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Deux cerveaux, légèrement différents l’un de l’autre

Mon business plan pour le projet EneFin prend forme. Dans cette mise à jour je vais essayer de reconstruire ce concept depuis le début, juste pour voir ce que ça donne et pour être capable d’utiliser ce business plan, ainsi que le processus de mon travail là-dessus comme outil éducatif. Je sais que ceux parmi mes lecteurs qui ont suivi plus ou moins systématiquement mon travail sur ce concept peuvent trouver cette mise à jour un peu rébarbative. Néanmoins c’est l’une de ces occasions ou quelque chose à l’intérieur de mon cerveau dit simplement « Fais le. Juste la ferme et écris ». Bon, donc je la ferme et j’écris.

Ça commence avec l’étude de marché. La base empirique du concept vient de l’observation des prix d’énergie, plus exactement des différences observables entre les prix d’électricité pour les petits utilisateurs type ménager, d’une part, et les grands consommateurs institutionnels d’énergie d’autre part.

Tableau 1 – Prix moyens d’électricité dans certains pays européens

Pays Prix moyen d’électricité pour les petits consommateurs ménagers, € par 1 kilowatt heure Prix moyen d’électricité pour les grands consommateurs institutionnels, € par 1 kilowatt heure
Autriche € 0,20 € 0,09
Suisse € 0,19 € 0,10
République Tchèque € 0,14 € 0,07
Allemagne € 0,35 € 0,15
Espagne € 0,23 € 0,11
Estonie € 0,12 € 0,09
Finlande € 0,16 € 0,07
France € 0,17 € 0,10
Royaume Uni € 0,18 € 0,13
Pays-Bas € 0,16 € 0,08
Norvège € 0,17 € 0,07
Pologne € 0,15 € 0,09
Portugal € 0,23 € 0,12

Pourquoi donc ces fourchettes des prix m’eurent inspiré à bâtir un concept d’entreprise ? Eh bien, parce que je suis un économiste et pour un économiste, des prix différents pour le même bien – une kilowatt heure d’énergie électrique en l’occurrence – veulent dire qu’il y a une plus-value financière à exploiter. Les distributeurs d’énergie l’exploitent de façon typique. Le choix compétitif qu’un ménage typique peut faire entre des fournisseurs différents d’électricité est toujours sévèrement limité. La pratique commune des distributeurs de garantir une fourniture stable d’énergie seulement à condition d’avoir signé un contrat long-terme, typiquement pour 24 mois, est l’un des facteurs majeurs qui réduisent la compétition. Eh ben oui, faut appeler les choses telles qu’elles sont : les grands distributeurs d’énergie en Europe exploitent les petits consommateurs d’énergie.

Alors mon idée consiste à exploiter cette situation en sens inverse. Du point de vue comportemental, la situation présente veut dire que les petits consommateurs d’énergie sont habitués à payer des prix relativement élevés pour alimenter leurs frigos et leurs plafonniers. Ces prix, ainsi que l’habitude de les payer sont en quelque sorte incrustés dans notre mode de vie. Le comportement humain est une forme d’énergie, aussi bien au sens littéral que métaphorique. Maintenant, cette énergie est utilisée pour maintenir une structure de marché que nous, les économistes, on appellerait « oligopole basé sur le monopole naturel ». Mon idée consiste à rediriger cette énergie vers la création d’une structure de marché plus compétitive et plus diversifiée, avec plus de petits fournisseurs locaux d’énergie et un choix compétitif réel pour les petits consommateurs.

Le concept financier est le suivant : puisque de toute façon nous, les petits consommateurs d’énergie, nous sommes habitués à payer un prix relativement élevé, continuons donc de le payer, seulement investissons la plus-value monopolistique contenue dans ce prix dans le développement des nouveaux fournisseurs d’énergie. Cette plus-value monopolistique varie de pays en pays, néanmoins il est possible de calculer une moyenne conservative de €0,09 par kWh.

Maintenant, je définis un marché européen comme l’ensemble fait de l’Union Européenne plus la Suisse et la Norvège. Je sais que l’Union Européenne est en train de se disloquer un peu, avec mon propre pays, la Pologne, courant joyeusement dans cette direction, néanmoins, faute de mieux, je considère l’UE comme un marché commun qui peut facilement coopérer avec la Suisse et la Norvège. Dans le cadre de ce marché européen, la consommation moyenne d’énergie par tête d’habitant, selon les données de la Banque Mondiale, en 2015, était de 3250,30 kilogrammes d’équivalent pétrole, qui est égal à 3250,30 * 11,63 =  37 801,04 kilowatt heures.

