Simulateur de Performance d’Entreprise Textile

# Fiche Produit : Simulateur de Performance d’Entreprise Textile

Ce script Python simule l’évolution financière d’une entreprise textile sur 24 mois, en comparant trois scénarios (optimiste, réaliste, pessimiste). Il intègre des dynamiques de chiffre d’affaires, charges, bénéfices et trésorerie, avec des événements aléatoires et des visualisations détaillées.

## Caractéristiques du script :

**1. Modélisation de l’entreprise :**
– Représentation via une classe `EntrepriseTextile` avec suivi des indicateurs : chiffre d’affaires (CA), charges fixes/variables, bénéfices et trésorerie.
– Paramètres initiaux : CA annuel de 105 003 €, trésorerie initiale de 50 000 €.
– Réinitialisation facile des données pour chaque simulation.

**2. Simulation financière :**
– Évolution du CA avec une croissance mensuelle paramétrable, influencée par une volatilité aléatoire (via distribution normale).
– Charges fixes (en % du CA initial) et variables (en % du CA mensuel) ajustées dynamiquement.
– Calcul des bénéfices mensuels (CA – charges) et mise à jour cumulative de la trésorerie.

**3. Scénarios multiples :**
– **Optimiste** : Croissance forte (5%/mois), charges modérées, événements positifs (ex. nouvelle collection, expansion).
– **Réaliste** : Croissance modérée (2%/mois), volatilité moyenne, mix d’événements (ex. difficultés d’approvisionnement, amélioration des processus).
– **Pessimiste** : Croissance négative (-1%/mois), charges élevées, événements négatifs (ex. crise économique, perte de client).
– Événements spéciaux appliqués à des mois précis, affectant CA et charges.

**4. Visualisations :**
– Génération de quatre graphiques (via Matplotlib/Seaborn) :
– Évolution du CA pour les trois scénarios.
– Évolution des bénéfices mensuels (avec seuil à 0).
– Évolution de la trésorerie (avec seuil à 0).
– Comparaison CA vs charges (fixes/variables) au dernier mois.
– Style visuel moderne (palette Husl, grille légère, légendes claires).

**5. Analyse et rapport :**
– Rapport détaillé pour chaque scénario, incluant :
– CA final, total sur 24 mois, bénéfice total, trésorerie finale.
– Croissance du CA, rentabilité globale, nombre de mois déficitaires.
– Évaluation de la santé financière (saine ou critique).
– Analyse comparative avec classement des scénarios par bénéfice total.
– Recommandations stratégiques adaptées à chaque scénario.

**6. Sauvegarde et reproductibilité :**
– Graine aléatoire (`np.random.seed(42)`) pour des résultats reproductibles.
– Données historiques stockées en mémoire pour analyse.
– Possibilité d’exporter les résultats (non implémenté dans ce script, mais extensible).

## Utilisation :

Le script s’exécute via la fonction `main()`, simulant une entreprise textile sur 24 mois sous trois scénarios distincts. Les paramètres de chaque scénario (croissance, charges, volatilité, événements) sont définis dans `creer_scenarios()` et peuvent être personnalisés.

– **Sortie :** Graphiques comparatifs, rapport détaillé par scénario, classement des performances et recommandations stratégiques.
– **Dépendances :** Python 3.x, `numpy`, `matplotlib`, `pandas`, `seaborn`.
– **Personnalisation :** Ajustement des paramètres (croissance, charges, volatilité, événements) ou de la durée de simulation.

**Licence :** MIT