercée si le prix dépasse 60 dollars É.-U. Si le prix à l’exercice est de 70 dollars É.-U. et que le coût initial de l’option était de 5 dollars É.-U., un bénéfice de 15 dollars É.-U. aura été réalisé.
De même, une option de vente confère à son titulaire le droit, mais pas l’obligation, de contraindre un partenaire à acheter un actif à un prix donné; ces options peuvent être utilisées pour se protéger contre des chutes des prix des actifs. Ainsi, si le prix d’une action chute de 50 à 10 dollars É.-U., une option de vente permettant au titulaire de l’action de la vendre à 40 dollars É.-U. sera précieuse.
Des options très diverses (ou dérivés) peuvent être achetées et vendues pour une série d’actifs financiers différents; les titres financiers de base sont appelés les actifs sous-jacents (ou sous-jacents), car ils sous-tendent la création et la négociation des options. Les options peuvent soit être exerçables à tout moment (options américaines), soit uniquement à un moment précis et prédéfini, comme trois mois après l’achat (options européennes).
De nombreuses options réelles sont analogues aux options d’achat financières en ce que l’option sera exercée si la valeur du projet a augmenté : les options de croissance, telles que l’expansion d’une usine ou d’un marché relèvent de cette catégorie. La fermeture d’une usine ou la contraction du marché peuvent être considérées comme analogues à des options de vente. Un grand nombre d’options réelles sont de type américain, en ce sens que le moment de l’exercice, s’il a lieu, n’est pas prédéfini, mais peut survenir à tout moment approprié. D’autres options, telles que les résultats d’essais cliniques, ressemblent davantage aux options européennes en ce sens que le changement de la valeur du sous-jacent, c’est-à-dire d’un projet donné, ne sera connu qu’à un moment précis dans le futur.
Équation de Black-Scholes et solutions analytiques
La fameuse équation de Black-Scholes représente une approche de détermination des prix pour les options d’achat financières européennes (Black et Scholes, 1973). La dérivation de la formule a permis d’utiliser des équations (solutions analytiques) comme méthodes de détermination des prix pour des produits d’option et un large éventail d’approches de ce type est désormais utilisé pour des types d’options spécifiques. La formule est présentée dans l’équation 3.
En appliquant une méthode financière connue sous le nom de parité put-call (parité entre l’option de vente et l’option d’achat), une option d’achat peut être répliquée avec d’autres instruments financiers. La dérivation de l’approche de Black-Scholes repose sur le postulat que cette réplique est possible et qu’un arbitrage aura lieu sur les marchés financiers : si le prix de l’option d’achat est incorrect, les opérateurs du marché achèteront ou vendront le portefeuille de réplique et l’option fera un bénéfice. Ces hypothèses concernant un portefeuille de réplique et un arbitrage sont valables sur de nombreux marchés financiers et sous-tendent l’utilisation du taux sans risque dans les équations de Black-Scholes (et d’autres équations similaires); toutefois, des difficultés surgissent souvent lorsque l’on tente d’appliquer l’approche de Black-Scholes ou une approche analytique similaire à l’établissement du prix d’options réelles dans un environnement industriel.
Défis posés par l’application de l’approche financière de détermination des prix à l’évaluation des options réelles
Dans le cas d’options réelles, il est souvent difficile d’établir un portefeuille qui réplique l’option, même approximativement. Certaines situations peuvent permettre une reproduction approximative; par exemple, une option d’entrée sur le marché “détenue” par une société pharmaceutique pourrait être estimée en achetant des actions d’entreprises concurrentes similaires. De même, certains auteurs ont suggéré que la recherche et les opérations sur options détenues par de grandes compagnies pétrolières peuvent être partiellement répliquées de manière similaire en utilisant les actions d’entreprises concurrentes. Néanmoins, dans le cas de nombreuses options réelles, il est malaisé d’identifier un portefeuille de réplique négociable. Dans le cas d’un projet relatif à la mise au point d’un médicament ou d’un programme de développement d’une technologie, il est souvent difficile de voir comment le projet ou programme pourrait être répliqué pour permettre un arbitrage en cas d’erreur dans l’évaluation des prix. Compte tenu des axiomes de la dérivation de Black-Scholes, cela suggère que, très souvent, la formule de Black-Scholes n’est pas une technique valable ou appropriée. Des difficultés similaires peuvent apparaître avec d’autres formules analytiques.
Il est peut-être moins important, quoique remarquable, que les approches analytiques standard en matière de détermination des prix des options reposent sur l’idée que le risque de l’actif sous-jacent est distinct du risque de l’option et qu’il existe une exogénéité du risque, à savoir que la création de l’option n’affecte pas le risque du sous-jacent. En d’autres termes, la négociation de l’option et sa performance peuvent être considérées comme totalement distinctes de l’achat ou de la vente d’options qui se fondent sur le prix de l’action de la société, même si la valeur des options dépend du prix de l’action de la société. Étant donné que de nombreuses options réelles sont modifiées, dans une certaine mesure, par les actions de la société qui “détient” l’option (p. ex., entrée sur le marché et autres options de croissance), ce postulat n’est pas toujours valable. Heureusement, d’autres approches de détermination du prix des options ont été élaborées et certaines d’entre elles peuvent être appliquées pour évaluer les types d’option réelle découlant du développement de produits et de technologie.