Dans cette consommation moyenne, celle qui est strictement ménagère semble se ranger aux environs de 17 ÷ 20%. Pour calculer ce pourcentage, j’ai utilisé plusieurs sources. Selon les agrégats accessibles sur le site de l’Agence Internationale d’Énergie , dans le monde entier, la consommation ménagère fait environ 26% de la consommation finale totale. L’Europe est fortement industrialisée et urbanisée, donc la part non-ménagère de la consommation finale d’énergie, faite précisément de l’industrie et du transport, est susceptible d’être légèrement plus élevée que la moyenne mondiale. Un rapport publié sur www.energymarketprice.com , dans leur série « Energy Statistics Report », suggère que la consommation ménagère d’énergie, en Europe, ne fait que 17,3% du total.

Je calcule donc : 17,3% * 37 801,04 kilowatt heures par tête d’habitant * €0,09 * 523 174 318 habitants ≈ 307,92 milliards d’euros de plus-value monopolistique agrégée et générée en 2015, dans le marché européen d’énergie fournie aux petits consommateurs ménagers. Graphe 1 ci-dessous présente le développement de cette plus-value dans le temps. Elle varie d’année en année, avec une moyenne de 316,54 milliards d’euros par an. Chose intéressante que vous pourrez, par ailleurs, observer par vous-mêmes avec les données qui vont suivre : cette plus-value monopolistique agrégée avait connu son apogée en 2005 – 2007 et depuis, elle suit une tendance décroissante inversement corrélée avec la croissance du marché d’énergies renouvelables en Europe. En d’autres mots, depuis 2007, chaque gigawatt heure d’énergie renouvelable fournie en Europe enlève, en moyenne € 23 924,08 de cette plus-value monopolistique. Le développement des renouvelables en Europe objectivement améliore la position des petits utilisateurs ménagers dans le marché d’énergie.

Graphe 1

Plus value monopolistique

Nous avons donc une tendance intéressante, là, et je décide de la suivre d’une façon créative. J’imagine un contrat complexe – que j’appelle « contrat EneFin » – dans lequel le fournisseur d’énergie vend au consommateur final un paquet des kilowatt heures d’énergie – à un prix normalement réservé aux grands consommateurs institutionnels – plus un paquet des titres de participation dans le capital social du fournisseur, pour un montant égal, en moyenne, à K = €0,09 * la quantité d’énergie en kWh.

Construisons un exemple. Je reviens à l’idée formulée dans deux mises à jour antérieures :  « Something to exploit subsequently » et « The stubbornly recurrent LCOE ». L’endroit : Lisbonne, Portugal. La technologie : une turbine éolienne à l’axe vertical conforme à la demande de brevet no. EP 3 214 303 A1 déposée à l’Office Européen des Brevets. C’est l’une de ces turbines éoliennes qui sont suffisamment petites pour être installées dans la proximité immédiate d’habitations humaines. Le business : un réseau de telles turbines installées dans les endroits relativement venteux de Lisbonne, surtout dans la partie Ouest, le quartier de Belém. Avec la vitesse moyenne de vent, à Lisbonne, égale à v = 4,47 mètres par seconde, chaque turbine, selon cette technologie particulière, peut générer dans les 47,81 kW de capacité électrique. Sur les 365*24 = 8760 heures dans l’année, ça donne 418 815,60 kWh d’énergie.

Un ménage moyen à Lisbonne, c’est apparemment 2,6 personnes et ces 2,6 personnes prises ensemble consomment dans les 11 151,20 kWh d’énergie ménagère par an. Oui, je sais, prendre deux personnes entières ensemble avec 0,6 d’une autre personne pourrait conduire, dans la vie réelle, aux conséquences néfastes, mais on parle statistique, pas vie réelle. Enfin, vie réelle aussi, mais sous un angle spécifique, qui permet à ces 0,6 d’une personne de mener une vie économique paisible.

Le prix d’énergie au Portugal c’est €0,23 selon le tarif ménager et €0,12 selon le tarif grands clients institutionnels. La fourchette de plus-value monopolistique est donc particulièrement juteuse dans ce marché particulier : €0,23 – €0,12 = €0,11 donc deux euro cents de plus que cette moyenne €0,09 que je viens de calculer plut haut. Notre ménage moyen paie donc, dans ces factures d’énergie, environ €1 226,63 de plus-value monopolistique. Le truc important ici est que notre ménage moyen est habitué à la payer, cette plus-value. Ces gens ont déjà incorporé ce montant dans leur budget ménager typique. Ce comportement habituel est une forme d’énergie en soi-même.

Maintenant, on redirige cette énergie vers ce réseau de petites turbines éoliennes à l’axe vertical. Avec les prix donnés plus haut, l’énergie générée par une turbine représente 418 815,60 kWh * €0,11 = €46 069,72 de plus-value monopolistique. Une turbine peut alimenter en énergie 37,56 ménages moyens à Lisbonne et ces 37,56 ménages peuvent investir, dans le capital social de la société qui installe et maintient ces turbines, la plus-value monopolistique qu’ils paient déjà, dans leur facture d’électricité.

