À retenir
- Les agents Deep Research sont utiles parce qu’ils peuvent passer plusieurs minutes à recueillir des sources et à les relier pour accomplir une tâche.
- L’output semble plus solide que la réponse d’un chatbot normal, mais il dépend encore de la qualité de la recherche, du choix des sources et de la synthèse.
- Utilisez Deep Research pour l’exploration et les premières versions de votre compréhension, puis vérifiez les affirmations avant de prendre des décisions.
Les LLMs comme ChatGPT et Gemini gèrent beaucoup de tâches quotidiennes : résumer des documents, trouver des idées, répondre aux questions de clients et bien plus encore. Mais ces outils montrent leurs limites lorsque vous avez besoin d’une véritable profondeur : une analyse en plusieurs étapes, une synthèse complexe et de la vraie recherche.
La solution? Les agents de recherche IA, des hybrides qui combinent l’IA conversationnelle à la navigation web autonome, aux intégrations d’outils, au raisonnement en plusieurs étapes et aux actions en plusieurs étapes. Oui, ils existent déjà, fonctionnent réellement et sont utiles. Contrairement aux chatbots, ils ne font pas que réagir; ils pensent (de façon mécanique et étape par étape, pas dans le sens où ils « développent une conscience »). Ils décomposent les problèmes, recueillent des données et les analysent comme un assistant de recherche junior avec une énergie illimitée, mais peut-être encore un jugement discutable.
Ces agents de recherche IA ont, de manière plutôt déroutante, reçu le même nom, « Deep Research », de plusieurs grandes entreprises d’IA, dont OpenAI, xAI, Perplexity et Gemini.
Si vous préférez, voici la vidéo de l’article complet!
Un exemple important est Deep Research d’OpenAI, construit sur son modèle o3, qui excelle dans les tâches de recherche détaillées. Ce n’est pas seulement un chatbot qui crache du texte. Il enquête activement et prend souvent de 5 à 30 minutes pour assembler des rapports détaillés appuyés par des citations. C’est long en temps d’IA et ça peut coûter beaucoup en tokens, mais le résultat offre de la profondeur et de la fiabilité (enfin, surtout. Les LLMs hallucinent encore, et nous y reviendrons). Conçus pour les professionnels, ces agents simplifient les workflows, qu’il s’agisse de mener une analyse de marché, de réviser la littérature ou de synthétiser des données réglementaires, en fournissant des résultats complets appuyés par des citations.
Alors, comment des professionnels comme nous peuvent-ils utiliser ces agents?
L’un des plus grands avantages des outils Deep Research est le gain de productivité professionnelle. Ils prennent une recherche vaste, complexe et manuelle, puis la transforment en quelque chose de clair, structuré et réellement utile. Imaginez un analyste financier qui tente d’évaluer des startups en énergie renouvelable avant de prendre une décision d’investissement. Au lieu de se noyer dans des marathons de recherches Google, des rapports de marché, des documents de politiques et des données sur la concurrence, il peut confier le travail de fond à un agent Deep Research. En quelques minutes, l’agent compile un rapport bien documenté et structuré qui présente les principales métriques financières, les tendances du marché et les facteurs de risque. Ce qui prendrait normalement des jours d’analyse manuelle est livré en moins d’une heure. Et pendant ce temps, vous travaillez sur autre chose! Vous pouvez simplement confirmer les informations à partir des sources fournies et vous aurez économisé des tonnes d’heures de recherche et de Google.
Un gestionnaire marketing qui lance un nouveau produit peut faire quelque chose de semblable. Au lieu d’assembler péniblement des commentaires fragmentés de clients, des tendances de l’industrie et des stratégies de concurrents, il peut demander à un agent IA de trier tout ce bruit, de faire ressortir les patterns émergents et de livrer un résumé concis appuyé par les données. Cette vitesse permet aux équipes marketing d’ajuster leur message et leur stratégie, puis de profiter des tendances avant même que la concurrence les remarque.
Bien sûr, comme tous les LLMs, ces agents IA ne sont pas infaillibles. Loin de là. Peu importe à quel point ces outils deviennent impressionnants, leurs conclusions ont encore besoin d’un regard humain. Un agent Deep Research peut accélérer le processus, mais c’est votre expertise qui détermine si ses conclusions tiennent la route.