Volatilité
Une notion de base de toutes les déterminations du prix d’options est la volatilité. Dans un contexte financier, elle désigne la variation du prix de l’action, p. ex., l’écart standard du prix au cours d’une certaine période, telle que 30 ou 90 jours. Dans le cas d’une option d’achat, une volatilité élevée est généralement une bonne chose; en effet, plus grande est la variation à la hausse et à la baisse du prix, plus forte est la probabilité que le prix dépasse le prix d’exercice. Le prix peut également chuter, mais, dans ce cas, la seule perte est le prix d’achat de l’option; d’autre part, si le prix dépasse le prix d’exercice, les gains peuvent être considérables. Étant donné qu’un grand nombre d’options réelles sont analogues à des options d’achat, une volatilité élevée peut sembler une bonne chose, mais il convient d’être prudent. La valeur de volatilité utilisée doit être soigneusement évaluée en raison de son importance dans l’approche de détermination des prix. Les entrées sur de nouveaux marchés et d’autres projets intrinsèquement risqués peuvent avoir une volatilité élevée, mais une détermination incorrecte des valeurs de volatilité pourrait mener à de mauvaises décisions en matière de choix des projets. À titre d’exemple, si une entreprise souhaite entrer sur un marché qu’elle ne connaît pas, elle devrait étudier la volatilité du projet en examinant des projets similaires d’autres entreprises, plutôt qu’appliquer une valeur de volatilité élevée simplement parce que cette entreprise particulière connaît mal ce type de projet.
Méthodes d’évaluation d’options réelles
Il existe quatre approches principales qui utilisent la méthode des options réelles, à savoir les formules (Black-Scholes et solutions analytiques similaires), le modèle binomial d’évaluation des options (BOPM) qui élabore des arbres de décision, les simulations et les différences finies (Bogdan et Villiger, 2010). Dans ce guide, nous allons concentrer nos efforts sur la résolution des options réelles au moyen d’arbres de décision, étant donné qu’ils sont aisés à modéliser, à résoudre et à visualiser. Grâce aux arbres de décision, l’utilisateur peut modéliser une large gamme d’options, y compris celles présentant une complexité supérieure.
Dans le secteur de la biotechnologie, les décideurs préfèrent les modèles d’évaluation considérés comme plus transparents et plus faciles à comprendre et à défendre. La méthode binomiale d’évaluation des options, avec son approche graduelle fondée sur un arbre de décision, peut donner aux décideurs une meilleure compréhension du processus d’évaluation et des hypothèses sous-jacentes par rapport au modèle Black-Scholes. La méthode BOPM offre une plus grande flexibilité pour saisir les complexités des actifs de biotechnologie à un stade précoce, telles que modifier la volatilité et de multiples points de décision. Elle donne une représentation visuelle des futurs résultats potentiels et peut être considérée comme une approche plus intuitive pour les décideurs. Alors que la méthode BOPM peut nécessiter davantage de ressources informatiques et de temps que le modèle Black-Scholes, les décideurs pourraient souhaiter investir dans un modèle plus exhaustif s’il améliore leur compréhension et leur confiance dans les résultats de l’évaluation. Partant de cette affirmation, nous allons nous concentrer sur l’application de l’approche BOPM dans l’exemple de cas présenté dans la section suivante.
Modélisation et résolution d’arbres de décision
L’un des exemples les plus simples d’arbre de décision est l’arbre recombinant binomial, qui commence par la détermination des facteurs de valeur du projet. Ceux-ci incluent des estimations du pic des ventes et de leur taux de croissance attendu, la durée (p. ex., un an), la probabilité de réussite pendant le développement et sur le marché, la marge estimée, les dépenses exposées durant le développement, les dépenses de lancement et de fonctionnement, ainsi que la volatilité des estimations du pic des ventes. À partir de là, nous modélisons la valeur du projet (Vt) d’aujourd’hui à un moment futur (Δt) où la situation du marché s’améliore :
ou se dégrade :
L’arbre s’étend à de nouveaux nœuds à mesure que nous avançons dans le temps vers un nœud terminal. L’arbre peut être représenté graphiquement comme indiqué à la figure 6.
Dans le contexte de l’évaluation d’options financières, la méthode binomiale est appliquée en commençant à l’instant zéro et en progressant vers l’ensemble de nœuds suivants pour déterminer la valeur de l’action dans les scénarios de hausse et de baisse. Ce processus est répété au moment suivant, et ainsi de suite, jusqu’à ce que le treillis soit complet (en allant de gauche à droite dans le diagramme). Dès que le treillis des évaluations d’actions est terminé, il convient d’examiner l’ensemble des nœuds situés à l’extrême droite aux derniers instants : à partir de ces valeurs, il est possible de remonter le treillis (de droite à gauche) pour déterminer la valeur de l’option. En atteignant le nœud à l’instant zéro, on trouve les informations requises, à savoir la valeur de l’option (plutôt que celle de l’action, qui est déjà connue) aujourd’hui. Il est relativement compliqué d’appliquer cette approche à un projet de développement pharmaceutique, en raison de l’ensemble des facteurs à prendre en considération.
