Merger Model — Skill de modélisation M&A
Ce skill fait partie du répertoire scientific-skills de la plateforme Zorai, un runtime d'agents persistants et auditables. Il fournit à un agent Zorai les instructions et la logique nécessaires pour conduire une analyse financière d'opérations de fusions-acquisitions (M&A), depuis l'évaluation du prix d'acquisition jusqu'à l'estimation de l'impact sur le bénéfice par action de l'acquéreur.
Ce que couvre ce skill
Le SKILL.md est substantiellement rédigé et documente neuf sections constitutives d'un modèle de fusion complet : hypothèses de transaction, prix d'achat et valeur d'entreprise, sources et emplois du financement, ajustements comptables d'acquisition, compte de résultat pro forma, pont du nombre d'actions, analyse accrétion/dilution, métriques de levier, et tables de sensibilité. Il inclut également des fonctions Python illustrant le calcul d'accrétion/dilution et un écran LBO simplifié, ainsi qu'une liste de contrôles réalistes et de modes d'échec fréquents.
Rôle dans Zorai
Dans le contexte de Zorai, ce skill est chargé par un agent (typiquement Swarog ou Radogost) lorsqu'une tâche de workspace requiert une analyse M&A. L'agent s'appuie sur les définitions et la structure fournie ici pour structurer son raisonnement, poser les bonnes hypothèses et produire une sortie financière cohérente, sans confondre valeur d'entreprise et valeur des capitaux propres, ou comptabiliser des synergies sans calendrier de montée en charge.
Comment l'utiliser
Si vous souhaitez étendre ou adapter ce skill, il vous suffit de modifier le SKILL.md dans votre fork du repository mkurman/zorai. Le skill est conçu pour être invoqué sur des cas concrets : évaluer si un deal est dilutif ou relutif, comparer différentes structures de financement (cash, actions, mixte), ou préparer un premier cadrage LBO. Il ne remplace pas un modèle financier complet dans un tableur, mais donne à l'agent les bases conceptuelles et les garde-fous nécessaires pour produire une analyse M&A rigoureuse.