L'Annual Recurring Revenue (ARR), ou revenu annuel récurrent, est la mesure standardisée du chiffre d'affaires contractuel récurrent annualisé d'une entreprise à abonnements — principalement les sociétés SaaS (Software as a Service), les plateformes cloud ou tout modèle d'abonnement B2B. Il constitue l'indicateur de taille et de momentum le plus utilisé dans l'écosystème startup et dans l'évaluation des sociétés à revenus récurrents.

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Sa formule est simple : ARR = MRR × 12. L'ARR exclut les revenus one-shot (implémentation, conseil ponctuel, licences perpétuelles) pour ne retenir que la composante récurrente contractualisée. Un ARR de CHF 2,4 millions signifie que la société dispose de contrats actifs générant CHF 200 000 de revenus récurrents par mois.

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En évaluation de startup et de scale-up SaaS, l'ARR est le multiple de référence : les transactions de marché se réalisent généralement entre 3x et 15x l'ARR selon le taux de croissance, le NRR, la marge brute et le profil de churn. Une société SaaS croissant à +80 % par an avec un NRR de 125 % et un churn < 3 % peut atteindre 12 à 15x ARR — une prime considérable par rapport à une société B2B classique valorisée à 6 à 8x EBITDA.

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La distinction entre ARR et MRR est importante en due diligence : l'ARR peut masquer une saisonnalité importante si les contrats sont concentrés sur certains mois. L'analyse cohortale de l'ARR (rétention, expansion, contraction par cohorte de clients) est indispensable pour évaluer la qualité de la base récurrente.

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Exemple : une scale-up SaaS suisse affiche un ARR de CHF 3,6 millions (300 clients × CHF 12 000 ARR moyen). Le taux de croissance ARR est de +65 % sur 12 mois, le NRR de 118 % et le churn brut de 4,5 %. Dans un contexte de marché 2025, la valorisation pre-money négociée lors de la Série B ressort à CHF 25,0 millions — soit environ 6,9x ARR, reflétant la maturité du produit et la croissance solide.

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Chez Hectelion, nous évaluons les sociétés SaaS franco-suisses en mobilisant les multiples d'ARR et les méthodes par options réelles, en les ancrant dans les données de marché les plus récentes.