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Prise en compte de l'incertitude dans la valorisation des projets de recherche et de développement : la valeur de l'information nouvelle

Débutée le : 01/09/1999 Soutenue le : 08/11/2002
Axes : 
  • Axe 1 : ORKID
Encadrement : 
Membre du jury : 
  • Président :
  • Rapporteur :
  • Examinateur :
  • Invité :
Resume: 

Le devoir de lisibilité vis-à-vis des investisseurs et la nécessité de donner une priorité pour opérer des choix dans un portefeuille de projets ont rendu nécessaire l'optimisation des méthodes d'évaluation des projets. Les travaux présentés dans cette thèse se sont intéressés plus particulièrement aux méthodes de valorisation des projets innovants, dans la perspective de décider ou non d'investir.

Les méthodes classiques ne prennent pas en compte la vision dynamique du projet et considèrent cette décision comme irréversible, pénalisant les projets qui se sont offerts, par le biais d'un plan de développement adéquat, la flexibilité de plusieurs scénarios. Une revue des méthodes plus récentes utilisées dans le management des risques spéculatifs (options réelles, valeurs nettes séquentielles) est réalisée. Un parallèle est établi entre les spéculations boursières et les spéculations sur les résultats d'un projet de Recherche et Développement. Au regard des similitudes identifiées, la comparaison des méthodes développées dans chacun de ces domaines est effectuée.

A partir de là, nous proposons un processus de valorisation applicable aux projets de R&D, et un modèle dont l'objectif est d'attribuer une valeur au projet qui tienne compte des changements ultérieurs possibles et de la flexibilité du plan de développement qui accompagne le projet. Ce modèle détermine une valorisation de l'information scientifique nouvelle, supposée diminuer l'incertitude du projet, et prend en compte l'attitude du décideur face au risque. Sur la base de l'arbre des décisions possibles, une évaluation du risque de conclure à tort est effectuée, associée à l'optimisation du choix de scénario de développement, en fonction de la prédictivité de l'information scientifique délivrée par la R&D. L'application de ce modèle est faite sur un projet pharmaceutique, complétée par une analyse de sensibilité sur les données d'entrée du modèle.

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