Voilà donc que notre contrat complexe entre en jeu. Pour quelques instants, j’endosse le rôle de cet opérateur local de petites turbines éoliennes selon la demande de brevet no. EP 3 214 303 A1. Je fais du porte à porte (métaphoriquement parlant) et je propose le deal suivant à ces ménages Lisbonnins : « Vous achetez de moi des paquets standard d’énergie, disons 1000 kWh = 1 MWh par paquet. Les 11 premiers paquets, vous les payez au tarif standard, €0,23 par kilowatt heure, donc €230 par paquet de 1000 kWh = 1 MWh. Dans chaque paquet de 1 MWh, les €230 que vous payez partiellement retourne à vous en forme d’actions dans mon capital social et la valeur nominale de ces actions est égale à la plus-value monopolistique, donc 1000*(€0,23 – €0,12) = 1000*€0,11 = €110 que vous aurez payé dans le prix d’énergie chez un grand fournisseur. Dans ces 11 premiers paquets, vous entrez donc dans mon capital social pour l’équivalent nominal de 11*€110 = €1 210,00.

Les 11 paquets suivants, donc paquet 12 jusqu’au paquet 22, vous les payez à €0,19 la kilowatt heure, soit €190 par paquet, et cette fois, chaque paquet acquis, en plus de l’énergie fournie, vous apporte 1000*(€0,19 – €0,12) = 1000*€0,07 = €70 d’actions dans mon capital social. Cette seconde tranche des paquets d’énergie vous apportera donc une participation nominale de €770 dans mon capital social et vous aurez déjà fait une bonne affaire sur le prix total payé, par rapport à votre facture d’électricité que vous payez maintenant.

Si vous achetez encore plus, donc si vous allez dans une troisième tranche de 11 paquets d’énergie (paquets 23 à 33) le prix total payé pour 1 kilowatt heure descend à €0,15, soit €150 par paquet de 1 MWh et chaque paquet vous donne 1000*(€0,15 – €0,12) = 1000*€0,03 = €30 en actions dans mon capital social.

De tout en tout, après avoir acheté 33 paquets d’énergie de 1 MWh chacun, ce qui correspond à la quasi-totalité de votre consommation ménagère d’énergie sur 3 ans, vous aurez : a) fait des économies absolues sur frais d’électricité égales à 33000*€0,23 – 11000*€0,19 – 11000*€0,15 =  €3 850,00 b) acquis les actions de mon capital social pour la valeur nominale de 11000*(€0,23 – €0,12) + 11000*(€0,19 – €0,12) + 11000*(€0,15 – €0,12) =  €2 310,00. En plus, après avoir acheté ces 33 paquets d’énergie, chaque paquet supplémentaire, vous le payez au même prix qu’une grande usine l’aurait payé, donc au tarif de €0,12 par kilowatt heure réservé aux gros acheteurs ».

V’là la combine. Qu’en diriez vous ? Ah bon ? Acquérir ces actions, signer ces contrats, tout ce bazar vous fait un peu peur ? Calmos, Herr Doktor Wasniewski a la solution rêvée pour vous : faire tout ça en forme de fonctionnalité FinTech. Vous entrez une page Web, comme PayPal. Seulement celle-là, elle s’appelle EneFin. Click. Vous ouvrez un compte client. Click. Vous versez du liquide dedans. Vous cliquez sur le lien hypertexte « Contrats complexes offerts couramment » et vous pouvez choisir dans une liste des contrats du type juste décrit plus haut. Click. Vous achetez les contrats de votre choix. Vous n’avez pas de liquide pour verser sur le compte client ? Pas de problème : EneFin sera ravie de vous en prêter, de ses propres fonds ou bien comme agent d’une banque. Click.

Ici, Herr Doktor Wasniewski a encore un tout petit problème à résoudre. Pour que les clicks marchent, en général, il faut convertir les deux contrats simples du contrat complexe, donc le contrat d’achat d’énergie et celui d’achat d’actions dans le capital social, en une sorte de token digital. L’acquisition d’actions dans le capital social d’une société requiert tout un tas de formalités, peut-être même l’intermédiation d’une maison de courtage boursier. Chaque pays européen a ses régulations spécifiques à ce propos. Il faudra donc étudier ces dispositions légales et faire des contrats spécifiquement taillés à chaque pays.