La valeur initiale du projet (Vt) est généralement le pic des ventes estimé pour le produit en cours de développement tel qu’il est estimé actuellement et le point de départ (t) est un point situé durant le développement du projet, comme le début d’un essai clinique. Chaque point de décision correspond donc à la fin d’une étape (p. ex., essais de phase I) et au début d’une autre (p. ex., essais de phase II). Des points temporels supplémentaires peuvent être ajoutés pour permettre des lectures intermédiaires ou la possibilité d’un arrêt précoce. Les résultats des essais sont soit positifs et correspondent alors à une amélioration de la valeur du projet :
soit, à l’inverse, à une détérioration :
Pour estimer la valeur à la hausse et à la baisse du projet, nous empruntons au monde de la finance les formules indiquées dans la figure 6. Le terme exponentiel apparaît parce que, dans le cas de très petits stades temporels, les solutions analytiques et binomiales devraient converger.
Nous déterminons ensuite la valeur du projet pour chaque nœud jusqu’au dernier point de décision (point de décision n° 3). À ce stade, nous déterminons les flux de trésorerie actualisés des ventes cumulées jusqu’au pic des ventes, ce qui équivaut à une action sous-jacente dans un contexte d’options financières, et nous calculons ensuite la VANr pour chaque nœud. Certains nœuds donneront probablement une VANr négative, p. ex. en raison de l’échec d’essais cliniques, ce qui tend à montrer que le projet perd de l’argent. Compte tenu de ces VANr négatives, nous abandonnerions le projet et la valeur serait égale à zéro.
Une fois obtenues les VANr pour les ventes cumulées à chaque nœud terminal au dernier point de décision (point de décision n° 3), nous devons remonter chaque branche vers l’instant précédent (point de décision n° 2) et calculer la VANr du projet ou de l’option, par analogie avec les options financières, pour chaque nœud. Dans nos calculs, nous devons appliquer le taux d’actualisation et prendre en considération la probabilité de réussite du stade de développement. Nous répétons cet exercice pour tous les nœuds terminaux jusqu’à atteindre le point initial (Vt).
L’utilisation d’options réelles peut être perturbante et il convient d’énoncer clairement les options du projet et de procéder à l’ensemble de l’évaluation de manière systématique. Le Chartered Financial Analyst Institute, qui promeut l’analyse financière en tant que profession, a publié un guide de Chance et Peterson (2002), qui est l’un des manuels les plus accessibles et axés sur la pratique concernant l’utilisation des options réelles et qui constitue une ressource utile pour parvenir à une compréhension pragmatique des approches d’évaluation des options réelles.
Avant de passer à l’étude de cas consacrée au développement d’un composé pharmaceutique, examinons un exemple différent afin de mettre en évidence les éléments clés de l’approche binomiale de détermination des prix. Cette étude de cas est adaptée, avec des valeurs différentes, d’une publication de Moreira
Une entreprise envisage de construire une nouvelle usine pour approvisionner le marché en produit. La VAN du projet, évaluée selon des approches standard, s’élève à 50 millions de dollars É.-U. Les dirigeants de l’entreprise sont d’avis qu’il existe une option d’expansion de l’usine dans deux ans à 15 millions de dollars É.-U., si les ventes s’établissent à 40% de plus que les prévisions initiales et comme le calcul de la VAN les a modélisées. Il s’agit d’une option d’expansion ou de croissance, analogue à une option financière d’achat. L’entreprise a le droit, mais pas l’obligation, de poursuivre l’expansion de l’usine et ne le fera que si la valeur du sous-jacent – la VAN du projet résultant des flux de trésorerie de ce dernier – se révèle rentable, c’est-à-dire dépasse le coût de l’exercice, soit les dépenses occasionnées par l’expansion de l’usine. Les dirigeants de l’entreprise ne sont pas à même d’estimer avec certitude la probabilité des tendances haussières ou baissières dans un arbre binomial, mais estiment que la volatilité des flux de trésorerie du projet est de 20%, sur la base d’une analyse du marché. Le taux d’intérêt est de 5%. Par souci de simplicité, il est supposé que l’usine a été construite peu après le début de la première période de temps.
Ces données permettent de préciser une option de croissance comme suit :
S = 50 millions de dollars É.-U. Il s’agit de la valeur du sous-jacent à l’instant zéro, c’est-à-dire la VAN du projet.
r = 0,05. Il s’agit du taux d’intérêt.
Δt = 1. Cet exemple comprend deux périodes de temps (d’un an chacune).
X = 15 millions de dollars É.-U. Le prix d’exercice (c’est-à-dire le coût de l’expansion) s’élève à 15 millions de dollars É.-U.
σ = 20%. La volatilité est supposée constante.
Un arbre binomial peut être construit en termes de valeur initiale du sous-jacent (S) et des facteurs de mouvement à la hausse et à la baisse (u et d). La forme générale de cet arbre est représentée à la figure 7. Les valeurs aux nœuds sont obtenues en multipliant la valeur initiale (S) par les multiplicateurs pertinents de hausse et de baisse pour chaque nœud spécifique.
Étant donné que les dirigeants de l’entreprise ne se sentent pas capables d’estimer les probabilités haussières et baissières dans l’arbre de décision, une approche d’évaluation risque-neutre sera adoptée, en appliquant les formules de calcul des probabilités de mouvement à la hausse et à la baisse, avec le taux sans risque.
