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Sommaire

Résumé

Gemini Deep Research offre une puissante assistance à la recherche basée sur l'IA, remodelant la façon dont nous trouvons des informations en ligne.
Deep Research est disponible pour les utilisateurs de Gemini Advanced via l'application Web.
Il semble que le plan de Google soit d'utiliser Deep Research pour les requêtes informationnelles et commerciales, tandis que la recherche Google principale répond aux requêtes de navigation et transactionnelles.

Le long règne de Google en tant que moteur de recherche incontournable a été durement touché par les challengers de l'IA comme ChatGPT. Aujourd'hui, Google riposte avec Gemini Deep Research, un outil d'IA avancé et payant qui pourrait bien remodeler la façon dont nous trouvons, apprenons et achetons en ligne.

Qu’est-ce que Gemini Deep Research et comment l’utiliser ?

Si vous êtes abonné à Gemini Advanced, vous avez désormais accès à ce qui pourrait être l'outil de recherche le plus puissant disponible au public : Gemini Deep Research, un assistant de recherche alimenté par l'IA conçu pour gérer des recherches en ligne complètes et approfondies. Si vous avez déjà passé des heures à parcourir d'innombrables sites pour comprendre un sujet, Deep Research promet de le faire pour vous ou au moins de vous aider dans la charge de travail de sourcing.

Au moment de la rédaction de cet article, Deep Research est actuellement disponible pour les utilisateurs de forfaits payants via la version Web de Gemini. Il n'est actuellement pas disponible avec les versions d'applications mobiles. Vous pouvez y accéder via le sélecteur de modèle dans Gemini Advanced en choisissant « Gemini 1.5 Pro avec Deep Research ».

Une fois que vous avez sélectionné le modèle, vous pouvez poser des questions sur n'importe quel sujet que vous souhaitez rechercher. Gemini traitera ensuite votre requête et créera un plan de recherche. Vous pouvez modifier ce plan de recherche si vous n'aimez pas la façon dont le modèle souhaite aborder le sujet. Vous pouvez simplement discuter avec lui pour ajouter ou supprimer des étapes du plan de recherche, et le modèle s'adaptera en conséquence. Une fois que vous êtes satisfait du plan de recherche, donnez le signal vert et Gemini lancera le processus de recherche.

Maintenant, il convient de noter que Deep Research est lente. Il faut près de 3 à 5 minutes pour générer la réponse complète. Le modèle parcourt d'abord Internet pour trouver toutes les sources potentielles, puis lit les sources, développe une compréhension et synthétise enfin un rapport détaillé.

Lors de mes tests, Gemini Deep Research semble rechercher un ensemble de sites Web différent de celui affiché dans la recherche Google pour la même requête. De plus, à mon avis, l'index de recherche de Deep Research semble être meilleur et plus complet !

Ce n'est pas encore parfait !

La fonctionnalité Gemini Deep Research peut potentiellement être décomposée en cinq étapes :

Comprendre la requête de l'utilisateur
Synthétiser un plan
Collecte de ressources (pages Web)
Ressources de traitement
Synthétiser un rapport

Au moment de la rédaction de cet article, Deep Research réalise à merveille les étapes 1 à 3. Cependant, le rapport final semble lacunaire. Si vous me demandez, c'est parce que Deep Research est actuellement alimenté par Gemini 1.5 Pro, qui est un modèle moins performant que Claude 3.5 Sonnet ou GPT-4o.

Cependant, Gemini 2.0 Experimental Advanced est actuellement disponible en version bêta (disponible pour les utilisateurs de Gemini Advanced), et lors de mes tests, je l'ai trouvé excellent, plus complet et approfondi que GPT-4o et Claude 3.5 Sonnet. Cela signifie que dans les mois à venir, lorsque Gemini 2.0 Advanced sera publié et alimentera Deep Research, nous pouvons nous attendre à des résultats vraiment incroyables avec l'assistant de recherche !

Où la recherche approfondie de Gemini s'intègre dans nos habitudes de recherche

Selon le référencement (Search Engine Optimization), toutes nos recherches sur le Web peuvent être divisées en quatre catégories : navigationnelle, transactionnelle, informationnelle et commerciale. Voici ce que cela signifie :

Recherches de navigation aider les utilisateurs à accéder à des sites Web ou à des pages Web spécifiques dont ils connaissent déjà l'existence. Les exemples courants incluent la saisie de « Connexion Facebook », « Site Web Nike » ou « Page d'accueil Amazon » dans la barre de recherche.
Recherches transactionnelles refléter une intention d'achat claire lorsque les utilisateurs sont prêts à effectuer une action spécifique. Ces recherches incluent généralement des expressions telles que « acheter un iPhone 15 », « réserver un hôtel à Paris » ou « commander une livraison de pizza ».
Recherches d'informations permettre aux utilisateurs d'apprendre quelque chose de nouveau ou de trouver des réponses à leurs questions. Les utilisateurs peuvent rechercher des éléments tels que « comment faire du pain », « capitale de la France » ou « symptômes de la grippe ».
Recherches commerciales aider les utilisateurs qui recherchent des produits ou des services avant de prendre une décision d'achat : ils sont comme une combinaison de recherches d'informations et d'intentions transactionnelles. Les gens recherchent souvent des termes tels que « meilleurs smartphones 2025 », « avis sur des ordinateurs portables » ou « comparaison de plans d'assurance ».

