Schrödinger : Le soutien de Bill Gates ne suffit pas (NASDAQ:SDGR)

gorodenkoff

Thèse

Le framework logiciel créé par Schrödinger (NASDAQ :SDGR) a révolutionné le processus de découverte de nouveaux traitements et matériaux. L’entreprise concède sous licence sa plate-forme informatique à des universités, des sociétés pharmaceutiques et biotechnologiques et des agences gouvernementales du monde entier pour aider à développer de nouvelles matériaux et thérapeutiques. La plate-forme informatique de la société accélère la découverte de molécules et de matériaux pharmaceutiques de haute qualité. L’apprentissage automatique améliore la vitesse et la précision avec lesquelles ces produits chimiques peuvent être identifiés, accélérant ainsi le processus d’identification de nouveaux médicaments et réduisant les coûts. La plate-forme résultante est hautement évolutive et possède des effets de réseau importants en raison de ces avantages concurrentiels. Pour SDGR, l’entreprise manque de levier opérationnel pour faciliter une quelconque rentabilité. La perspective de rentabilité que la direction prônait autrefois en 2021 est désormais lointaine, l’entreprise peinant à transformer un produit à succès en valeur actionnariale.

Contexte de l’entreprise

La société affirme que son processus informatique permet aux chercheurs de découvrir de nouvelles opportunités à moindre coût et avec un taux de réussite plus élevé que les méthodes conventionnelles. Les algorithmes informatiques de Schrödinger ont été perfectionnés au point qu’ils peuvent désormais cartographier avec précision les propriétés essentielles des molécules.

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Présentation de la société

L’approche conventionnelle du développement de médicaments est inefficace et chronophage. Le processus typique d’approbation des médicaments prend en moyenne cinq à sept ans, et plus des deux tiers des études de recherche sur les médicaments échouent.

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Présentation de la société

Une procédure courante consiste à cribler les produits chimiques existants pour les « molécules à succès », ou celles ayant une activité détectable. Une fois découvertes, ces molécules à succès feront l’objet de tests intensifs pour optimiser leur activité, l’objectif étant que l’un de ces tests produise un nouveau médicament. La nature manuelle de ce processus le rend non seulement long et sujet aux erreurs, mais également coûteux. Quand quelque chose est très cher, cela entraîne généralement de nombreux défis.

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Présentation de la société

Grâce à l’apprentissage automatique et aux plates-formes basées sur la physique, les sociétés pharmaceutiques peuvent découvrir des molécules plus efficaces en moins de temps que par le passé. Les programmeurs peuvent utiliser la plate-forme Schrödinger pour prédire les propriétés moléculaires fondamentales et leurs effets. Avec ce système automatisé, trouver la bonne molécule à succès dans un projet de développement est plus rapide, moins cher et plus fiable.

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Présentation de la société

Schrödinger peut faire plus en moins de temps et à plus grande échelle que les méthodes de détection conventionnelles. Sans aucun doute, cela offre d’énormes avantages aux clients. Lors de l’utilisation de Schrödinger, les utilisateurs ont accès à une plus grande bibliothèque de composés que lors de l’utilisation de méthodes standard. Schrödinger peut fournir aux développeurs une molécule optimale pour leur profil ciblé plus rapidement que les méthodes de détection standard.

En effet, moins de produits pharmaceutiques sont impliqués. Lorsque le prix d’un produit augmente, les consommateurs ont tendance à en acheter moins. Aucun logement ne doit être fourni pour les tests de dépistage de drogue. Il est logique qu’à mesure que le coût de la découverte de médicaments augmente, moins de nouveaux traitements seront introduits. Au lieu d’expérimenter de nouvelles substances, les chercheurs recherchent simplement les opportunités les plus prometteuses. En conséquence, moins de molécules sont disponibles pour le dépistage, ce qui entravera l’identification de thérapies innovantes.