Dans cet exemple, les valeurs des multiplicateurs et la probabilité sont les suivantes :
u = 1,22
d = 0,82
p = 0,68
L’arbre binomial suivant est obtenu en insérant les valeurs (figure 8). Cet arbre donne les valeurs du sous-jacent, c’est-à-dire le projet, à différents instants dans les différents scénarios haussiers (positif) et baissiers (négatif).
Après avoir parcouru le diagramme de gauche à droite pour trouver les valeurs du sous-jacent aux différents instants et dans les différents scénarios, il convient de le remonter de droite à gauche pour trouver la valeur de l’option. Afin de déterminer la valeur de l’option proprement dite, la valeur du projet et de l’option est d’abord calculée. Pour commencer, la valeur du projet avec l’option peut être déterminée aux nœuds terminaux de l’arbre de décision (figure 8). Au nœud situé en haut à droite, par exemple, la valeur du projet et de l’option est la valeur maximum du projet et la valeur du projet plus la croissance de 40% des ventes moins le coût d’exercice de la construction de l’usine. La même hausse de pourcentage à chaque nœud peut être une hypothèse raisonnablement valable en pratique, compte tenu des difficultés d’estimer les ventes futures potentielles et de l’effet sur la VAN du projet. Le cas échéant, la technique générale peut être adaptée pour appliquer des estimations différentes aux nœuds terminaux.
Valeur du projet avec l’option, au nœud situé en haut à droite = Max (74,59, 74,59(1,4) - 15)
La même approche peut être appliquée aux autres nœuds situés à droite. Au nœud le plus bas, la croissance des ventes ne relève pas suffisamment la VAN du projet pour justifier le coût de la construction d’une usine, et l’option ne serait donc pas exercée; en d’autres termes, l’entreprise n’agrandirait pas l’usine.
Pour déterminer les valeurs à chacun des nœuds du milieu, la formule suivante est appliquée, en utilisant les valeurs aux nœuds supérieur et inférieur immédiatement adjacents du côté droit, qui concernent la période de temps suivante.
où
fi,j = valeur au nœud à l’instant i et à la position (hauteur) j dans le treillis binomial
et q est le terme qui relie les probabilités de hausse et de baisse, comme indiqué précédemment.
Par exemple, au nœud le plus élevé pour la période de temps intermédiaire d’un an, la valeur est calculée comme suit
La valeur au nœud situé à gauche, à l’instant zéro, est ensuite calculée de la même façon, en utilisant les valeurs déterminées précédemment pour les nœuds du milieu. Cela donne la série de valeurs que l’on retrouve à la figure 9.
Cet arbre binomial étant l’ensemble des valeurs du projet plus l’option, il est possible de déterminer la valeur de l’option en soustrayant la valeur du projet de la valeur combinée à chaque nœud. Cela donne un arbre qui recense la valeur de l’option à différents moments et dans différents scénarios, comme indiqué à la Figure 10.
Comme on peut s’y attendre, la valeur de l’option de croissance, ou d’achat, est plus élevée lorsque le sous-jacent a davantage de valeur, ce qui signifie que l’option d’expansion est intéressante lorsque les ventes sont élevées et qu’elle n’a aucune valeur, c’est-à-dire ne vaut rien, lorsque les ventes sont relativement faibles, au nœud le plus bas à droite.
Il est important de relever que la valeur du projet plus l’option d’expansion dépasse la valeur du projet calculée par la méthode VAN. L’approche des flux de trésorerie actualisés ne tient pas compte de l’option de croissance qui est connue de la direction et intégrée dans le projet. Il s’agit d’une limite de l’approche des flux de trésorerie actualisés et, par conséquent, les évaluations de la VAN peuvent sous-estimer la valeur réelle de nombreux projets. Un avantage majeur de la méthode des options réelles est de permettre d’intégrer des possibilités de flexibilité de gestion, telles que cette option d’expansion d’usine, dans l’évaluation du projet et de les évaluer explicitement en termes financiers.
Évaluation risque neutre
En général, l’équivalent certain des flux de trésorerie (sans risque) actualisés au taux sans risque et les options financières sont évaluées en appliquant le taux sans risque, étant donné qu’un portefeuille de réplique est disponible et qu’un arbitrage sans risque est possible. Pour appliquer cette approche avec des options réelles, un portefeuille négociable et de réplique est nécessaire, ce qui est rarement le cas. Copeland et Antikarov (2001) proposent une approche alternative de la sécurité financière (p. ex. une action cotée), mais reconnaissent les difficultés de cette méthode.
En principe, dans le monde réel, les projets risqués devraient être évalués en utilisant un taux tenant compte du risque. L’application de cette approche dans une structure d’arbre binomial de décision impose de connaître les probabilités. Dans le cadre d’une entreprise, il est souvent possible et souhaitable d’élaborer un arbre de décision et d’estimer les probabilités des mouvements de hausse et de baisse et la situation finale si l’option est exercée, p. ex., les ventes et la VAN du projet dans le cas d’une expansion de l’usine. En pareil cas, un taux d’actualisation standard d’entreprise serait généralement appliqué et un taux tenant compte du risque devrait être utilisé. Certains utilisateurs ajustent le taux d’actualisation pour tenir compte du risque, étant donné qu’il est souhaitable de distinguer les effets de la variation des flux de trésorerie futurs du coût du capital et de nombreuses entreprises imposeront l’utilisation d’un taux standard (tenant compte du risque) dans les évaluations, qui reflète le coût du capital pour l’entreprise.
