Problème
Un fondateur de SaaS de développement immobilier avait besoin d'un MVP pour aider promoteurs et investisseurs à stress-tester l'économie de projet. Les modèles de deal basés sur tableur cassent sous l'incertitude — un seul nombre IRR ne dit pas ce qui se passe quand les taux bougent de 200 bps, les fenêtres de refinancement glissent, ou les coûts durs arrivent à 15 % au-dessus du plan.
Approche
Moteur de simulation Monte Carlo construit sur 20 hypothèses de projet prioritaires. Des milliers d'exécutions par scénario, produisant des distributions IRR, multiples d'equity, refinance readiness et cas downside. Sortie structurée en trois livrables spécifiques à l'audience : Capital Brief (investisseurs LP), Developer Brief (équipe GP) et Audit Report (due diligence).
Stack
Python on AWS · R-API integration for statistical heavy lifting · FastAPI for the application layer
Résultat
Livré en 6 semaines de la spec à l'MVP fonctionnel. La séparation propre entre core de simulation et couche de présentation a permis au fondateur de changer UI et formats d'audience sans toucher aux maths. Le moteur de simulation est devenu le moat structurel du produit — n'importe qui peut écrire un deal model ; très peu peuvent dire de manière défendable ce qui lui arrive sur 1 000 chemins de stress-test.