Bon, disons que Herr Doktor Wasniewski a résolu ce tout petit problème et nous avons ce token digital, échangeable en ligne. Voilà le noyau dur du projet EneFin : créer une plateforme transactionnelle du type FinTech qui offre ces contrats complexe en une forme digitale. J’assume que toute la combine décrite plus haut s’applique au marché d’énergies renouvelables en Europe comme définie encore plus haut, donc UE + Norvège + Suisse. Ce marché, je l’évalue prudemment à quelques 3 670,4 térawatt heures en 2018, avec un taux de croissance annuel de 3,8%, en moyenne entre 1990 et 2017. Le marché d’électricité des sources renouvelables pour l’usage ménager, je le calcule suivant la même proportion de 17,3% de la consommation totale, soit 634,99 TWh. Au prix moyen de détail de €0,19 par kilowatt heure pour les ménages, j’estime la valeur de ce marché à 120,65 milliards d’euros, dont quelques €57,15 milliards correspondent à cette plus-value monopolistique qui avait déclenché toute cette avalanche d’idées dans ma tête.

Plusieurs gouvernements européens donnent un support fiscal substantiel aux énergies renouvelables. Seulement certains projets dans le domaine sont susceptibles d’être financés façon EneFin : des projets relativement petits et fortement locaux, où il y a des chances de bâtir des liens quasi-coopératifs entre les consommateurs du coin et le fournisseur local. J’assume, d’une manière plutôt conservative, que seulement 2,5% de ce marché total des renouvelables sera susceptible à capter à travers des solutions financières du type EneFin. Ça fait dans les 3 milliards d’euros, dont environ €1,43 milliards sont faits de cette fameuse plus-value monopolistique, possible à rediriger vers le capital social des petites startups locales.

Un intermédiaire financier, ça gagne son pain à la commission, essentiellement. Je pense qu’EneFin ne fera pas exception à cette règle. Il est vrai que dans le FinTech, ça paie de passer de la marge de commission pure à une sorte de forfait (abonnement) périodique. Néanmoins, ce forfait, du point de vue économique, est tout simplement un montant espéré de commission lissé sur une période de temps.

La question reste ouverte en ce qui concerne la taille exacte de cette marge de commission. Moi, dans tous les calculs que j’ai fait jusqu’alors, pour le projet EneFin, j’assume une marge de base de 5% qui descend jusqu’à 4% lorsqu’elle se transforme en forfait mensuel. Seulement ça, c’est juste mon assomption. La fourchette entre les marges réellement pratiquées dans le secteur financier est vraiment large. Lorsque j’avais étudié le rapport annuel de Square Inc., la proportion entre le revenu et les coûts, dans ce qu’ils appellent eux-mêmes « revenu basé sur la commission », suggère une marge de 20% qu’ils prélèvent. En terme de marge financière, c’est gargantuesque, mais je n’ai rien de mieux dans leur cas. D’autre part, les maisons de courtage boursier prélèvent typiquement une marge transactionnelle de 0,3 ÷ 0,7%.

Bien que comprise dans une fourchette très large, la marge de commission a sa propre logique financière. J’assume que le payeur de la marge sera le fournisseur d’énergie qui vendra ses contrats complexes à travers la plateforme EneFin. La commission qu’il paie à EneFin est le prix du capital qu’il acquiert de cette façon. Je compare au prêt typique pour les PME. Selon le service meilleurtauxpro.com, un bon prêt oscille entre 1,1% et 1,6%. En revanche, chez accesscreditpro.com, ils suggèrent plutôt quelque chose entre 1,3% et 2,85%.

Ceci dit, à part la commission sur transactions, une société FinTech peut gagner un revenu supplémentaire sous deux autres formes : intérêt sur les prêts accordés au clients ainsi que le taux de retour sur les actifs financiers détenus. Le taux d’intérêt nominal, pour les clients, serait probablement la marge interbancaire LIBOR plus la provision pour risque plus la marge réelle d’EneFin et c’est cette dernière qui nous intéresse. Une estimation réaliste est, je pense, 3 – 4% de marge nette par-dessus LIBOR et provision pour risque. En ce qui concerne le taux de retour sur actifs financiers, je pense qu’il faut se préparer à un portefeuille des placements type obligations d’État, donc à un taux nominal dans les 2 ÷ 3%.

Avant que je passe plus loin, une petite digression. Dans tout ce bavardage que je viens de déverser, j’ai défini deux facteurs majeurs de risque dans le projet EneFin. Premièrement, c’est le risque légal qui découle de la structure complexe des contrats échangés à travers EneFin. Deuxièmement, c’est le risque financier attaché au prix réel du capital.

