La méthode de Monte Carlo est une technique qui permet la résolution d'un grand nombre de problèmes en mathématiques. L'inconvénient de la méthode est la lourdeur des calculs spécialement dans le cadre multidimensionnel. L'estimation de la « Tail Value-at-Risk » dans le cas d'un grand portefeuille ou la tarification d'un portefeuille d'actions comme les options asiatiques peuvent être relativement longues. Dans ce genre de cas, on peut définir une borne supérieure d'ordre convexe en remplaçant la copula par une copula comonotone. Dans cet article, nous introduisons la méthode de Monte Carlo comonotone qui combine les avantages des deux approches. En utilisant l'approximation comonotone comme variable aléatoire de contrôle, nous obtenons une estimation plus précise et donc une simulation moins longue. La CoMc a une large application et les résultats obtenus montrent une amélioration remarquable en terme de vitesse de résolution. Nous illustrerons cette méthode par l'estimation de la TVar, la tarification d'un portefeuille d'actions et des options asiatiques.