Thesis, COLLÉGIALITÉ

Abstract

Introduction : Le monde pharmaceutique est l’une des rares industries caractérisées par de longues durées de développement, des phases de développement très onéreuses et de faibles chances de voir son produit arriver sur le marché. Dans le paysage des startups biotechnologiques et pharmaceutiques, les méthodes de financement n’ont jamais réellement évoluées, les financements sont dans la plupart des cas réalisés par des fonds en capital-risque. Ces méthodes offrent de faibles retours sur investissements pour les investisseurs, et aucune réelle solution de traitement n’est apportée sur le marché. Objectifs : L’objectif de ce travail est de tenter d’apporter une méthode novatrice de financement. La création d’un modèle de Mégafonds, mixant la dette et le fonds propre pourrait être une solution durable pour le financement du monde pharmaceutique et biotechnologique. Matériel et méthodes : La réalisation de ce modèle de financement s’est opérée sur le logiciel R studio, en effet, nous avions repris la simulation de Mégafonds pour le cancer de M. Lo. Le modèle fut adapté au diabète de type 1, en appliquant les probabilités de succès 2022 à nos 65 programmes cliniques, nous parvenions à combler chacun de nos axes de développement, avec au moins une molécule ou dispositifs médicaux, soit 7 entités. Résultats : La réalisation de 10.000 simulations de notre modèle nous a fourni de bons résultats. En un peu plus de sept années, le modèle a joué le rôle d’incubateur clinique et a permis d’atteindre la phase 2 avec 23 molécules. Ces 23 molécules pourront ensuite être revendues à des sociétés plus importantes pour atteindre les phases commerciales (ce que ne vise pas notre Mégafonds). En plus d’avoir un portefeuille de 23 molécules pour lesquelles une efficacité est démontrée, le fonds a permis aux investisseurs d’obtenir un retour sur investissement annuel moyen de 9.8 %. Concernant la dette, les RBO ont permis à leurs détenteurs d’obtenir des coupons de 5 et 8 % respectivement pour la dette junior et senior. Le seul point négatif des tranches de dettes fut la complétion de leur remboursement 6 mois plus tard que prévu. Discussion : Pour que ce modèle puisse être cru et utilisé dans le monde professionnel, de multiples optimisations devraient être apportées. A ce jour, et de manière purement objective, nous qualifions notre simulation à 80 % fiable. Avec les différentes modifications que nous pourrions apporter sur les prochaines années, le modèle devrait être suivi par des professionnels de la santé et de la finance. Conclusion : Bien que l’utilisation de la dette comme moyen de financement semble être une aberration, nous avons démontré qu’il est envisageable d’y faire appel si et seulement si, un pipeline de recherche est clairement établi, permettant ainsi de dérisquer presque complètement l’investissement.