Digression formulée, je continue. Avec toutes ces assomptions en ce qui concerne les marges financières pratiquées, le lecteur pourra demander : « Bon, mais où, dans tout ça, se trouve le revenu gagné sur la technologie elle-même. Herr Doktor Wasniewski, dans plusieurs mises à jour antérieures, vous aviez présenté des cas comme Fintech Group AG ou bien Katipult, qui empochent des forfaits à titre d’accès à leur plateforme technologique. C’était dans « Les marchés possibles à développer à partir d’une facture d’électricité » ou bien dans « Crossbreeds, once they survive the crossbreeding process » . Qu’en faites-vous, Herr Doktor Wasniewski ? ».

Eh bien, c’est que j’en fais c’est que j’y pense. Je pense avant tout que pour vendre l’accès à une technologie, il faut que celle-ci soit vraiment unique et compétitive. Une telle technologie, j’en ai pas, tout simplement. Je développe le concept EneFin du point de vue économique et légal, suivant mes compétences personnelles. Pour le moment j’écris ce business plan comme si la base technologique de mon projet était une solution à source plus ou moins ouverte, comme Ethereum et le langage de programmation Pragma Solidity.

Oui, dans le secteur FinTech, il faut ne serait-ce qu’un bout de technologie propriétaire pour assurer la sécurité du système. Seulement, aujourd’hui, personne ne paiera une surcharge spéciale à titre de faire des transactions avec un niveau élevé de sécurité. La sécurité digitale, aujourd’hui, ça vient dans le paquet-client et ledit client la considère comme quelque chose de normal. D’autre part, comme j’ai étudié les comptes de quelques sociétés FinTech, la dépense sur compétitivité technologique est substantielle mais elle se capitalise très peu, presque pas, en fait, au niveau bilan. A ce sujet, vous pouvez regarder « Protège-cul, pardon, stratégie de réduction de risque » ou bien « The art of using all those small financial margins ».

Bon, je reviens à l’estimation de la valeur et la taille du marché. Ces 3 milliards d’euros que je viens de calculer quelques paragraphes plus haut, je les prends comme base pour simuler le chiffre d’affaires total d’un réseau d’intermédiation financière du type EneFin. En d’autres mots, j’utilise la valeur d’un sous-marché d’énergies renouvelables pour calculer la valeur du marché des services financiers type EneFin, offerts aux acteurs dudit sous-marché des renouvelables. Essai no. 1 c’est la commission 5% et ça donne dans les €151 millions. Essai no. 2 : commission calquée sur celle des maisons de courtage boursier, donc environ 0,4%. Résultat : 12 millions d’euros. Essai no. 3 : commission comparable au taux d’intérêt sur prêt bancaire pour les PME, soit 1,6%. Résultat : €48,3 millions.

Dans « The essential business concept seems to hold », que j’avais publié le 17 Juin, j’avais esquissé un modèle financier pour le compte d’exploitation d’EneFin. Ça donne dans les €11 millions de chiffre d’affaires comme niveau de stabilité temporaire pour ce business. J’assume que j’avais ne serait-ce qu’un peu de bon sens dans ces calculs-là et je compare aux calculs du paragraphe précèdent. Trois stratégies distinctes se dessinent. La première, c’est la stratégie de marge transactionnelle relativement élevée, dans les 5%, avec pour but de prendre une place parmi plusieurs autres offertes dans un marché ainsi délimité. Prix élevé, part de marché dans les 8%. La seconde, c’est la stratégie de prix super-agressif, où les fournisseurs d’énergies renouvelables peuvent acquérir du capital, à travers la plateforme transactionnelle EneFin, au prix comparable à la commission des maisons de courtage, soit ce 0,4%. Le marché défini de cette façon semble donner de la place à juste un joueur sérieux et stable. C’est la stratégie du type « ça passe ou ça casse ». Enfin, la troisième, celle du milieu : la commission d’EneFin se situe aux environs d’un prêt bancaire, donc quelques 1,6%. Là, le marché serait celui de 4 – 5 fonctionnalités similaires, une sorte de compétition monopolistique.

Je pense que je vais continuer en anglais, pour gagner un peu de perspective. Par ailleurs, c’est bien pour ça que sur ce blog, j’alterne les mises à jour en français et en anglais. C’est comme si j’écrivais avec deux cerveaux, légèrement différents l’un de l’autre.

Je continue à vous fournir de la bonne science, presque neuve, juste un peu cabossée dans le processus de conception. Je vous rappelle que vous pouvez télécharger le business plan du projet BeFund (aussi accessible en version anglaise). Vous pouvez aussi télécharger mon livre intitulé “Capitalism and Political Power”. Je veux utiliser le financement participatif pour me donner une assise financière dans cet effort. Vous pouvez soutenir financièrement ma recherche, selon votre meilleur jugement, à travers mon compte PayPal. Vous pouvez aussi vous enregistrer comme mon patron sur mon compte Patreon . Si vous en faites ainsi, je vous serai reconnaissant pour m’indiquer deux trucs importants : quel genre de récompense attendez-vous en échange du patronage et quelles étapes souhaitiez-vous voir dans mon travail ?