Parmi ces nouveaux agents, Deep Research d’OpenAI se démarque clairement…
Même si OpenAI n’a pas été la première entreprise à lancer un agent Deep Research, puisque Gemini Deep Research de Google l’a devancée, elle offre de loin la version la plus performante que nous avons testée à ce jour. C’était aussi la première fois que le public découvrait le modèle o3 d’OpenAI, le LLM le plus avancé sur la plupart des benchmarks complexes au moment de l’enregistrement. Ce qui distingue Deep Research est son apprentissage par renforcement fine-tuné : pendant l’entraînement, le modèle était récompensé lorsqu’il trouvait des sources exactes et pertinentes et accomplissait efficacement les tâches de recherche, ce qui l’a spécialement adapté au raisonnement en plusieurs étapes et aux enquêtes structurées avec des outils de navigation web.
Au-delà de récupérer de l’information sur le web, Deep Research peut aussi traiter les documents, PDFs et URLs fournis par l’utilisateur. Ça permet des analyses plus profondes et davantage contextualisées, ce qui est utile pour les professionnels qui manipulent des rapports propriétaires, des dépôts réglementaires ou des papiers universitaires.
Deep Research est accessible aux utilisateurs Pro d’OpenAI qui paient 200 $ par mois, avec 120 tâches de recherche par mois. Chacune prend de 5 à 30 minutes, selon sa complexité, et les utilisateurs Plus et gratuits reçoivent 10 de ces requêtes. C’est donc assez limité à moins d’en payer le prix.
Mais si vous étiez prêt à investir 200 $ par mois pour améliorer la productivité de votre organisation, voici comment vous pourriez l’utiliser :
La première étape consiste à donner une tâche à Deep Research. Nous constatons généralement que les prompts plus détaillés donnent les meilleurs résultats. Communiquez autant que possible votre propre expertise du sujet pour diriger la recherche. Pendant nos expériences, nous avons découvert quelques éléments extrêmement utiles.
Nous recommandons d’éviter les questions vagues et d’indiquer clairement ce dont vous avez besoin. Joindre des fichiers ou des feuilles de calcul pertinentes pour guider la recherche enrichit le contexte. Vous pouvez aussi fournir des URLs précises à consulter et lui demander de prioriser les sources de ces sites. Ça aide, même si l’agent ne sera pas parfaitement obéissant! Demander un format particulier, comme un rapport avec des sections ou un tableau comparatif, fonctionne aussi. Vous pouvez également utiliser un autre LLM pour trouver des idées et optimiser votre prompt avant de l’envoyer à Deep Research. N’oubliez pas qu’une recherche approfondie est lente, limitée et coûteuse. Vous voulez donc l’optimiser à l’avance. Ça signifie aussi que les outputs prennent du temps à générer, alors éloignez-vous et attendez les notifications. Finalement, et nous ne pouvons pas assez insister là-dessus, vérifiez les résultats, puisque l’outil peut parfois halluciner des faits ou rater des sources faisant autorité.
Une fois que l’agent a reçu un plan, il demande quelques précisions. Il tente alors de recueillir des détails que vous avez peut-être oublié d’ajouter au prompt. Il commence à travailler après que vous avez répondu à ses questions. Il lance sa recherche web avec les modèles et les outils d’OpenAI. Deep Research passe au peigne fin plusieurs sources, suit des pistes, raffine ses recherches et construit un fil logique d’enquête. Il ne fait pas que survoler la surface. Il recoupe les données, applique un raisonnement en plusieurs étapes et exécute même des scripts Python pour approfondir l’analyse. Si une piste intéressante apparaît, il ajuste dynamiquement sa recherche, comme le ferait un chercheur humain diligent. Contrairement aux LLMs standards, qui tendent à travailler dans un seul cycle question-réponse, Deep Research itère, en raffinant son enquête et en réévaluant ses découvertes au fil du travail.
