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Découvrez comment les nouveaux modèles de recherche profonde peuvent automatiser des recherches complexes. Nous comparerons également les modèles publiés par OpenAI, Google et Perplexity.
La recherche a toujours été une course contre la montre. Aujourd'hui, avec l'intelligence artificielle (IA), cette course devient plus rapide que jamais. L'IA ne se limite plus à l'automatisation des tâches. Elle modifie la manière dont nous recueillons, analysons et interprétons les informations. Qu'il s'agisse de trier d'énormes ensembles de données ou de découvrir des informations en quelques secondes, les outils de recherche en IA redéfinissent la vitesse et la profondeur de la découverte d'informations.
Un élément clé de ce changement est la montée en puissance des modèles de recherche approfondie (Deep Research), qui sont rapidement devenus une tendance majeure. Les entreprises du secteur de l'IA lancent leurs propres versions, signalant un changement fondamental dans la manière dont l'IA traite et fournit des informations.
Contrairement aux outils d'IA traditionnels qui offrent des réponses superficielles, ces modèles avancés vont plus loin et tentent de fournir des informations précises et hautement contextualisées. Des entreprises technologiques de premier plan comme OpenAI, Google et Perplexity sont à l'origine de ce mouvement, améliorant sans cesse les capacités de recherche de l'IA.
Ces progrès apparaissent clairement dans les tests de référence tels que 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 signifie que le modèle peut s'attaquer à des questions de recherche difficiles avec précision et exactitude.
Dans cet article, nous allons explorer les caractéristiques uniques des modèles de recherche approfondie d'OpenAI, de Google et de Perplexity. Nous verrons comment ces modèles améliorent les méthodes de recherche, stimulent la productivité et façonnent l'avenir des assistants alimentés par l'IA.
Aperçu des modèles de recherche approfondie
Commençons par examiner de plus près comment les différents modèles de recherche approfondie favorisent l'innovation dans la recherche grâce à des connaissances avancées.
Le modèle de recherche approfondie d'OpenAI
Le 2 février 2025, OpenAI a présenté Deep Research, un modèle avancé d'agent d'IA conçu pour des recherches approfondies en plusieurs étapes. Activé par une variante du futur modèle OpenAI o3, 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 qu'une recherche manuelle.
Contrairement aux chatbots d'IA de base, Deep Research est conçu pour les professionnels de secteurs tels que la finance, la science et l'ingénierie, qui ont besoin d'outils précis et approfondis, et pas seulement de réponses rapides. Deep Research demande même aux utilisateurs des précisions 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.
Fig. 1. Aperçu du modèle de recherche approfondie d'OpenAI.
Le modèle Gemini Deep Research de Google
Gemini Deep Research de Google, lancé le 11 décembre 2024, est un assistant d'intelligence artificielle conçu pour simplifier les tâches complexes 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 se contenter de 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 change d'orientation au fur et 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 la forme d'un document soigneusement 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 donné, il vous suffit de poser une question complémentaire et Gemini peut affiner le rapport en temps réel.
Lancé le 14 février 2025, le mode Deep Research de Perplexity permet de répondre à des questions à un niveau supérieur. Il effectue des recherches multiples, 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 au fur et à mesure qu'il recueille des informations. Le résultat peut être un rapport clair et détaillé que vous pouvez exporter sous forme de PDF ou de document ou partager sous forme de page Perplexité.
Fig. 3. L'interface de chat Deep Research de Perplexity.
Qu'est-ce qui distingue chaque modèle d'IA de Deep Research ?
Ce qui distingue vraiment ces modèles, c'est leur approche intelligente de la recherche. Chacun d'entre eux utilise des techniques avancées pour fournir efficacement des réponses de haute qualité.
Voici un bref aperçu de leur fonctionnement :
Le modèle Deep Research de l'OpenAI: Il a été formé de bout en bout à l'apprentissage par renforcement sur des tâches de navigation et de raisonnement difficiles, ce qui lui permet de planifier des trajectoires de recherche en plusieurs étapes pour localiser et vérifier des données. Il s'adapte en temps réel en revenant sur ses pas et en ajustant sa stratégie en fonction des nouvelles informations découvertes.
Le modèle de recherche approfondie Gemini de Google : Il crée un plan de recherche en plusieurs étapes et parcourt et affine ses recherches sur le web de manière itérative afin de rassembler, vérifier et synthétiser les données pertinentes. Il ajuste continuellement son approche en fonction des nouvelles informations.
Le modèle de recherche approfondie de Perplexity : Il génère et affine de manière itérative un plan de recherche, en recherchant, en lisant et en raisonnant à partir de centaines de sources afin d'acquérir une compréhension approfondie d'un sujet.
Bien que ces modèles soient dotés de processus différents, ils partagent de nombreuses caractéristiques. Ils sont tous capables d'analyser des données, d'identifier des modèles clés et de générer des rapports structurés, présentant des informations dans un format clair et lisible. De même, ils peuvent utiliser des aides visuelles telles que des diagrammes et des graphiques pour faciliter l'interprétation des informations. En outre, ils permettent une gestion intégrée des citations qui garantit la transparence.