L’étude de cas n° 3 utilise le taux sans risque. Pourquoi? Il existe un lien entre les probabilités et le taux d’actualisation. Si les probabilités ne sont pas connues, l’approche standard doit utiliser le taux sans risque et les probabilités risque neutre. Les valeurs de p et de (1-p), les probabilités risque neutre, sont liées aux facteurs de hausse et de baisse (u et d) et au taux sans risque. Pour un ensemble donné de u et d, une seule valeur de p est compatible est un taux sans risque particulier. Plusieurs ensembles de probabilités et de taux avec risque (ou pondéré en fonction du risque) pourraient être appliqués dans le modèle; toutefois, pour un taux sans risque donné, une seule valeur de p est compatible avec les valeurs de u et d. Dans les cas où les probabilités ne sont pas connues et ne peuvent pas être estimées, l’utilisation de valeurs risque neutre offre une solution pragmatique pour estimer la valeur de l’option.
Néanmoins, bien que cette utilisation des probabilités risque neutre dans la méthode binomiale de détermination des prix soit une approche courante, il est important de reconnaître que son applicabilité est sujette à des difficultés théoriques légitimes. Pour que cette approche soit véritablement valable, un portefeuille de réplique négociable doit être disponible sur un marché liquide, permettant un arbitrage sans risque. Ainsi que cela a été discuté dans le rapport, tel est rarement le cas pour les options réelles dans le cadre d’une entreprise.
Malgré cela, il est admis par de nombreux utilisateurs, dans le cadre d’un consensus développé au cours des 30 dernières années, que si la méthode binomiale est utilisée en lieu et place d’une solution analytique fondée sur une équation, le résultat d’un modèle d’évaluation des options réelles est utile et, dans bien des cas, il n’est pas exagérément sensible à la valeur exacte du taux sans risque. Ce sujet est abondamment discuté par Chance et Peterson (2002) dans le guide du Chartered Financial Analyst Institute. Tout utilisateur d’approches d’évaluation risque-neutre devrait être conscient des difficultés théoriques qu’elles peuvent engendrer et des contraintes qu’imposent les hypothèses sous-jacentes de la détermination du prix des options.
Dans la pratique, l’utilisation du taux d’actualisation standard de l’entreprise (coût du capital) et des probabilités estimées au moyen d’un arbre de décision, offre une approche pragmatique de l’évaluation. La méthode des options réelles constitue une approche alternative, lorsque ces probabilités ne sont pas connues et ne peuvent pas être estimées de manière fiable, mais elle soulève des difficultés théoriques, même lorsque la méthode binomiale est utilisée.
L’étude de cas pharmaceutique fournit un exemple réaliste pour une démonstration pratique de cette approche. Nous allons évaluer le projet relatif à la fibrose kystique en utilisant la méthode d’évaluation des options réelles et en suivant les étapes décrites ci-dessous :
Étape 1 : Déterminer les facteurs de valeur du projet
Avant d’élaborer notre arbre de décision, la première étape consiste à déterminer les facteurs et les paramètres de saisie les plus influents. En supposant que le développement se déroule comme prévu, nous supposons un pic des ventes de 420 millions de dollars É.-U., avec une volatilité annuelle (σ) de 20% et un taux de croissance des ventes (µ) de 0%. Grâce aux calculs précédents des flux de trésorerie actualisés, nous connaissons la durée, le coût et les taux de réussite de chacun des stades de développement du projet. Nous conserverons le taux d’actualisation de 10% et supposerons une marge d’exploitation de 75%. Ces caractéristiques du projet sont résumées dans le tableau 7.
Voyons rapidement comment chaque paramètre peut être déterminé :
Pic des ventes – L’estimation du pic des ventes implique de réaliser une étude de marché, d’analyser des médicaments comparables sur le marché et de prendre en considération des facteurs tels que la prévalence de la maladie, la taille du marché potentiel, la concurrence et les stratégies de prix. Les rapports de marché, les experts de l’industrie et les données historiques des ventes peuvent fournir des renseignements utiles pour estimer les revenus potentiels du médicament.
Taux d’actualisation (r) – Le taux d’actualisation représente le coût du capital ou le taux de rendement requis. Généralement, comme nous l’avons vu dans la section sur la VANr, c’est le coût du capital de l’entreprise; si cette valeur n’est pas disponible, un taux peut être déterminé en se fondant sur les normes de l’industrie ou sur les attentes de l’investisseur. Des modèles financiers publiés, des rapports d’analystes de banques d’investissement et des références du secteur sont souvent utilisés pour déterminer un taux d’actualisation approprié. Lorsqu’une approche d’évaluation risque-neutre est appliquée, le taux sans risque doit être utilisé.
