La science de l’évaluation des startups

Par Dan Gris

“C’est plus un art qu’une science.”

Vous avez probablement entendu cette phrase le plus souvent en rapport avec la cuisine, d’un ami ou d’un parent expliquant leurs résultats mitigés avec une recette particulière. L’implication est que la précision et le calcul sont moins importants que la sensation et l’intuition.

La même logique est souvent appliquée à l’évaluation des startups en phase de démarrage. Les prévisions ne sont pas fiables, la feuille de route contient des hypothèses clés et l’équipe fondatrice n’a pas encore vraiment été testée. Les investisseurs parleront en termes vagues de l’évaluation à ce stade, qui est souvent une combinaison d’Excel rudimentaire et de “intuition”.

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La chose intéressante à propos de l’analogie de la cuisine est que plus vous montez en capacité, moins c’est vrai. Tout chef digne de ce nom peut vous parler de la réaction de Maillard, du rôle des agents levants et de la liaison protéique, ou même de l’angle des tranches radiales pour obtenir des segments d’oignon de taille uniforme.

Ce n’est pas parce que le processus est qualitatif que la méthodologie n’est pas scientifique.

La même chose peut être dite pour l’évaluation des startups, en particulier aux premiers stades où l’accent est mis sur les données qualitatives.

Potentiel et ambition

Il y a deux facettes à la valorisation d’une startup : le potentiel et l’ambition.

Le potentiel d’une startup est mesuré à l’aide de méthodologies qualitatives, telles que le tableau de bord et la liste de contrôle. Ceux-ci examinent tout, des fondateurs eux-mêmes à la force de leur propriété intellectuelle et au marché sur lequel ils opèrent.

Consultant Dan Gray

Quel est le taux de croissance de l’industrie ? Quel est le taux de survie des startups de la région ? Ceux-ci vous donnent une vue sur la capacité théorique de la startup, ce qui est crucial car avoir une conversation avec des investisseurs sur les attentes pour l’avenir, c’est d’abord s’entendre sur le présent.

La deuxième étape consiste à mesurer l’ambition de la startup avec des méthodologies quantitatives axées sur la prévision des revenus, telles que les flux de trésorerie actualisés. Vous vous concentrez sur ce que l’équipe fondatrice vise à réaliser, plutôt que sur la capacité, ce qui est important pour deux raisons principales :

  1. Tout le monde ne veut pas construire une licorne en cinq ans. Certaines startups ont le potentiel d’atteindre ce type d’échelle si l’argent est investi dans la croissance, mais toutes les équipes fondatrices ne souhaitent pas cet avenir. Beaucoup recherchent une croissance régulière dans un marché de niche, moins de dilution et un avenir plus prévisible.
  2. Certains fondateurs pensent qu’ils peuvent construire une licorne, mais tout ce qu’ils ont, ce sont des parties de cheval. Si les projections montrent 300 millions de dollars en ARR après quatre ans, cela correspond-il à la croissance de l’industrie ? Peuvent-ils gagner sur un marché concurrentiel sans avantage IP, ou gagner la confiance d’un marché technique sans fondateurs expérimentés ?

C’est par une approche rigoureuse et méthodologique des données tant qualitatives que quantitatives que l’on peut concilier le potentiel et l’ambition d’une startup pour arriver à une valorisation. Ce type de processus, bien fait, a également l’avantage d’éliminer les nombreux préjugés qui se glissent trop facilement dans ces décisions sous le couvert d’un “sixième sens”.

Étapes ultérieures

Dans les étapes ultérieures, l’accent passe des mesures qualitatives aux mesures quantitatives. Plutôt que « potentiel et ambition », les deux aspects de la valorisation peuvent alors être considérés comme « des atouts et des attentes ».

Pensez à l’évaluation comme à la cuisson : si vous essayez de produire la meilleure tranche de pain sur le marché, vous devez vous assurer que vos ingrédients sont de la meilleure qualité, et que votre technique et votre timing sont précis. L’un est qualitatif, l’autre est quantitatif. Abordés correctement, les deux sont scientifiques. Surtout, ils sont reproductibles, fiables et raisonnables.


Dan Gris est consultant auprès de startups en fintech et Web3, et responsable marketing chez équidamune plateforme d’évaluation des startups.

illustration: Dom Guzman

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