Simular automatise votre Mac et PC avec un agent fiable

Simular veut piloter votre Mac ou PC et exécuter vos tâches répétitives sur le bureau, pas seulement dans le navigateur. L’enjeu business est simple : transformer des procédures manuelles en automatisations fiables, prêtes pour la production, sans intégrations lourdes.

La promesse : des gains de temps immédiats pour PME et freelances grâce à des workflows que l’agent apprend avec vous, puis convertit en code déterministe auditable.

Pourquoi simular change la donne sur le desktop

Dans les faits, Simular automatise des tâches multi‑applications sur macOS aujourd’hui et prépare un déploiement Windows via le programme Windows 365 for Agents de Microsoft. Microsoft pousse une exécution sécurisée dans le cloud Windows pour agents, orchestrée par Windows 365, ce qui facilite le passage à l’échelle en entreprise. Référence utile : la documentation Windows 365 de Microsoft présente l’approche d’hébergement managé ( Windows 365 ).

L’originalité tient à une approche neuro‑symbolique (neuro‑symbolic). L’agent explore et apprend avec vous ; dès qu’un parcours réussit, il est gelé en code déterministe, lisible et rejouable. Contrairement aux agents pilotés uniquement par un modèle de langage de grande taille (LLM), cette étape élimine l’aléa au moment d’exécuter en production.

En pratique, cela change trois choses pour l’entreprise : fiabilité sur des enchaînements de 10 à 30 étapes, auditabilité (on peut inspecter le code) et déploiement sur l’existant sans intégrations API coûteuses.

Ce que fait Simular (et ce qui change)

L’agent navigue entre navigateur, tableurs, PDF et logiciels métiers. Il clique, copie, colle, renomme, classe et extrait des données. L’approche cible le « vrai » poste de travail, au‑delà des scripts web.

L’intérêt business est clair : moins d’échecs cumulés dans les workflows, meilleure traçabilité pour la conformité, et adoption plus rapide car l’agent s’adapte aux outils déjà présents. Côté financement et crédibilité industrielle, Simular a annoncé une levée de 21,5 millions de dollars auprès d’investisseurs dont le fonds NVentures de NVIDIA ( NVentures ) et a été couvert par la presse tech internationale ( TechCrunch ).

Cas d’usage immédiats pour PME et freelances

Prospection commerciale : l’agent identifie des profils sur YouTube ou LinkedIn, récupère leurs coordonnées publiques, et alimente un tableur ou un système de gestion de la relation client (CRM). Back‑office : il extrait des champs clés depuis des PDF de contrats ou de factures vers Excel ou un outil de planification des ressources de l’entreprise (ERP). Côté achats/ventes : il compare des prix sur plusieurs sites et prépare des demandes de devis. Pour l’immobilier : il collecte des annonces, met à jour des comparables et pose des alertes de prix. Santé/assurances : il agrège des informations de praticiens ou de contrats à partir de sites publics avec vérification humaine. E‑commerce : il tient à jour le catalogue, surveille les ruptures et réconcilie commandes et factures. Marketing : il reformate des articles en fils sociaux et planifie la diffusion. Opérations : il exécute des recherches de numéros VIN, consolide des infos publiques et prépare des reportings périodiques.

Comment ça marche, simplement

Phase d’apprentissage : vous montrez la tâche et corrigez si besoin. L’agent propose, vous validez, jusqu’à un parcours complet. Une fois la recette trouvée, le trajet est converti en code déterministe. On évite alors les dérives habituelles des LLM en exécution réelle.

Sous le capot, l’agent combine vision d’écran et modules experts pour repérer précisément les éléments de l’interface utilisateur (UI). Les journaux d’exécution sont conservés, et des reprises sont possibles en cas d’exception.

Côté intégration, des déclencheurs via crochet web (webhook) activent les workflows quand un événement survient, puis l’agent restitue les résultats vers Sheets, email ou Slack. Ainsi, un ticket entrant dans le CRM peut auto‑déclencher une recherche, un enrichissement et une réponse type.

Intégration SI et sécurité sans friction

À court terme, l’exécution s’appuie sur Mac locaux ; côté Windows, l’hébergement via Windows 365 apporte disponibilité, standardisation logicielle et gestion centralisée. Les accès et secrets doivent passer par des coffres dédiés, avec rôles et cloisonnement par workflow. La traçabilité s’améliore si vous versionnez le code dans Git et conservez les journaux d’exécution.

Pour la conformité, auditez les étapes sensibles, bornez l’accès aux données personnelles identifiables (PII), appliquez des politiques de rétention et du chiffrement au repos et en transit. Cette discipline facilite les revues internes et les demandes d’audit externes.

Mesurer le ROI sans y passer des heures

Commencez par une base factuelle sur un mois d’exploitation.

• Indicateurs clés : taux de succès par exécution, temps moyen par tâche, heures économisées par semaine, taux d’erreur comparé à l’humain, coût par exécution.

Ensuite, calculez : (temps humain − temps agent) × volume × coût horaire − coût outil − temps de supervision. Une cible réaliste est un retour sur investissement en moins de huit semaines sur deux à trois workflows, avant d’élargir.

Limites et bonnes pratiques à garder en tête

Évitez d’automatiser les décisions à fort enjeu ou touchant des données ultra sensibles. Prévoyez les variations d’UI, les versions logicielles et les aléas réseau. Mettez en place une revue humaine sur les étapes critiques, des tests récurrents, et un plan de repli manuel. Documentez les recettes, versionnez‑les et surveillez les dérives de performance dans le temps.

Positionnement express face aux alternatives

L’atout principal : l’automatisation desktop multi‑apps, couplée à du code déterministe auditable, vise la fiabilité réelle en production. C’est plus large que la seule « automation navigateur » et plus vérifiable que le pilotage 100 % LLM. Les points à suivre : disponibilité Windows à grande échelle, profondeur du catalogue de recettes, et couverture applicative dans des métiers spécifiques..

Conclusion opérationnelle

Recommandation : lancez un pilote sur deux tâches à fort volume et faible risque, avec un objectif de 30 à 50 % de temps gagné en 30 jours. Le point clé : la conversion en code déterministe rend l’automatisation de bureau exploitable à l’échelle pour PME et freelances. Agissez vite, avant que cette capacité ne devienne un standard attendu par vos clients et vos équipes.