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Le modèle d’un marché relativement conformiste

C’est l’un de ces moments quand beaucoup d’idées se bousculent dans ma tête, et lorsque je dis « bousculent », je veux dire qu’il y a vraiment des coups de coude là-dedans. Dans une situation comme celle-ci, j’ai deux façons de procéder. Tout d’abord, je peux regarder chaque idée séparée de près, énumérer toutes ces idées séparées etc. Bref, je peux être Aristotélicien. Ensuite, je peux considérer la situation présente comme un phénomène, façon Husserl ou Gadamer : ce qui se passe maintenant c’est moi qui pense à tous ces trucs différents, donc le mieux que je puisse faire est de se concentrer sur le phénomène de moi qui pense à tous ces trucs différents.

Ce chemin phénoménologique a un certain charme que je ne manque pas d’apprécier. Néanmoins, il y a un petit piège à éviter dès le début et le piège consiste à se concentrer sur la question « qu’est-ce que je pense ? ». La question qui ouvre vraiment une nouvelle porte c’est « comment est-ce que je pense ? ». Je pense comme si je circulais dans du trafic dense : mon esprit slalome parmi les différents projets et différentes idées qui s’y attachent. Ce slalom, il commence à m’agacer. Quelle est la conclusion ou bien l’observation générale que je peux tirer du travail de recherche que j’ai effectué depuis que j’eus publié le business plan du projet BeFund ? Tout ce travail relatif au projet EneFin, au carrefour de l’industrie FinTech et du marché de l’énergie, comment puis-je le résumer, jusqu’alors ?

Point de vue utilitaire, le travail fait sur ces deux concepts d’entreprise consécutifs – BeFund et EneFin –  m’a fait penser à créer un outil relativement simple de planification, pour pouvoir tester des concepts d’entreprise d’une façon structurée. C’est ainsi que j’ai créé, la semaine dernière, cet outil de calcul et planification pour préparer un business plan. Si vous cliquez ce lien hypertexte que je viens de donner, vous atterrissez sur une sous-page du blog Discover Social Scienceset là, vous pouvez télécharger directement le fichier Excel avec ce que j’appelle, pour le moment, « Business Planning Calculator ».

Point de vue théorie, je viens de découvrir cette connexion étrange entre le nombre d’inventions déposées pour breveter, dans le domaine d’énergies renouvelables, d’une part, et la taille du marché d’énergies renouvelables (consultez, par exemple : Je corrèleainsi que Time to come to the ad rem). Ces corrélations que j’ai découvertes, je ne sais même pas encore comment les appeler, tellement elles sont bizarroïdes. Faute d’une meilleure étiquette scientifique, j’appelle ce phénomène « la banalisation des technologies de génération d’énergies renouvelables ».

C’est ainsi que je suis en train de préparer un business plan pour le projet EneFin(consultez Traps and loopholeset Les séquences, ça me pousse à poser cette sorte des questions) et en même temps j’essaie de développer une interprétation scientifiquement cohérente de ce phénomène de banalisation des technologies. J’espère que ces deux créneaux de travail intellectuel vont se joindre l’un à l’autre. J’ai beau être un passionné de la science, la dissonance cognitive ça me tue parfois, lorsque c’est trop intense.

Bon, fini de geindre. Je me prends au boulot. J’ouvre « Business Planning Calculator » et je fais une copie de ce fichier Excel, spécialement pour le projet EneFin. La première table du calculateur me demande de préciser les produits que je veux vendre. Je m’en tiens aux trois cas de référence que j’avais déjà décrit, de façon sommaire, sur ce blog : la société américaine Square Inc., la société canadienne Katipultainsi que la société allemande FinTech Group AG. EneFin serait une fonctionnalité type Blockchain, dotée de la capacité de créer et de mettre en circulation des contrats intelligents complexes, sous la forme des tokens d’une crypto-monnaie. Chaque contrat serait un produit à part. Vous pouvez trouver un résumé de l’idée dans les illustrations ci-dessous.

 Contrat complexe EneFin

Contrat EneFin 2

Prix du contrat EneFin

Maintenant, il y a un choix stratégique à faireen ce qui concerne le développement et l’appropriation de la technologie. Option A : EneFin se contente d’organiser le marché, tout en utilisant une base technologique externe, par exemple celle d’Ethereum. Option B : EneFin crée sa propre technologie de base, une sorte de kernel (noyau) du système informatique, et développe des fonctionnalités particulières sur la base dudit kernel. Option A s’associe plutôt avec le modèle d’entreprise de Square Inc.et sur la base de ce que je sais à leur sujet (consultez The smaller more and more in FinTechet Plus ou moins les facteurs associés) les économies d’échelle sont cruciales dans ce chemin stratégique et encore, même avec la tout à fait respectable échelle d’opérations chez Square ne garantit pas de succès financier. Option B, en revanche, c’est plutôt le schéma de chez Katipultou bien chez FinTech Group AGet là, les résultats financiers de ceux deux business semblent prometteurs.

