12 mars 2025
Découvrez comment les nouveaux modèles Deep Research peuvent automatiser la recherche complexe. Nous comparerons également les modèles publiés par OpenAI, Google et Perplexity.
La recherche a toujours été une course contre la montre. Désormais, avec l'intelligence artificielle (IA), cette course s'accélère plus que jamais. L'IA ne se limite plus à l'automatisation des tâches. Elle change la façon dont nous recueillons, analysons et interprétons les informations. Du tri de vastes ensembles de données à la découverte d'informations en quelques secondes, les outils de recherche basés sur l'IA redéfinissent la vitesse et la profondeur de la découverte d'informations.
Un élément clé de ce changement est l'essor des modèles de recherche approfondie, qui sont rapidement devenus une tendance majeure. Les entreprises de l'industrie de l'IA lancent leurs propres versions, ce qui témoigne d'un changement fondamental dans la façon dont l'IA traite et fournit l'information.
Contrairement aux outils d'IA traditionnels qui offrent des réponses superficielles, ces modèles avancés plongent plus profondément, essayant de fournir des informations très contextualisées et précises. Les principales entreprises technologiques comme OpenAI, Google et Perplexity sont à l'origine de ce mouvement, améliorant continuellement les capacités de recherche de l'IA.
Ces progrès sont évidents dans les tests de référence comme Humanity’s Last Exam, qui évalue un modèle d'IA sur le raisonnement complexe et la résolution de problèmes. Le modèle Deep Research d'OpenAI a montré une amélioration impressionnante par rapport aux versions précédentes. Ce bond en avant en termes de performances signifie que le modèle peut s'attaquer à des questions de recherche difficiles avec précision.
Dans cet article, nous allons explorer les caractéristiques uniques des modèles Deep Research d'OpenAI, Google et Perplexity. Nous verrons comment ces modèles améliorent les méthodes de recherche, augmentent la productivité et façonnent l'avenir des assistants basés sur l'IA.
Commençons par examiner de plus près comment différents modèles de Deep Research stimulent l'innovation en matière de recherche grâce à des informations avancées.
Le 2 février 2025, OpenAI a présenté Deep Research, un agent d'IA avancé conçu pour la recherche approfondie en plusieurs étapes. Propulsé par une variante du prochain modèle o3 d'OpenAI, il peut analyser des centaines de sources, y compris des textes, des images et des PDF. Il utilise ensuite ces données pour générer des rapports détaillés et cités en seulement 5 à 30 minutes, ce qui est beaucoup plus rapide que la recherche manuelle.
Contrairement aux chatbots d'IA de base, Deep Research est conçu pour les professionnels des secteurs de la finance, de la science et de l'ingénierie qui ont besoin d'outils précis et approfondis, et pas seulement de réponses rapides. Deep Research demande même aux utilisateurs des éclaircissements au cours du processus afin d'affiner ses résultats.
OpenAI continue de l'améliorer et a récemment ajouté des images intégrées avec des citations et une meilleure gestion des fichiers. Dans l'ensemble, qu'il s'agisse d'analyser les marchés ou de décortiquer des études techniques, Deep Research vise à fournir des informations structurées et fiables.
Gemini Deep Research de Google, lancé le 11 décembre 2024, est un assistant IA conçu pour simplifier la complexité des tâches liées à la recherche approfondie. Il automatise l'ensemble du processus en effectuant des recherches sur le web, en analysant les données et en générant des rapports structurés. Il fournit également des liens directs vers les sources, le tout en cinq minutes environ.
Ce qui rend Gemini unique, c'est son approche dynamique et itérative. Au lieu de simplement extraire des résultats statiques, il affine ses requêtes au fur et à mesure qu'il découvre de nouvelles informations. Il commence par rechercher des informations générales, mais modifie son orientation à mesure qu'il recueille plus de détails. Ce processus se répète jusqu'à ce qu'il crée un résumé clair et bien structuré à exporter sous forme de document bien formaté.
