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Génération de données d’entrée

Aide aux hypothèses

Accélérer la saisie sans sacrifier la cohérence

Ce module comble les données manquantes de vos simulations (entretien, vacance, assurances, réparations) avec des hypothèsesréalistes et expliquées, adaptées au type d’actif et au marché québécois.


Objectif
Saisie rapide
anti-blocage
Méthode
Valeurs guidées
par type d’actif
Comparaison
Scénarios
prudent / central / optimiste
Contrôle
Validation manuelle
toujours requise
Règle d’or
L’IA proposedes hypothèses cohérentes. Vousvalidez celles qui correspondent à votre réalité et à votre tolérance au risque.

Types de données générées

Les hypothèses proposées servent de base à des simulations plus robustes.

Entretien & réparations

Budgets récurrents et imprévus adaptés à l’âge et au type de bâtiment.

  • Entretien annuel moyen
  • Réserves pour imprévus
  • Impact sur cashflow long terme
Vacance & rotation

Hypothèses basées sur la tension locative et le type de clientèle.

  • Taux de vacance estimé
  • Durée moyenne de rotation
  • Sensibilité en stress test
Dépenses récurrentes

Grille de charges cohérente et normalisée.

  • Assurances
  • Gestion / administration
  • Services & contrats
Scénarios multiples

Comparaison pour mesurer la robustesse du projet.

  • Prudent
  • Central
  • Optimiste

Mini-formulaire (prototype)

Suffisant pour générer des hypothèses initiales.

Générer via Coach IA
À brancher : sauvegarde des hypothèses, traçabilité des modifications, comparaison entre versions.

Pourquoi c’est critique

De mauvaises hypothèses créent de fausses décisions. Ce module réduit l’arbitraire et améliore la comparabilité entre projets.

Il sert aussi de base aux stress testset auxrecommandations IA.

Lancer les stress tests

Mieux entrer les données, mieux décider

Des hypothèses cohérentes sont la fondation de simulations robustes et comparables.