Ce que je vais donc faire c’est une boucle d’analyse. Je commence par construire in business plan pour l’Option A, donc pour un concept d’entreprise où mon produit sera le contrat complexe façon EneFin et son prix sera la marge de commission sur chaque transaction. Ceci va me conduire à bâtir un modèle analytique qui simule combien de marge brute le projet va générer en fonction des facteurs primordiaux : des prix d’électricité, de la quantité d’énergie mise en échange à travers EneFin ainsi que de la valeur des titres participatifs associés, du nombre des clients individuels ainsi que du nombre des participants institutionnels.

Une fois ce pas franchi, je passerai à l’estimation des frais fixes d’entreprise et à la décision si la marge transactionnelle, à elle seule, sera la source suffisante de revenu pour dégager une de bénéfice opérationnel d’au moins 20% sur les frais fixes. Si la réponse sera « oui », le business plan pour Option A sera un concept autonome et dans ce cas je développerai Option B comme une extension possible. Dans le cas contraire, donc si la marge brute dégagée sur la commission transactionnelle sera moins que 20% au-dessus des frais fixes, j’incorporerai l’Option B comme partie intégrante du projet et je referai le business plan du début.

Je commence mon analyse en formulant une équation de départ. C’est un réflexe chez les économistes. D’autres gens engagent la conversation avec une blague ou bien par une remarque anodine comme « Ne fait-il pas beau aujourd’hui ? ». Nous, les économistes, on engage avec une équation. La mienne, vous pouvez la voir ci-dessous :

Equation de marge brute EneFin 1

Le truc qui semble être le plus intéressant côté science, dans cette équation, c’est la dernière partie, donc cette fonction f(CME*N)qui transforme une population autrement innocente des consommateurs d’énergie en clients d’EneFin. Cette fonction transforme une consommation agrégée d’énergie en un marché à exploiter. Donc, à priori, j’ai une quantité en kilowatt heures, qui peut se sentir plus confortable en mégawatt ou même en des gigawatt heures, par ailleurs, et cette quantité se transforme en trois facteurs distincts à voir de l’autre côté du signe d’égalité : une quantité des contrats complexes façon EneFin, un prix unitaire pour un contrat et enfin en la marge de commission d’EneFin. Cette dernière, en fait, est aussi un prix, relatif au prix unitaire des contrats. J’ai donc une quantité et deux prix.

Je commence par dériver la quantité Qdes contrats, de l’agrégat CME*Net je commence ce commencement en le représentant la fonction f(CME*N)comme un processus de décision. Dans la population de N clients potentiels, certains vont décider d’acheter leur énergie – ainsi que des titres de participation dans le capital des fournisseurs d’énergie – à travers le système EneFin, d’autres vont s’en abstenir. Les certains qui vont être partants pour EneFin vont se subdiviser en des certains qui décideront d’acheter toute leur énergie à travers EneFin, d’une part, et en des certains qui vont acheter juste une partie de leur énergie par ce moyen. Ces deux sous-ensembles des certains se subdiviseront suivant une séquence temporelle : certains parmi certains vont se décider plutôt vite pendant que d’autres certains parmi des certains vont y aller mollo, à pas de balade.

Decisions des clients EneFin 1

Comme l’eut écrit Milton Friedman, les hypothèses, une fois qu’on s’y prend sérieusement à les formuler, elles débordent. Faut se concentrer sur ce qui est possible à exprimer d’une façon plus ou moins vérifiable. Je décide donc de simuler trois formes possibles de la fonctionf(CME*N). Premièrement, suivant les assomptions déjà classiques de Robertson, je construis une fonction d’absorption d’innovation, où la population des clients d’EneFinse développe comme une fraction croissante de la population totale N, suivant la logique de la distribution normale (Gaussienne). C’est essentiellement le scénario où une fois une personne opte pour EneFin, c’est un choix complet : la personne en question commence à acheter toute leur énergie à travers EneFin. Les deux paramètres de cette fonction sont Gaussiens, donc le temps moyen qu’un client de la population N prend à se décider pour EneFin, ainsi que la déviation standard de ce temps. Deuxièmement, je construis un scénario un peu à l’opposé de ce premier, où les clients sont plutôt réticents et conservatifs et leur comportement peut être représenté avec la distribution de Poisson, appelée parfois « la distribution d’évènements rares ». Là, j’ai besoin de juste un paramètre, c’est-à-dire le temps moyen de décision dans un client typique.