Dans son style exubérant habituel, Sam Altman, CEO d’OpenAI, a affirmé : « Mon impression très approximative est qu’il peut accomplir un pourcentage à un chiffre de toutes les tâches économiquement utiles dans le monde, ce qui représente une étape complètement folle. » Même si nous ne compterions pas encore là-dessus, nous pensons que cette catégorie d’agents propulsés par le raisonnement fera passer l’adoption des LLMs et leur impact économique au prochain niveau.
Cela dit, l’IA n’est pas parfaite, et Deep Research non plus. Comme tous les LLMs, il hallucine, interprète mal et invente parfois des détails. Sa fiabilité dépend aussi de la qualité de ses sources. Lui faire aveuglément confiance n’est donc jamais une bonne idée. Mais voici son principal avantage : même lorsqu’une vérification est nécessaire, il reste beaucoup plus rapide que de recommencer une recherche à partir de zéro. Deep Research peut faire ressortir des informations critiques en quelques minutes, en regroupant des faits importants qui auraient pu exiger des heures de navigation manuelle et de suivi de liens. Tant que vous utilisez votre jugement professionnel pour vérifier son output, c’est un outil extrêmement puissant qui vous permet de vous concentrer davantage sur l’analyse et la prise de décision plutôt que sur le travail pénible de recherche d’information.
OpenAI n’est pas le seul acteur dans le domaine de la recherche IA. D’autres entreprises créent leurs propres versions, chacune avec des forces et des faiblesses selon vos besoins. Celle d’OpenAI effectue actuellement la recherche la plus approfondie grâce à une navigation web complète et au modèle de raisonnement le plus adapté à cette tâche.
Gemini Deep Research de Google adopte une approche légèrement différente. Il vous permet de modifier le plan de recherche avant son exécution, ce qui vous donne davantage de contrôle sur le processus. Son intégration à Google Search et au Knowledge Graph le rend excellent pour la recherche commerciale générale et l’analyse concurrentielle. Toutefois, son raisonnement analytique profond tend à être plus faible que celui de l’approche d’OpenAI. Il est rapide (habituellement moins de 15 minutes) et économique, mais pas toujours aussi approfondi.
Grok-3 DeepSearch de xAI (accessible sur la plateforme X, anciennement Twitter, ou avec Grok) est conçu pour la vitesse et la recherche en temps réel. Il est excellent pour comprendre rapidement les nouvelles de dernière heure, les tendances de l’industrie ou les marchés concurrentiels qui évoluent rapidement. Il profite aussi de davantage d’information en temps réel grâce aux données de X. Mais le compromis est la profondeur. Grok ressemble davantage à un agrégateur de nouvelles haute vitesse qu’à un agent de recherche sérieux. Si vous avez besoin d’informations rapides, il est utile. Si vous avez besoin de profondeur, il est limité.
Perplexity Deep Research se trouve au milieu. Il livre en quelques minutes des résumés bien structurés et appuyés par des citations, excellents pour la recherche exploratoire ou la vérification rapide de faits. Toutefois, il a de la difficulté avec le raisonnement plus complexe en plusieurs étapes, ce qui le rend moins adapté aux tâches d’analyse approfondie que l’agent d’OpenAI. Il offre un bon équilibre entre vitesse et profondeur, particulièrement pour les professionnels qui ont besoin de réponses rapides, mais fiables.
Le choix du bon agent de recherche IA dépend de la complexité de votre tâche, de vos contraintes de temps et du niveau de profondeur dont vous avez besoin. Si vous avez besoin d’une analyse détaillée et bien structurée, Deep Research d’OpenAI est la meilleure option. Si la vitesse compte davantage que la profondeur, Grok ou Perplexity pourraient être de meilleurs choix.
Pour vous donner une idée du paysage plus large, nous avons aussi testé Grok-3 DeepSearch. Nous lui avons demandé de recueillir des exemples de conversations Deep Research réelles et publiquement partagées dans différentes industries pour les présenter dans cet article. Cet outil était très rapide et profitait de son accès aux publications sur X, où nous espérions trouver des exemples.
Voici le prompt que nous lui avons donné :
Passe en revue les cas d’utilisation d’OpenAI DeepResearch par des professionnels de la finance, de la médecine, du droit, du marketing, des RH, de la gestion de produits et d’autres fonctions en entreprise. Résume chaque exemple et fournis des liens vers la conversation ChatGPT.