Gemini peut également aider les utilisateurs à découvrir des ressources précieuses mais souvent négligées que les recherches standard pourraient manquer. Si vous avez besoin de plus de détails sur un sujet particulier, vous pouvez simplement poser une question de suivi, et Gemini peut affiner le rapport en temps réel.
Lancé le 14 février 2025, le mode Deep Research de Perplexity fait passer la réponse aux questions au niveau supérieur. Il effectue plusieurs recherches, analyse des centaines de sources et applique un raisonnement avancé pour fournir des informations de niveau expert, le tout en quelques minutes seulement.
Cet outil permet de gagner du temps en traitant des sujets complexes qui nécessiteraient autrement des heures de recherche manuelle. Son approche est intelligente et adaptative : il effectue des recherches sur le web, lit des documents et affine sa stratégie à mesure qu'il recueille des informations. Le résultat peut être un rapport clair et détaillé que vous pouvez exporter au format PDF ou document, ou partager en tant que Perplexity Page.
Ce qui distingue vraiment ces modèles, c'est leur approche de recherche intelligente. Chacun utilise des techniques avancées pour fournir des réponses de haute qualité de manière efficace.
Voici un aperçu rapide de leur fonctionnement :
Bien qu'ils aient des processus différents fonctionnant sous le capot de ces modèles, ils partagent de nombreuses caractéristiques. Ils peuvent tous analyser des données, identifier des schémas clés et générer des rapports structurés, présentant des informations claires et lisibles. De même, ils peuvent utiliser des supports visuels tels que des graphiques pour rendre l'information plus facile à interpréter. De plus, ils prennent en charge la gestion intégrée des citations, ce qui garantit la transparence.
Les modèles de recherche approfondie ont le potentiel de redéfinir notre façon de travailler en gérant des tâches de recherche complexes avec rapidité et précision. Ils peuvent analyser d'énormes quantités d'informations en quelques minutes, fournissant des informations structurées qui permettent de gagner du temps dans tous les secteurs.
En identifiant les schémas cachés et en générant des observations précises, ces modèles peuvent aider les organisations à optimiser leurs opérations, à anticiper les tendances et à prendre des décisions plus intelligentes. Au-delà des grandes entreprises, ils rendent la recherche de niveau expert accessible aux étudiants, aux petites entreprises et aux particuliers, permettant des choix éclairés sans expertise spécialisée.
Voici quelques applications concrètes des modèles de recherche approfondie (Deep Research) :
Chacun des modèles de Deep Research possède ses propres forces et limitations. Par exemple, le modèle Deep Research d'OpenAI atteint une précision de 26,6 % dans le benchmark Humanity's Last Exam, bien qu'il soit réservé aux utilisateurs Pro.
Parallèlement, le modèle Deep Research de Perplexity offre une interface conviviale avec des requêtes quotidiennes gratuites, atteignant une précision de 21,1 %. Dans le même temps, le modèle Deep Research de Gemini est un assistant IA plus rapide, mais il atteint une précision inférieure de 6,2 % et nécessite un abonnement payant à Gemini Advanced.
Maintenant que nous avons vu comment ces modèles peuvent générer des informations dans tous les secteurs, examinons rapidement leurs avantages :
Bien que ces modèles offrent de nombreux avantages, ils présentent également certains défis à garder à l'esprit :
Les modèles de recherche approfondie en sont encore à leurs débuts. Bien qu'ils offrent un accès rapide à des réponses bien documentées, ces réponses ne sont pas toujours fiables. Ces modèles peuvent parfois mal interpréter les données, mélanger des sources crédibles avec des rumeurs ou omettre de souligner les incertitudes. Cependant, grâce à des avancées continues, ils ont le potentiel de devenir des outils de recherche fiables.
Pour des réponses rapides, des modèles plus simples comme GPT-4o fonctionnent bien et peuvent être plus rentables. Cependant, à mesure que l'IA continue de s'améliorer, nous pouvons nous attendre à ce que ces modèles de recherche approfondie évoluent et offrent des informations quotidiennes encore plus précises.
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