Troisièmement, j’essaie de tirer au milieu, parmi le scénario relativement optimiste de la progression Gaussienne et celui, relativement pessimiste, de la distribution de Poisson. Pour le faire, je retiens la structure logique de la progression Gaussienne, mais je change légèrement les assomptions en ce qui concerne les décisions individuelles. Au lieu d’assumer qu’une fois qu’un consommateur se décide d’utiliser EneFin, il ou elle achète toute son énergie à travers ce système, j’assume des achats partiels. Cette fois, tout consommateur peut acheter des pourcentages variables de leur consommation individuelle d’énergie sur EneFin. Mathématiquement, cela veut dire que je retiens la distribution normale comme fonction de base mais je change l’ensemble de définition, ou, si vous voulez, l’ensemble des abscisses « x » de ma fonction : je remplace l’ensemble Ndes clients par l’ensemble des kilowatt heures consommées, donc par CME*N. Comme c’est du Gaussien, j’ai les mêmes paramètres que dans mon premier scénario : le temps moyen d’absorption d’une kilowatt heure moyenne et la déviation standard de cette moyenne.

La grande question, avec ces simulations, est comment établir la valeur des paramètres. Je pense à utiliser ce que j’avais découvert à propos de la dynamique des technologies éoliennes, en particulier celles des turbines à l’axe vertical (consultez Je corrèleet Time to come to the ad rem). Apparemment, en phase d’expansion de cette technologie, le nombre des demandes de brevet qui y correspondent doublait en 7 ans en Europe et aux États-Unis, et ça prenait 3 ans en Chine. Là, je suis en train d’avancer à tâtons, mais je besoin d’un point d’attache raisonnable. Je prends ces 7 ans comme temps moyen d’un cycle technologique qui survient dans le domaine des énergies renouvelables et je le transpose dans mes trois fonctions d’absorption.

J’ai donc un horizon de planification de trois ans, dans mon « Business Planning Calculator ». Je transforme ça en mois, pour étirer mon ensemble de définition, donc j’ai 36 mois. J’ai u cycle d’absorption de 7 ans = 7*12 = 84 mois. J’assume que la fonction Gaussienne de base serait une fonction standard, où la déviation standard est égale à la moyenne. Je teste rapidement si ça tient débout, tout ça. Eh bien, ça tient, mais en partie seulement : la fonction Gaussienne marche comme outil de prédiction avec ces assomptions, mais la distribution de Poisson rend, sur ces 3 années de planification, des pourcentages indéfiniment petits du marché : 0,000000288% après trois ans. Je comprends maintenant pourquoi Robertson avait opté pour la distribution normale.

Je dis donc au revoir à Poisson, j’en reste à la distribution de Gauss, et cela veut dire que je retiens les scénarios 1 et 2, donc une migration progressive des clients vers EneFin, soit selon le modèle « tout ou rien » (scénario 1) ou bien selon la philosophie de mettre ses œufs dans des paniers différents et voir ce qui se passe (scénario 2). Je commence à jouer avec les paramètres. J’ai déjà calculé le pourcentage du marché possible à absorber dans la distribution Gaussienne standard où la déviation standard est égale à la moyenne. Je formule deux autres hypothèses pour voir la différence. D’une part, je simule le comportement d’un marché plutôt conformiste, où la grande majorité des clients est près de la moyenne, donc la déviation standard est égale à la moitié de ladite moyenne. D’autre part, j’imagine une population très diversifiée en termes des schémas de comportement, avec les ailes de la courbe de Gauss relativement étirées, donc où la déviation standard est égale à deux fois la moyenne.

Vous pouvez voir les résultats de ces tests dans Tableau 1, ci-dessous. Il me semble que les pourcentages dans les colonnes des côtés (distribution standard et la distribution dispersée) sont trop élevés pour être réalistes. En revanche, ceux dans la colonne du milieu semblent plus proches de la vie réelle. Je retiens donc le modèle d’un marché relativement conformiste et je vais jouer encore avec les paramètres pour étudier la sensitivité de mon modèle de marketing au choix des assomptions.

Tableau 1

  Pourcentage du marché absorbé dans la plateforme EneFin
  Absorption Gaussienne standard ; déviation standard = la moyenne Absorption Gaussienne conformiste ; déviations standard = 0,5 de la moyenne Absorption Gaussienne conformiste ; déviations standard = 2 fois la moyenne
Fin de l’année 1 19,6% 4,3% 33,4%
Fin de l’année 2 23,8% 7,7% 36,0%
Fin de l’année 3 28,4% 12,7% 38,8%

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