J’ai placé toute la conversation et la réponse de Grok dans la description de la vidéo.
La recherche n’a pas entièrement réussi, mais a retourné quelques exemples utiles. En voici seulement un court extrait :
Cas d’utilisation par domaine :
Médecine : Des médecins, comme le Dr Derya Unutmaz, utilisent DeepResearch pour créer des rapports médicaux et analyser des données complexes, économisant beaucoup de temps et améliorant potentiellement les résultats pour les patients.
Droit : Les avocats l’utilisent pour la recherche juridique, l’élaboration de stratégies et l’analyse concurrentielle, notamment pour résumer des décisions judiciaires sur des lois précises.
Marketing : Les professionnels du marketing utilisent DeepResearch pour l’analyse concurrentielle, la création d’idées de contenu et l’automatisation de la recherche, ce qui renforce la crédibilité du contenu grâce à des informations bien documentées.
RH : Même si les exemples précis sont limités, les professionnels des RH peuvent l’utiliser pour des tâches comme la comparaison des rémunérations et la recherche de bonnes pratiques pour l’engagement des employés.
Gestion de produits : Les gestionnaires de produits utilisent DeepResearch pour la recherche de marché et les analyses techniques approfondies, ce qui les aide à comprendre les tendances du marché et les paysages concurrentiels.
Malheureusement, l’outil a seulement retourné un lien direct vers un rapport Deep Research public complet, qui couvrait un exemple d’utilisation de l’agent pour la recherche de marché en gestion de produits partagé dans l’infolettre Creator Economy de Peter Yang. Cette demande très précise aurait toutefois été difficile à réaliser seulement avec une recherche web, et ces agents nous permettent très souvent de découvrir des sources extrêmement utiles ou de petites pépites d’information que nous n’aurions pas trouvées manuellement.
Pour conclure,
Les agents Deep Research ne sont pas seulement de meilleurs chatbots ou des agents de hype. Ils représentent une nouvelle façon d’intégrer l’IA aux workflows professionnels qui, selon nous, est là pour rester. Ils font passer l’IA d’un assistant passif à un partenaire de recherche actif, aidant les professionnels à prendre des décisions plus intelligentes, plus rapides et mieux informées tout en profitant de la mise à l’échelle de l’« inference compute » apparue récemment.
Utilisés avec soin, ces outils amplifient l’expertise, ils ne la remplacent pas. Les meilleurs professionnels vont collaborer avec l’IA, en lui confiant le travail de base répétitif pour consacrer leur énergie à la réflexion stratégique de plus haut niveau. Toutefois, vous voudrez peut-être créer de nouveaux workflows de vérification des sources si vous comptez utiliser cette recherche comme fondement de rapports officiels! N’oubliez jamais de vérifier les générations et de les utiliser comme un outil, pas comme un remplacement de l’expertise humaine!
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FAQ
Qu’est-ce qu’un agent Deep Research?
C’est un système d’IA qui peut naviguer, planifier, recueillir des sources, raisonner sur celles-ci et produire un rapport plus long avec des citations.
Quand les agents Deep Research sont-ils utiles?
Ils aident lorsqu’une tâche exige une recherche en plusieurs étapes, la comparaison de sources, une synthèse ou un aperçu structuré avant une révision humaine plus approfondie.
Que devriez-vous vérifier dans l’output?
Vérifiez les sources, le contexte manquant et si l’agent a correctement relié les preuves plutôt que de simplement écrire un résumé convaincant.
Comment choisir un agent Deep Research?
Choisissez l’outil selon la complexité de la tâche, l’échéance, la profondeur requise, l’accès aux sources et le coût acceptable.
Pourquoi joindre des fichiers ou des feuilles de calcul à une demande de recherche?
Le matériel pertinent donne un contexte précis à l’agent et réduit le risque qu’il cherche autour du mauvais problème.
Pourquoi une tâche Deep Research peut-elle prendre plusieurs minutes?
L’agent consulte plusieurs sources, suit des pistes, recoupe les preuves et peut exécuter du code avant d’assembler son rapport.