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La startup Simile vient de boucler une levée de fonds de 100 millions de dollars. Selon Bloomberg, ce financement servira à développer des outils capables d’aider les entreprises à anticiper les réactions des gens.
L’idée est d’estimer, par exemple, quels produits un client pourrait acheter. Ou encore, quelles questions des analystes pourraient poser lors des conférences financières.
Une boule de cristal numérique offerte par Simile
L’entreprise est restée discrète pendant plusieurs mois, le temps de concevoir son modèle. Mais cette semaine, elle est finalement sortie de l’ombre. Son système a été entraîné à partir d’entretiens menés avec des centaines de personnes, explorant leur quotidien, leurs choix et leurs habitudes.
Et ce n’est pas tout. L’IA a également analysé des données de transactions historiques et des extraits d’études scientifiques sur le comportement humain. Ce mélange de témoignages réels et de données concrètes permet à Simile de créer des simulations numériques peuplées d’agents d’IA.
Ces agents représentent les préférences de personnes réelles. Ce qui permet de simuler des décisions dans différentes situations. Grâce à cette approche, Simile espère anticiper les choix qu’un individu pourrait faire, peu importe le contexte.
Cette technologie pourrait remplacer les traditionnels groupes de discussion, souvent longs et coûteux. Au lieu de réunir des participants dans une salle avec des snacks et des questionnaires, les entreprises pourraient simplement observer des simulations virtuelles.
Selon Bloomberg, le géant pharmaceutique CVS teste déjà ce système pour décider quels produits mettre en rayon ou promouvoir davantage. L’objectif est clair : mieux comprendre les préférences des clients sans attendre qu’ils les expriment directement.
Levée de fonds Simile : pourquoi maintenant ?
D’abord, cette levée de Simile intervient alors que le rôle de l’IA dans les décisions humaines devient de plus en plus central. Comme l’a récemment souligné PYMNTS, la question de savoir si les machines peuvent réellement comprendre les motivations humaines devient urgente.
Jusqu’ici, les systèmes actuels sont conçus pour maximiser la précision et la rapidité. Mais les humains, eux, sont bien plus imprévisibles. Leurs décisions sont influencées par la culture, les normes sociales et leur expérience personnelle, des éléments que les algorithmes prennent rarement en compte.
Toutefois, une étude de l’Université de Washington apporte une piste encourageante. Les chercheurs suggèrent que les machines pourraient apprendre les valeurs humaines en observant les comportements dans différents contextes culturels.
Cette méthode pourrait rendre les systèmes plus sensibles aux réalités humaines et inspirer davantage confiance auprès des utilisateurs.
Dans le même temps, l’IA conversationnelle transforme déjà les habitudes. D’après PYMNTS Intelligence, ces outils remplacent de plus en plus les méthodes de recherche traditionnelles. Notamment pour les achats et les décisions financières.
Les utilisateurs les plus expérimentés sont près d’un tiers plus nombreux à abandonner les anciens outils au profit de solutions basées sur l’IA. Chez les utilisateurs réguliers, ce remplacement est passé de 22 % à 30 % en un mois.
Même tendance du côté des achats, où près de la moitié des utilisateurs experts utilisent désormais l’IA à la place des méthodes classiques. Tout cela explique le timing de Simile.
Vers la fin des études de marché traditionnelles ?
Depuis des décennies, les études de marché suivent le même rituel. On recrute des panels, on distribue des questionnaires, on observe des réactions derrière une vitre sans tain.
Tout cela coûte cher, prend du temps et mobilise des équipes entières. Ce secteur pèse des milliards chaque année et fait vivre cabinets spécialisés, instituts de sondage et consultants stratégiques.
Mais l’ambition de Simile grâce à cette levée pourrait rebattre les cartes. Si ses simulations deviennent suffisamment fiables, une entreprise pourrait tester un produit en quelques heures. Elle ajustera un prix en quelques clics et observera des réactions virtuelles sans louer de salle ni indemniser de participants.
L’argument économique est redoutable. Moins de coûts fixes, plus de rapidité, et des tests possibles à l’infini. Or, si les simulations de comportements humains se généralisent. Les entreprises pourraient baser une part importante de leurs décisions sur des agents virtuels plutôt que sur de vrais individus.
Qu’est-ce que cela implique ?
Eh bien, ces modèles reproduisent des habitudes et des choix à partir de données existantes. Cependant, ils ne reflètent jamais entièrement la complexité des interactions réelles.
Et à force de privilégier ces représentations numériques, le contact direct avec les consommateurs ou les collaborateurs pourrait perdre de son importance. Un paradoxe se dessine alors.
En cherchant à mieux comprendre les humains, les entreprises pourraient progressivement s’éloigner de ce qu’ils sont réellement. Les décisions seront prises à partir de projections, de tendances et de comportements simulés. Et non à partir d’observations concrètes et imprévisibles.
Cela introduit un risque de déconnexion entre ce que prévoient les modèles et ce que les individus font dans la réalité. Ce qui pourrait biaiser les données. Par conséquent, les décisions prises risquent d’être faussées.
Bien sûr, si cela venait à arriver, on pourrait aussi assister à une transformation progressive du secteur, où les études traditionnelles servent à valider des hypothèses générées par l’IA.
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