Stades temporels (Δt) – Les stades temporels désignent la longueur de chaque période dans le modèle d’arbre de décision. Le choix des stades temporels dépend des caractéristiques spécifiques de la mise au point du médicament et de la dynamique du marché. En règle générale, des stades temporels plus courts sont retenus pour des marchés complexes et en évolution rapide, tandis que des stades temporels plus longs peuvent convenir pour des marchés plus stables.
Volatilité annuelle (σ) – La volatilité annuelle traduit l’incertitude ou la variabilité de l’estimation du pic des ventes. Ce paramètre est déterminé en analysant les données historiques de ventes de médicaments similaires, en prenant en considération la dynamique du marché, en évaluant l’impact de facteurs potentiels tels que des changements dans la réglementation ou la concurrence, et en consultant des experts de l’industrie. Des méthodes statistiques, telles que le calcul de l’écart type des ventes passées, peuvent aider à estimer la volatilité annuelle.
Marge estimée – La marge estimée est la marge bénéficiaire ou le pourcentage de revenus restants, déduction faite des coûts de production, de commercialisation et d’autres dépenses. Elle est généralement déterminée sur la base de références du secteur, des structures de coûts et des prévisions de profits. L’analyse financière et des renseignements fournis par les experts servent à estimer la marge pour le médicament objet de l’évaluation.
Délai entre la commercialisation et le pic des ventes – Le délai entre la commercialisation et le pic des ventes désigne le nombre d’années écoulées entre le lancement du produit et le moment où il est censé atteindre son potentiel de ventes maximum. Ce paramètre se fonde sur une étude de marché, des données historiques relatives à des médicaments similaires, le taux d’adoption attendu et des facteurs influençant la pénétration sur le marché et l’acceptation du produit.
Coûts de lancement – Les coûts de lancement englobent les dépenses exposées pendant le lancement initial du médicament, notamment la commercialisation, les ventes, la distribution et la mise en conformité avec la réglementation. Ces coûts sont estimés sur la base des références du secteur, de l’ampleur de la stratégie de lancement, des exigences liées à l’entrée sur le marché et des besoins prévus de ressources.
Taux de croissance (µ) – Le taux de croissance représente le taux attendu de croissance des ventes après le lancement du produit pour atteindre le pic des ventes. Il peut être influencé par des facteurs tels que la saturation du marché, la concurrence, de nouvelles indications ou de nouveaux marchés et les stratégies de gestion du cycle de vie. Des analyses de marché, des prévisions sectorielles et des avis d’experts peuvent contribuer à l’estimation du taux de croissance.
Il est important de souligner que ces paramètres sont chargés d’incertitude et différents scénarios et analyses de sensibilité peuvent être menés pour comprendre l’impact des variations des valeurs de ces paramètres sur les résultats de l’évaluation. En particulier, compte tenu de l’importance de la volatilité dans les calculs des options, il convient d’estimer cette valeur avec soin et d’étudier la sensibilité de cet intrant sur les valeurs de sortie.
Étape 2 : Couvrir l’arbre de décision
Sur la base de ces données et des formules mentionnées dans le tableau 7, nous pouvons déterminer que, pour le projet relatif à la fibrose kystique, u = 1,22, d = 0,82, p = 45% et (1–p) = 55%. Nous pouvons maintenant couvrir l’arbre en suivant l’approche utilisée par Bogdan et Villiger (2010), comme indiqué dans le tableau 8.
L’approche de Bodan et Villiger couvre un arbre binomial pour l’estimation du pic des ventes, qui est déterminée en commençant par calculer une VANr du médicament candidat et le moment probable où le pic des ventes se produira. Intégrant dès le départ l’estimation du pic des ventes, l’arbre de décision saisit l’avantage potentiel et les décisions stratégiques ultérieures qui peuvent influencer le succès du médicament et les résultats financiers. Notre médicament candidat se situe, en effet, au début de la phase d’essai clinique et le pic réel des ventes est incertain. L’arbre de décision permet d’explorer différents scénarios et points de décision tout au long du cycle de développement du médicament. IL prend en considération les risques potentiels, les incertitudes et les choix stratégiques qui peuvent influencer la réussite et la valeur finales du médicament.
L’arbre de décision s’ouvre à chaque point de décision, en prenant en considération des facteurs tels que les résultats des essais, les approbations réglementaires, la situation du marché et la concurrence. En quantifiant ces facteurs de façon probabiliste et en intégrant le pic des ventes estimé, l’arbre de décision fournit des renseignements sur la valeur du médicament candidat dans différents scénarios possibles. L’élaboration d’un arbre de décision de ce type vise à permettre une analyse plus exhaustive de la valeur du médicament candidat, en intégrant à la fois l’incertitude liée à son parcours de développement et les décisions stratégiques potentielles qui peuvent façonner son succès futur. Il offre un cadre structuré afin d’évaluer les conséquences financières des différents choix d’investissement et aide les parties prenantes à prendre des décisions éclairées en matière d’allocation des ressources, de contrats de licence ou de stratégies supplémentaires de développement.