Perspectives de croissance

Compte tenu des origines informatiques et d’apprentissage automatique de l’entreprise, Schrödinger ne devrait pas étendre la plate-forme rapidement. La mise en œuvre de l’apprentissage automatique a directement entraîné une réduction du temps de recherche et d’analyse des molécules de Schrödinger. Ceci est important car le coût marginal d’acquisition de nouveaux clients est minime.

Il n’est pas surprenant que les 20 plus grandes sociétés pharmaceutiques soient toutes des clients de Schrödinger, compte tenu des avantages susmentionnés de leurs produits. Un avantage supplémentaire de Schrödinger par rapport à ses concurrents est la longévité et la crédibilité de la plateforme. Les investisseurs peuvent voir à quel point leurs avantages concurrentiels sont forts parce qu’ils ont sécurisé les affaires des grands fabricants.

Au-delà de la plus grande partie de la crédibilité que les clients de l’entreprise infèrent au logiciel, des investissements importants d’éminents philanthropes tels que Bill Gates démontrent davantage la portée et la nécessité du produit pour améliorer encore le domaine médical.

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FactSet, Travail de l’auteur

État financier de la société

De toute évidence, le produit de la société a le potentiel de révolutionner une industrie d’un billion de dollars. Le produit est largement utilisé et accepté sur le plan conceptuel, mais en tant qu’investisseurs, nous devons regarder au-delà. L’histoire principale décrit une entreprise qui continue de pénétrer l’industrie, tandis que la carte de pointage de rentabilité décrit une entreprise qui est incapable de faire évoluer ses opérations. La transformation de la R&D en flux de trésorerie disponible pouvant effectivement être reversé aux actionnaires semble être dans un avenir lointain car la rentabilité continue de baisser. La société a continué de démontrer son incapacité à réduire les coûts d’exploitation dans des environnements inflationnistes, les coûts de R&D et des « autres SGA » augmentant de 100 % sur la même période, alors que les coûts augmentaient de 65 %. Le manque de levier opérationnel joue un rôle majeur dans la baisse du cours de l’action en 2021 et 2022.

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FactSet, Travail de l’auteur

En raison de la baisse des revenus, le rendement des capitaux propres de l’entreprise continue de se détériorer. Les marges avant impôts se sont détériorées à des niveaux nettement différents des marges de -11 % observées en mars 2021. Ce ralentissement, associé à une augmentation de 17 % du ratio de levier, a accru le rendement de l’actualisation des fonds propres. Il est important de se rappeler que les actionnaires continueront de ne rien réaliser jusqu’à ce que la direction facilite la croissance ou jusqu’à ce que les opérations puissent évoluer.

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FactSet, Travail de l’auteur

Le cas inhabituel de Schrödinger par rapport à nombre de ses pairs, dont certains sont cotés en bourse depuis la même durée que Schrödinger, indique la possibilité d’une distribution de rendement à la baisse significative. Une analyse visuelle des indicateurs de rentabilité des entreprises montre que leurs bénéfices d’exploitation sont parmi les moins performants de leurs groupes de pairs respectifs. Ceci, ainsi que la valorisation la plus élevée du groupe, indique une déconnexion entre les fondamentaux et le prix du marché qui ne peut pas continuer à persister.

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FactSet, Travail de l’auteur

Dernières pensées

Schrödinger a développé un logiciel qui continuera à soutenir le secteur en expansion de la R&D médicale pendant de nombreuses années. Les plus grandes sociétés pharmaceutiques du monde utilisent le logiciel, soutenu par une équipe d’étoiles. C’est le point où le concept d’évolutivité et la capacité de la direction à transformer ce produit en une activité génératrice de flux de trésorerie lourds sont importants. La triste réalité est que la direction de l’entreprise continue d’avoir beaucoup de mal à effectuer des changements importants dans les facteurs sous-jacents du compte de résultat. Par conséquent, je ne considère pas cela comme un investissement viable.

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