C’est un défi de taille, mais c’est exactement là qu’une visualisation claire peut transformer une situation stressante en un plan d’action concret. Pour une pizzeria avec 8 500 € de charges fixes mensuelles (5 000 € + 3 500 €) et des difficultés de trésorerie, nous allons modéliser la situation pour identifier le « Point Mort » (Break-even point).

Voici un script Python utilisant Matplotlib et Seaborn pour simuler trois scénarios de sauvetage.

📊 Simulation de Reprise Financière

Python

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns

# Configuration du style
sns.set_theme(style="whitegrid")
plt.rcParams['figure.figsize'] = (12, 7)

# Données de base
charges_fixes = 8500  # 5000 + 3500
prix_moyen_pizza = 12
cout_matiere_premiere = 3.5  # Ingrédients, emballage
marge_par_pizza = prix_moyen_pizza - cout_matiere_premiere

# Scénarios (Nombre de pizzas vendues par mois)
ventes = np.arange(0, 1500, 50)

# Calcul des profits pour 3 scénarios
# 1. Statu Quo : Gestion actuelle
profit_actuel = (ventes * marge_par_pizza) - charges_fixes

# 2. Optimisation : Réduction des coûts (Matières à 3€) + Augmentation prix (13.5€)
marge_opti = 13.5 - 3.0
profit_opti = (ventes * marge_opti) - charges_fixes

# 3. Restructuration : Réduction charges fixes (négociation loyer/crédit à 7000€)
profit_restruct = (ventes * marge_opti) - 7000

# Création du graphique
plt.figure()
plt.axhline(0, color='red', linestyle='--', linewidth=1.5, label="Seuil de Rentabilité (Break-even)")

plt.plot(ventes, profit_actuel, label="Scénario 1: Actuel (Critique)", color='grey', alpha=0.6)
plt.plot(ventes, profit_opti, label="Scénario 2: Optimisation Marges", color='blue', linewidth=2)
plt.plot(ventes, profit_restruct, label="Scénario 3: Restructuration Totale", color='green', linewidth=2)

# Annotations
plt.title("Analyse de Survie : Chemin vers la Rentabilité", fontsize=16, fontweight='bold')
plt.xlabel("Nombre de pizzas vendues par mois", fontsize=12)
plt.ylabel("Profit / Perte Mensuelle (€)", fontsize=12)
plt.legend()
plt.grid(True, which='both', linestyle='--', alpha=0.5)

# Zone de danger
plt.fill_between(ventes, profit_actuel, 0, where=(profit_actuel < 0), color='red', alpha=0.1)

plt.show()

---

📉 Analyse des Scénarios

Scénario	Point Mort (Pizzas/mois)	Ventes/Jour (30j)	Stratégie
Actuel	1 000 pizzas	~34 pizzas	Danger : Trop élevé pour la structure actuelle.
Optimisation	810 pizzas	~27 pizzas	Augmenter le ticket moyen (boissons/desserts) et renégocier les fournisseurs.
Restructuration	667 pizzas	~22 pizzas	Survie : Réduire les charges fixes de 1 500 € (renégociation bail ou dettes).

---

🛠 Solutions de Crise (Plan d’Action)

Pour sauver la pizzeria, voici les leviers prioritaires :

1. Ingénierie du Menu (Menu Engineering) : Retirez les plats à faible marge et mettez en avant ceux où la marge brute est maximale.
2. Réduction du Gaspillage : Un contrôle strict des portions peut sauver 3% à 5% de CA immédiatement.
3. Levier Digital « Low Cost » : Ne dépensez pas en pub. Utilisez Google Maps (fiches optimisées) et Instagram pour des offres flash aux heures creuses.
4. Négociation des Dettes : Demandez un report d’échéances sur les 3 500 € de charges (si c’est un crédit ou Urssaf). Un étalement sur 24 mois peut redonner de l’air immédiatement.

Souhaitez-vous que je génère un Dashboard interactif (Plotly) pour que vous puissiez simuler vous-même l’impact d’un changement de prix sur vos profits ?