En prenant appui sur le tableau 7, nous estimons qu’il existe une possibilité de parvenir à un pic des ventes de 2 080 millions de dollars É.-U. (au nœud terminal ayant la valeur la plus élevée). Toutefois, ce scénario n’a qu’une probabilité de se produire de 0,2%, ce qui suggère qu’il est hautement improbable. Inversement, nos estimations les plus probables sont de 420 millions de dollars É.-U., avec une probabilité de 26,3%, et de 282 millions de dollars É.-U., avec une probabilité de 25,7%. Nous observons que pour chaque nœud, à un stade temporel particulier (chaque colonne), le cumul des probabilités est égal à 100%. Ce projet comporte trois points de décision : le début de la phase II, le début de la phase III et le stade de l’approbation.
La probabilité de chaque nœud terminal est illustrée à la figure 11.
En analysant les nœuds terminaux dans notre arbre de décision, nous avons découvert une large fourchette de résultats potentiels pour les estimations du pic des ventes de notre médicament candidat. Cette fourchette va d’une estimation haute de 2 080 millions de dollars É.-U. à une estimation basse de 85 millions de dollars É.-U. À l’intérieur de ce spectre, deux nœuds terminaux principaux paraissent les plus probables : 420 millions de dollars É.-U. et 282 millions de dollars É.-U. Ces conclusions fournissent des renseignements précieux sur la performance financière de notre médicament candidat dans différents scénarios. Les résultats différents reflètent les incertitudes et les risques inhérents à la mise au point d’un médicament, compte tenu de facteurs tels que les résultats des essais, les approbations réglementaires, la dynamique du marché et la concurrence.
L’importance de ces résultats réside dans leurs conséquences sur les décisions à prendre et sur la planification stratégique. En comprenant la diversité des résultats potentiels, nous acquérons une compréhension plus claire des compromis entre risque et rendement associés à différentes stratégies de développement, contrats de licence et allocations des ressources. Ces connaissances nous permettent de prendre des décisions plus éclairées sur la meilleure voie à suivre.
Surtout, l’analyse des nœuds terminaux démontre l’intérêt d’utiliser une structure d’arbre de décision. Il donne une approche structurée à l’évaluation des résultats financiers potentiels des différents choix stratégiques, en nous permettant de traverser les incertitudes inhérentes à une évaluation précoce dans le domaine de la biotechnologie. Cette évaluation exhaustive étaye la planification stratégique, facilite l’optimisation des ressources et, en fin de compte, aide à maximiser le potentiel de votre médicament candidat.
Étape 3 : Calculer la VANr de chaque nœud terminal
Dès que nous avons modélisé l’arbre à l’étape de l’entrée sur le marché, pour le sous-jacent (le pic des ventes du médicament), nous utilisons ces estimations du pic des ventes pour déterminer le flux de trésorerie actualisé du projet, entamer la mise au point du composé et les additionner pour déterminer la VANr du projet ou de l’option pour chaque nœud (tableau 9).
Nous répétons ensuite cet exercice pour chaque nœud terminal pour obtenir les valeurs VANr mentionnées dans le tableau 10.
Étape 4 : Étendre la solution aux phases antérieures du projetf
Dès que nous avons la valeur des nœuds terminaux de la valeur de l’option, à savoir l’intérêt d’entreprendre le projet de mise au point du médicament, nous pouvons remonter tout l’arbre jusqu’au stade temporel précédent (dernière année de la phase III) pour déterminer la VANr au cours du développement du projet relatif à la fibrose kystique et la valeur de l’option à chaque nœud. Dans nos calculs, nous devons tenir compte des taux de réussite de chaque phase et actualiser correctement les valeurs en appliquant la formule de l’équation 5.
Ces calculs aboutissent aux valeurs figurant dans le tableau 11.
Lors du calcul de la VANr pour chaque nœud terminal d’un arbre de décision et en étendant la solution aux phases précédentes du projet, plusieurs vérifications peuvent être effectuées afin de s’assurer de l’exactitude et de la fiabilité des résultats. Ces vérifications servent de mesures de validation et contribuent à évaluer le caractère raisonnable des valeurs calculées. Voici quelques exemples de vérifications courantes :
Analyse de sensibilité – Modifier les paramètres clés, tels que le pic des ventes, le taux d’actualisation, les coûts de développement ou les calendriers, permet d’analyser comment les changements de ces variables affectent la VANr. Cela aide à déterminer les facteurs qui ont le plus d’influence sur l’évaluation et permet de mettre en évidence les zones d’incertitude ou de sensibilité.
Comparaison avec des données historiques – La comparaison de la VANr calculée avec des projets passés similaires ou avec des références du secteur peut servir de point de référence pour l’évaluation. Si les valeurs calculées s’écartent de façon significative des données historiques, l’écart peut indiquer qu’il est nécessaire de pousser l’examen plus loin ou de réévaluer les hypothèses sous-jacentes.
Avis d’experts – Rechercher la contribution d’experts du domaine, tels que des professionnels expérimentés en biotechnologie, des consultants ou des conseillers du secteur, peut aider à valider le caractère raisonnable des estimations de la VANr. Les avis d’experts peuvent fournir des renseignements précieux sur la dynamique et les risques spécifiques associés au secteur de la biotechnologie.
Cohérence avec les attentes du marché – Évaluer si la VANr calculée est conforme aux attentes du marché, aux perspectives des investisseurs ou aux tendances du secteur peut servir d’examen objectif. Si l’évaluation paraît largement en inadéquation avec les conditions qui prévalent sur le marché ou avec le point de vue des investisseurs, elle peut nécessiter une réévaluation des intrants ou des hypothèses sous-jacentes.
