Marc hésite sur une décision importante : faut-il recruter deux développeurs maintenant ou attendre que les trois grosses opportunités se concrétisent ? Cette question le taraude depuis une semaine car un mauvais timing peut coûter cher : recruter trop tôt, c'est du coût sans facturé ; trop tard, c'est des opportunités perdues. Il lance le simulateur pour tester différents scénarios.
L'interface lui propose de paramétrer plusieurs variables : nombre de recrutements, timing, probabilité de signature des deals en cours, taux de charge cible. Il teste d'abord un scénario optimiste (les 3 gros deals signés en avril, 2 recrutements en mars) puis un scénario pessimiste (1 seul deal signé, reports au T3). Instantanément, des graphiques montrent l'impact sur la trésorerie, le taux de charge, la marge prévisionnelle trimestre par trimestre.
La valeur ajoutée : Marc peut tester ses intuitions sans risque. Le scénario optimiste montre un pic de marge à 18% au T2 mais une tension de trésorerie en mars. Le pessimiste révèle un taux d'intercontrat dangereux de 25% si les deals glissent. Il trouve l'équilibre avec un compromis : recruter 1 développeur maintenant, le second seulement si Bouygues signe avant fin mars.
En résumé : un laboratoire virtuel qui transforme les décisions stratégiques en choix éclairés par la data.