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Qu’est-ce que Deep Research ?
Contrairement aux modèles classiques d’IA qui génèrent des réponses en quelques secondes, Deep Research fonctionne sur des tâches de longue durée (de 5 à 30 minutes), en explorant, analysant et synthétisant des centaines de sources en ligne.
Il agit comme un analyste de recherche, capable de produire des rapports détaillés, sourcés et argumentés sur des sujets complexes.
Comment fonctionne Deep Research ?
- Exploration multi-étapes : L’agent parcourt le web, sélectionne des sources fiables, et ajuste ses recherches en fonction des informations trouvées.
- Analyse et synthèse avancées : Il ne se contente pas d’agréger des résultats : il raisonne, compare les données et les contextualise.
- Rapports détaillés et sourcés : Chaque réponse est fournie sous forme de rapport structuré, avec des tableaux, des visualisations de données et des citations précises des sources utilisées.
- Optimisation pour la connaissance : Conçu pour les professionnels du marketing, de la finance, de la science ou de l’ingénierie, il peut aussi être utilisé pour des recherches personnelles (comparatifs de produits, recommandations d’achat, etc.).
Pourquoi Deep Research est une avancée majeure ?
1- Un pas vers une IA de plus en plus autonome
Deep Research marque une avancée dans la capacité des IA à réaliser des tâches complexes de manière indépendante.
Son approche, inspirée des agents intelligents, s’inscrit dans la feuille de route d’OpenAI vers une intelligence artificielle générale (AGI) capable d’explorer et de générer de nouvelles connaissances.
2- Une recherche approfondie et documentée
Contrairement aux moteurs de recherche classiques qui renvoient une liste de liens, Deep Research va plus loin :
- Il contextualise les informations pour fournir une synthèse exploitable.
- Il cite précisément ses sources, ce qui renforce la transparence et la fiabilité des résultats.
- Il comprend et ajuste son approche selon la demande et les nouvelles données trouvées.
3- Un gain de temps considérable
Des recherches qui prendraient plusieurs heures à un humain sont réalisées en quelques dizaines de minutes. Que ce soit pour :
- Une analyse de marché sur les applications mobiles,
- Une comparaison de produits avant un achat,
- Une revue de littérature scientifique.
Comment y accéder ?
Deep Research sera disponible dès aujourd’hui pour les abonnés Pro de ChatGPT.
Les utilisateurs de l’abonnement Plus et Team suivront. Les utilisateurs de comptes pour les entreprises et les universités disposeront enfin de l’accès également.
Les utilisateurs de la version gratuite ne pourront pas profiter de cette nouveauté
Une nouveauté pour quels cas d’usage ?
- Entreprises, finance : Études de marché approfondies en quelques minutes.
- Recherche scientifique : Revue de littérature automatisée avec citations précises.
- Journalisme & veille : Vérification et synthèse rapide d’informations complexes.
- Utilisation personnelle : Recherche du meilleur équipement selon des critères précis.
Quelles sont les 5 principales limites de cette nouveauté ?
Si Deep Research marque une avancée intéressante dans l’automatisation de la recherche en ligne, il n’est pas exempt de limitations et défis.
Voici les principales contraintes à considérer :
1- Un accès aux sites web limité en cas de blocage
L’un des défis majeurs pour Deep Research est la dépendance aux sources accessibles.
De nombreux sites de qualité, en particulier ceux des médias, des revues scientifiques ou des bases de données payantes, peuvent bloquer l’accès aux robots d’exploration, dont ceux d’OpenAI.
Les conséquences ?
- Moins de diversité dans les sources : si des sites majeurs, réputés comme fiables, interdisent l’accès, Deep Research ne pourra pas analyser leurs contenus.
- Fiabilité des résultats impactée : l’IA pourrait devoir se contenter de sources secondaires ou moins réputées.
- Biais informationnel : sans accès à certaines bases de données académiques, scientifiques ou économiques, Deep Research pourrait privilégier des informations moins pertinentes ou issues de sources à la crédibilité variable.
Ceci dit, nous l’avons déjà vu avec Le Monde, OpenAI pourrait établir des partenariats avec des éditeurs de contenus premium (médias, revues scientifiques) pour garantir un accès légal et encadré aux informations de qualité.
2- Fiabilité et hallucinations
Même si Deep Research cite ses sources, cela ne garantit pas l’exactitude des informations.
L’IA pourra en effet mal interpréter une donnée et tirer des conclusions erronées, citer une source peu fiable si elle ne filtre pas suffisamment bien les contenus, ou encore générer des « hallucinations » (fausses informations mal fondées sur le web).
Les conséquences ?
- L’utilisateur doit toujours vérifier les sources citées avant de s’appuyer sur un rapport.
- Le modèle pourra confondre des opinions et des faits, en particulier sur des sujets polémiques ou peu documentés.
- La qualité des réponses dépendra du volume d’informations accessibles : si le sujet est mal couvert sur Internet, Deep Research pourrait donner une réponse incomplète ou biaisée.
3- Temps de réponse plus long
Contrairement aux réponses quasi-instantanées des modèles traditionnels, Deep Research peut prendre entre 5 et 30 minutes pour finaliser une recherche.
4- Absence d’accès aux sources payantes et privées
Deep Research ne peut pas accéder aux bases de données payantes (ex : Reuters, JSTOR, ScienceDirect, Statista), ni aux contenus derrière un paywall.
Les conséquences ?
- Impossibilité d’accéder à des études scientifiques, livres sous copyright ou études économiques majeures.
- Moins pertinent pour des domaines spécialisés et b2b nécessitant des sources propriétaires.
5- Ne pas sous-estimer le temps du fact-checking
Si cette nouveauté pourra vous faire gagner du temps pour dégrossir le travail, il ne faudra pas pour autant sous-estimer le temps nécessaire pour vérifier toutes les sources utilisées pour la construction de l’output.
Dans certains cas, le temps de vérification pourrait être quasi équivalent au temps initialement nécessaire pour réaliser la recherche dans son intégralité.
Vers une IA de recherche ultra-performante ?
Avec Deep Research, OpenAI franchit un cap dans l’automatisation du travail intellectuel de recherche.
Il ne s’agit plus seulement d’assister les utilisateurs, mais bien de réaliser des tâches de recherche autonomes, avec un niveau de profondeur et de précision inédit jusqu’à présent.
Fondateur de LEPTIDIGITAL et consultant spécialisé en acquisition de leads B2B (SaaS) et SEO. Passionné par le marketing digital, l’intelligence artificielle et le référencement naturel, il possède une solide expérience dans ces domaines. Au fil de sa carrière, il a occupé des postes clés en tant que SEO Manager et responsable e-commerce pour plusieurs grandes entreprises, dont Altice Media, Infopro Digital, Voyage Privé et le Groupe ERAM. Sur le plan personnel, c’est un curieux insatiable, également passionné par la photographie, le badminton et les voyages. Pour toute demande de partenariat, privilégiez une prise de contact via LinkedIn ou par email à [email protected].