La réalisation de ces vérifications contribue à renforcer la crédibilité et la solidité de l’analyse de l’évaluation. Elle aide à détecter les erreurs, biais ou incohérences potentiels dans le modèle et permet de procéder à des ajustements ou à des améliorations. En intégrant diverses mesures de validation, les décideurs peuvent se fier davantage aux résultats de la VANr et les prendre pour base de leurs décisions stratégiques, de l’allocation des ressources ou des évaluations de leurs investissements. Enfin, cette méthode aide à évaluer la valeur potentielle et le risque des actifs de propriété intellectuelle de biotechnologie à un stade précoce, à faciliter la prise de décisions éclairées et à maximiser la valeur des projets.
L’approche décrite en détail ici est exhaustive et requiert des efforts considérables en termes de collecte de données et de calcul. Dans d’autres cas, par exemple dans certains scénarios de concession de licences de technologie, une évaluation plus simple de la situation à chaque nœud peut convenir pour élaborer un modèle utile et déterminer la valeur financière du projet. La méthode binomiale de détermination des prix est flexible, peut être adaptée à différents scénarios d’options et est relativement transparente pour les utilisateurs des données finales; elle constitue une approche solide pour évaluer des options réelles et peut être appliquée de manière rigoureuse et complexe, comme dans cet exemple, ou de manière plus directe, en fonction de la situation.
Éléments à prendre en considération avec les options réelles
Comme indiqué précédemment, le caractère binaire des essais de mise au point d’un médicament (réussite ou échec) peut masquer d’autres résultats offrant aux chefs de projet diverses options à explorer. Par exemple, les résultats d’essais cliniques peuvent être extrêmement positifs et entraîner le lancement de la phase d’essais suivante attendue. Inversement, ils peuvent échouer sur le plan de la sécurité ou de l’efficacité, auquel cas le projet sera abandonné. Toutefois, dans certains cas, l’hypothèse étudiée n’est pas démontrée par les données, mais les chercheurs pensent qu’il peut suffire de revoir la conception et d’affiner la recherche pour lancer des essais supplémentaires. Prenons un exemple simple pour illustrer ces propos.
La PDG de BioTech souhaiterait trouver des investissements pour son entreprise afin de financer son projet phare, le TumaBlok. Elle doit présenter la proposition de valeur à des investisseurs potentiels. La PDG décide de procéder à une évaluation en utilisant la méthode d’évaluation des options réelles. Le TumaBlok entre dans la phase II et est un traitement de deuxième intention
À la figure 12, les stades temporels en rouge (2, 4, 5, 6, 7, 8, 9 et 11) représentent des points de décision pour le projet. La PDG devra avoir résolu chaque arbre pour estimer la valeur du projet au départ (année 1) pour l’arbre de décision complexe du TumaBlok. Les calculs de la PDG doivent reposer sur des hypothèses défendables en ce qui concerne les estimations des pics de vente, les taux de croissance et les niveaux d’attrition au cours du développement pour tous les produits. Ces valeurs doivent provenir de moyennes bien établies du secteur, des valeurs de vente de médicaments similaires sur le marché et d’entreprises comparables à BioTech en termes de profil (taille et portefeuille). La PDG doit également être consciente que la durée des essais peut être plus longue que prévu et, partant, entraîner des coûts supplémentaires. Elle doit adapter ses calculs en conséquence. Cet exemple montre que l’arbre de décision peut être complexe et nécessiter une résolution soigneuse afin de faire en sorte que toutes les options viables soient correctement traitées. Pour les entreprises dont le portefeuille comprend plusieurs projets, des outils et des ressources d’évaluation dédiés peuvent être nécessaires afin de déterminer la valeur des projets individuels et des portefeuilles complets.
Expérience du secteur dans l’utilisation des options réelles – Avantages et difficultés
De nombreux experts de l’évaluation considèrent que les options réelles constituent la méthode la plus proche de la vérité économique parmi l’ensemble des techniques passées en revue dans le présent guide. La prise en compte explicite des options de croissance et de cessation est utile et peut contribuer à cadrer des discussions internes pointues ainsi qu’à fournir un cadre pour présenter la valeur d’un actif ou d’une technologie dans une négociation. Toutefois, l’analyse des options réelles repose sur des techniques complexes et elle est mal connue de bon nombre de personnes, y compris des membres de la haute direction dans les secteurs de la biotechnologie et des produits pharmaceutiques. L’inclusion d’options de croissance peut aboutir à des valeurs supérieures à celles générées par les approches fondées sur la VAN et à une remise en question rigoureuse. En conséquence, le présent guide suggère d’appliquer l’approche binomiale. Dans l’industrie pharmaceutique, le fait que la VANr soit une approche bien comprise en a fait l’approche dominante, bien que de nombreuses sociétés aient, dans certains cas, eu recours au moins une fois aux approches d’évaluation des options réelles au cours des 10 à 15 dernières années. La méthode des options réelles présente, certes, quelques difficultés, mais elle possède un potentiel énorme et son utilisation devrait s’étendre au cours de la prochaine décennie.