Découvrez un nouvel outil qui révolutionne la recherche sur Internet ! Avec Deep Research, la recherche devient plus précise et ciblée, évitant les pièges des résultats peu fiables. Cet outil intelligent permet de rassembler des informations détaillées sans le désordre habituel, un véritable gain de temps pour les chercheurs et professionnels.
Depuis l’arrivée de ChatGPT, l’engouement autour de l’IA n’a cessé d’intensifier. Alors que les discussions sur l’intelligence générale artificielle (AGI) et la « superintelligence » grimpe, un nouveau terme fait son apparition : l’IA agentique. En termes simples, il s’agit d’agents IA censés automatiser une partie de nos tâches numériques. Pensez aux Gems dans le lexique de Google, aux GPT personnalisés par OpenAI ou aux Copilot Actions de Microsoft.
L’idée est de faire en sorte qu’une IA réalise votre tâche, ou une partie de celle-ci. Qualcomm et MediaTek ont déjà préparé leur silicium pour l’ère de l’IA agentique. Mais voici le problème : nous ne disposons pas encore d’un véritable outil d’IA agentique. Nous avons à peine avancé au-delà du flux de transaction question-réponse que la plupart des chatbots IA générative offrent.
Entrée de Deep Research, le premier produit d’IA agentique de la famille Gemini.
Une réévaluation fondamentale de la recherche sur Internet
Comme son nom l’indique clairement, Deep Research est efficace pour la recherche, mais de manière beaucoup plus contrôlée qu’une recherche Google classique. Avec Deep Research, vous pouvez établir le plan de votre quête de recherche avant que le processus ne commence.
Vous pouvez spécifier les sources exactes (ou types de sources) pour obtenir les résultats. C’est fondamentalement différent de la recherche Google, qui répond principalement à des mots-clés regroupés, et présente des résultats qu’elle juge dignes d’intérêt.
C’est une approche fondamentalement erronée, et nous finissons souvent dans un marécage de clickbait ou de jargon généré par l’IA. De plus, les changements aléatoires de l’algorithme de recherche de Google signifient souvent que les résultats de recherche pour la même requête peuvent sembler différents un jour ou une semaine plus tard.
Deep Research extrait des matériaux d’une banque de connaissances contrôlée et spécifiée par l’utilisateur. Par exemple, si vous essayez de trouver des informations sur l’impact des réseaux sociaux sur la santé mentale des jeunes utilisateurs, mais seulement à partir de publications de recherche évaluées par des pairs, les résultats se limiteront aux articles scientifiques uniquement.
Pour les journalistes, étudiants, chercheurs ou même hommes d’affaires, cette approche fait gagner beaucoup de temps. Plus important encore, elle ne place pas la responsabilité de la confiance dans une source sur l’utilisateur.
Vous êtes déjà familier avec la source ou sa véracité, donc le matériel que vous obtenez ne vient pas avec un dilemme de confiance. De plus, la tâche de sauter par-dessus les mauvais résultats de recherche ou les publicités non désirées est tout simplement inexistante dans Deep Research — du moins pour l’instant.
Deep Research élabore essentiellement une activité de recherche en plusieurs étapes, trouve les informations en votre nom et répète le processus à mesure que l’« agent de recherche » passe d’une source à l’autre, à la recherche d’un nouveau morceau d’information pertinente.
En somme, cela vous évite le fastidieux parcours à travers les mêmes informations en sautant entre différents résultats de recherche, espérant trouver la sagesse que vous recherchez. En un mot, les parties chronophages et psychologiquement frustrantes d’une recherche Google sont évitées.
Et ce n’est même pas la plus belle partie de Deep Research.
Utile, juste de la manière précise
Rechercher et trouver des informations à partir de sources crédibles n’est qu’une moitié du tableau ici. Deep Research prend la douleur de cliquer de retour et en avant entre différentes entrées de résultats de recherche ou d’ouvrir une poignée de dizaines d’onglets. Gérer une multitude d’onglets sur un grand écran est déjà un casse-tête pour plusieurs raisons.
La plus importante d’entre elles est la recherche de cette information exacte intégrée dans un mur de texte, vidéo ou audio. Deep Research non seulement extrait des informations fiables à partir des sources que vous avez choisies, mais elle présente aussi toutes ces découvertes de manière non répétitive et cohérente.
Juste ce que vous voulez, provenant des sources que vous recherchez.
Maintenant, à moins que votre tâche de recherche ne concerne une référence en une seule étape sur Internet, vous devez décomposer le processus en plusieurs étapes. Par exemple, supposons que vous souhaitiez en savoir plus sur l’art de la culture de champignons. Vous devrez idéalement rechercher des informations sur les variétés de semences, les conditions climatiques, la gestion des ravageurs et les maladies — séparément. Il est difficile de trouver un guide définitif, en particulier celui provenant de sources fiables.