Fig. 4. Fonctions essentielles des modèles de recherche approfondie. Image de l'auteur.
L'impact des modèles de recherche approfondie
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 des quantités massives d'informations en quelques minutes et fournir des informations structurées qui permettent de gagner du temps dans tous les secteurs d'activité.
En identifiant des modèles 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, leur permettant de faire des choix éclairés sans expertise spécialisée.
Applications concrètes dans tous les secteurs d'activité
Voici quelques applications concrètes des modèles de Deep Research :
L'investissement et l'analyse financière : Ils peuvent être utilisés pour réaliser un examen approfondi des données du marché, des rapports financiers et des tendances de l'actualité afin d'aider les investisseurs et les analystes à identifier les opportunités lucratives et les risques.
Accélération de la recherche scientifique : Les chercheurs dans des domaines tels que la médecine peuvent utiliser ces modèles pour étudier les données et explorer de nouvelles percées. Ils peuvent par exemple analyser des milliers d'articles de recherche pour identifier des traitements potentiels.
Développement de produits: Ces modèles permettent d'examiner les réactions des clients, les tendances du marché et les données concurrentielles afin d'éclairer l'innovation des produits et la planification stratégique.
Soutenir les décisions politiques : Les gouvernements et les organismes de recherche peuvent utiliser ces modèles pour analyser les problèmes mondiaux et contribuer à l'élaboration de politiques et de réglementations plus efficaces.
Recherche juridique automatisée : Ces modèles peuvent analyser rapidement de vastes bases de données de jurisprudence, de lois et d'avis juridiques afin d'identifier les précédents et les points de vue pertinents.
Comparaison des modèles de recherche approfondie
Chaque modèle Deep Research possède ses propres forces et limites. Par exemple, le modèle Deep Research d'OpenAI atteint une précision de 26,6 % dans le test de référence Humanity's Last Exam, bien qu'il soit réservé aux utilisateurs Pro.
Le modèle Deep Research de Perplexity offre quant à lui une interface conviviale avec des requêtes quotidiennes gratuites et atteint une précision de 21,1 %. Parallèlement, le modèle Deep Research de Gemini est un assistant d'IA plus rapide, mais il atteint une précision inférieure de 6,2 % et nécessite un abonnement payant à Gemini Advanced.
Fig. 5. Comparaison des modèles de Deep Research. Image de l'auteur.
Avantages et inconvénients de l'exploitation des modèles de recherche approfondie
Maintenant que nous avons vu comment ces modèles peuvent apporter des informations dans tous les secteurs d'activité, examinons rapidement leurs avantages :
Évolutivité: Ces modèles peuvent s'adapter à différents besoins de recherche, de la recherche rapide d'informations à l'analyse approfondie. Ils traitent aussi bien les requêtes à petite échelle que les projets à grande échelle dans tous les secteurs d'activité.
Réduction des coûts : L'automatisation des processus de recherche complexes réduit le besoin de travail manuel, ce qui diminue considérablement les coûts de main-d'œuvre. Les organisations peuvent réorienter ces économies vers l'innovation, améliorant ainsi la productivité globale.
Anticipation des tendances : Ces modèles peuvent analyser de grandes quantités de données pour identifier les tendances émergentes avant qu'elles ne deviennent courantes. En détectant rapidement les modèles et les changements, ils aident les utilisateurs à prendre des décisions éclairées.
Si ces modèles présentent de nombreux avantages, ils s'accompagnent également de certains défis à relever :
Surcharge de contexte: Ces modèles peuvent parfois suranalyser, s'attacher à des détails mineurs et produire de longs rapports. Les utilisateurs peuvent avoir besoin d'affiner les résultats pour en extraire les informations les plus pertinentes.
Dilemmes éthiques: Les modèles d'IA de Deep Research peuvent extraire des informations de contenus protégés par des droits d'auteur. Cela peut entraîner des problèmes juridiques potentiels. Les entreprises peuvent examiner attentivement les résultats pour s'assurer de leur conformité.
Dépendance à l'égard des compétences : Pour obtenir les meilleurs résultats, il faut connaître l'IA. Des invites peu claires conduisent à des réponses vagues. Les utilisateurs qui n'ont pas l'habitude de formuler des requêtes précises peuvent avoir du mal à maximiser le potentiel du modèle.
Principaux enseignements
Les modèles de recherche approfondie en sont encore à leurs débuts. S'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 ne pas mettre en évidence les incertitudes. Toutefois, grâce à des progrès continus, ils ont le potentiel de devenir des outils de recherche fiables.
Pour des réponses rapides, des modèles plus simples comme le GPT-4o fonctionnent bien et peuvent être plus rentables. Toutefois, à mesure que l'IA s'améliore, nous pouvons nous attendre à ce que ces modèles de recherche approfondie évoluent et offrent des informations quotidiennes encore plus précises.