Simular, une startup innovante spécialisée dans la construction d’agents d’intelligence artificielle pour Mac OS et Windows, a récemment levé 21,5 millions de dollars lors d’une levée de fonds de série A menée par Felicis. Des investisseurs tels que NVentures (la branche venture de Nvidia), le fonds préexistants South Park Commons, ainsi que d’autres ont également participé à cette opération. Ce qui distingue Simular des autres entreprises d’agents IA, c’est sa capacité à prendre le contrôle non pas du navigateur, mais de l’ensemble de l’ordinateur personnel, permettant une autonomie dans l’exécution de tâches complexes.
Selon Ang Li, co-fondateur et PDG de la société, l’agent IA peut, par exemple, déplacer la souris et effectuer des clics pour réaliser des actions répétitives comme copier et coller des données dans une feuille de calcul. La version 1.0 de leur logiciel pour Mac OS a été récemment lancée, tandis qu’une collaboration avec Microsoft vise à développer une version pour Windows. La startup fait partie des cinq entreprises sélectionnées dans le programme Windows 365 for Agents, annoncé mi-novembre, aux côtés de Manus AI, Fellou, Genspark et TinyFish. La date de sortie pour Windows reste indéfinie, mais Li assure qu’elle sera aussi ou plus populaire que la version Mac.
Simular mise sur une approche innovante alliant exploration libre et répétition contrôlée pour assurer la fiabilité de ses agents, avec en prime une transparence totale pour l’utilisateur.
Les fondateurs de Simular apportent une crédibilité solide à leur projet : Ang Li est un scientifique en apprentissage continu ayant travaillé chez DeepMind (Google), où il a rencontré Jiachen Yang, spécialiste en apprentissage par renforcement. Leur expérience, enrichie par de nombreuses publications, n’est pas purement académique : elle a été orientée vers l’amélioration des produits Google, notamment Waymo, ce qui leur confère une expertise précieuse pour résoudre les défis technologiques liés à l’agentic AI. Parmi ces défis majeurs figure la propension des modèles de langage à halluciner, c’est-à-dire à produire des réponses inexactes ou incohérentes lors de tâches nécessitant des milliers ou millions d’étapes.
Pour contourner ce problème, Simular innove en mariant la puissance des grands modèles de langage avec une approche dite « neuro-symbolique » : ses agents écrivent du code déterministe, permettant de rendre reproductible chaque étape. Une fois qu’un flux de travail est validé, il devient garant de succès chaque fois qu’il est relancé, éliminant ainsi l’aléa inhérent aux LLM. En donnant cet accès codé à l’utilisateur final, la startup favorise la transparence et la confiance, tout en conservant la souplesse d’exploration initiale pour atteindre la résultat optimal.
La clé du succès réside dans la capacité de l’agent à explorer des trajectoires efficaces, puis à stabiliser cette démarche sous forme de code fiable et vérifiable par l’utilisateur.
Les premiers clients bêta de Simular comprennent un concessionnaire automobile utilisant l’agent pour automatiser la recherche de numéros VIN, ou encore des associations de copropriétaires utilisant l’outil pour extraire des informations contractuelles à partir de PDF. Leur projet open source, actuellement disponible uniquement pour Mac, a déjà généré diverses automatisations touchant la création de contenu ou le marketing. Après une levée antérieure de 5 millions de dollars, la société a atteint un total de financements de 27 millions, avec des investisseurs prestigieux tels que Basis Set Ventures, Flying Fish Partners, Samsung NEXT, Xoogler Ventures, et Lenny Rachitsky, un investisseur ange et podcasteur.