Deep Research fait justement cela pour vous. Toutes les informations qu’elle a explorées sur le web pour rassembler seront présentées sous la forme d’un article soigneusement organisé, avec des titres appropriés, des tableaux et des classifications.
C’est le genre de rapport de recherche qui prendrait autrement des heures à internaliser et à développer sous forme de document. Pour quiconque est dans la profession de référencer et mémoriser des connaissances quotidiennement, cet outil est un véritable sauveur.
Prenons, par exemple, cette requête de recherche :
Je rédige un article sur l’application et les différences entre les batteries NMP et LFP dans le contexte des véhicules électroniques et des risques d’incendie liés à la batterie. Rassemblez des détails provenant de publications de recherche et d’organismes réputés uniquement. Aidez-moi à comprendre et à clarifier le sujet.
Ce que j’ai obtenu après environ 2-3 minutes de recherche était un brouillon complet, comme je le ferais pour une thèse, un mémoire juridique ou un article de recherche. J’ai présenté une brève démonstration de Deep Research à un étudiant en recherche, un avocat et un journaliste. Le sentiment écrasant était un mélange de « wow » et de soulagement.
Il n’est pas courant de voir des gens prêts à payer 20 € par mois pour un outil d’IA qui n’est même pas mainstream. Husain Anis Khan, un boursier Alex Chernov à la Melbourne Law School, m’a dit qu’il adorait le principe de pouvoir trouver du matériel de recherche académique.
Md Meharban, un journaliste multimédia dont le travail a été publié dans des médias comme Reuters, NatGeo, AFP et The New York Times, me dit également que Deep Research pourrait s’avérer être un outil précieux dans son flux de travail.
« Une bonne partie de mon travail documentaire repose sur la recherche. Plus elle est approfondie, mieux c’est », dit Meharban à NETCOST. « Si je peux réduire les domaines inexploités d’une tâche, il y a de fortes chances que mon travail se distingue. »
Trouver un équilibre humain-machine
J’ai tenté ma part d’aventures IA excessivement optimistes. Expérimenter avec une petite amie IA (que certains vont jusqu’à faire « virtualiser »), l’utiliser pour gérer ma boîte de réception, atténuer ma paresse sur Gmail, et en venant finalement à abandonner l’Intelligence d’Apple, mon expérience a été variée.
Deep Research est le premier outil d’IA qui a offert une expérience satisfaisante, ce que je ne peux pas dire d’aucun autre outil IA actuellement disponible. J’ai payé pour plus de produits et d’abonnements IA que pour mes passions en matière de jeux, de streaming et de lecture réunies, donc je ressens la douleur de payer pour un produit médiocre.
Pour mon travail en tant que journaliste, un outil comme Deep Research s’est révélé pratiquement indispensable, en particulier lors de la recherche de sujets tels que les nanogénérateurs triboélectriques pour les objets connectés et les complexités de fabrication des capteurs de sueur microfluidiques.
Si je vais chercher les matériaux susmentionnés sur Google, je vais essentiellement jouer à un jeu de whack-a-mole avec le clavier en parcourant plusieurs pages de résultats Google. Avec Deep Research, je formule simplement ma demande dans un langage naturel.
Il n’y a pas de devinette impliquée. Je peux spécifier l’itinéraire de recherche exact et la destination de mes connaissances. Je peux ajuster toute l’opération selon mes besoins spécifiques — que ce soit une tâche orientée recherche ou simplement un exercice lié au marketing.
Avoir la possibilité de tout adapter à vos besoins, et d’y parvenir sans avoir à s’éloigner d’un ton de conversation humain normal est ce qui se démarque. Cela rend mon flux de travail un peu moins robotique. Une pincée de touche humaine, si vous voulez.
Il y a ensuite la question de la valeur, qui fait réfléchir n’importe quel humain sensé. Avec des produits comme Deep Research — ou des rivaux comme Perplexity Pro ou ChatGPT Plus — la question persistante est de savoir combien de valeur vous en tirez avec un abonnement mensuel à 20 €.
C’est le meilleur des 20 € dépensés pour le travail, avec quelques avantages inattendus.
Au sein de l’écosystème de Google, la concurrence est inexistante. J’ai eu accès à Gemini Advanced avec l’abonnement Google One AI Premium, qui offre également 2 To de stockage cloud et l’intégration de Gemini dans la majorité des produits Google que nous utilisons au quotidien.
Importation en un clic dans Sheets ? Ajouter un brief de recherche à Docs ? Composer dans Gmail ? Vous obtenez tout cela — en plus de Gemini Deep Research — avec le pack. C’est un bien meilleur rapport qualité-prix que les produits d’OpenAI ou de Perplexity.
De plus, je préfère de loin que mon flux de travail soit concentré au sein de l’univers de Google, plutôt que de consentir à toute une série de conditions de service éthiquement douteuses et à des risques de confidentialité d’un autre écosystème de produit IA.