Aujourd’hui, Google domine toujours la plupart des requêtes de recherche navigationnelles et transactionnelles. Cependant, il semble que les gens se tournent vers les chatbots IA ou les plateformes comme TikTok ou Reddit pour leurs requêtes de recherche informationnelles ou commerciales. En fait, la part de marché de la recherche de Google est tombée en dessous de 90 % au cours du dernier trimestre 2024.

Il y a une tonne de problèmes sous-jacents qui expliquent pourquoi cela se produit, mais le cœur du problème est que les résultats de recherche Google pour les requêtes commerciales et d'information ne sont tout simplement plus bons. Soit vous êtes confronté à des aperçus inutiles de l'IA, soit vous obtenez des liens vers des articles de blog générés par l'IA. Cela signifie que vous devez faire beaucoup plus de travail pour trouver des sources utiles qui vous aideront à répondre à vos questions.

C’est là qu’intervient la recherche approfondie ! Il peut parcourir Internet en votre nom et parcourir plusieurs sites Web et articles de blog. En quelques secondes, il générera une liste de sources franchement meilleures que ce que vous obtenez avec une recherche Google de base.

Vous pouvez maintenant parcourir ces sources par vous-même, ou vous pouvez attendre quelques minutes supplémentaires et laisser Gemini générer un rapport résumé avec toutes ses conclusions.

En conséquence, la recherche Google est désormais la plate-forme pour les requêtes de recherche de navigation et transactionnelles (pour lesquelles elle est toujours excellente) et pour les requêtes commerciales et informationnelles, vous pouvez utiliser Gemini Deep Research.

La magie de cette approche réside dans le fait que Google n’essaie pas de regrouper tous les types de recherches dans une seule interface. En séparant les cas d'utilisation de recherche approfondie dans Gemini Advanced, ils ont créé une expérience plus ciblée pour les besoins de recherche occasionnels et intensifs.

Ce n’était pas Perplexity ou ChatGPT après tout !

Lorsque ChatGPT a été lancé fin 2022, suivi du moteur de recherche IA de Perplexity, beaucoup (moi y compris) pensaient que ces outils finiraient par remplacer la recherche Google. L’attrait était clair : au lieu de parcourir plusieurs articles de blog, vous pouviez avoir une conversation avec une IA qui rassemblerait et vous expliquerait des informations. Le déclin progressif de la qualité des résultats de recherche de Google ne les a pas non plus aidés.

Finalement, le géant de la recherche en a pris note et a répondu avec des aperçus IA, une expérience de recherche basée sur l'IA qui nous a donné des réponses peu utiles et parfois nuisibles à nos requêtes de recherche, enterrant les liens Web en dessous. Inutile de dire que ce n’était pas le grand succès que Google aurait pu espérer, et cela a peut-être poussé davantage d’utilisateurs vers d’autres plates-formes. Cependant, avec Gemini Deep Research, il semble que Google ait trouvé la réponse à ses problèmes, et il est en passe de devenir une meilleure solution que tout autre produit de recherche sur le marché.

Bien que les fonctionnalités de recherche de ChatGPT l'aident à rester à jour, elles se concentrent davantage sur la prise en charge des réponses par chat que sur la réalisation de recherches approfondies. Et bien que Perplexity offre une solide expérience de recherche basée sur l'IA, Gemini Deep Research se distingue par sa capacité à créer et à exécuter des plans de recherche en plusieurs étapes également modifiables. Cette fonctionnalité produit déjà des résultats plus approfondis et ne deviendra plus puissante qu'une fois Gemini 2.0 Advanced introduit et pleinement intégré.

L’avenir de la recherche ne consistera peut-être pas à remplacer Google, mais plutôt à faire évoluer la manière dont nous l’utilisons. Les recherches de navigation et transactionnelles rapides peuvent être réservées à Google, ce pour quoi il est toujours excellent. Alors que les requêtes informationnelles et commerciales nécessitant des recherches approfondies peuvent être déléguées à des outils de recherche spécifiques en IA, Gemini Deep Research est actuellement l'outil le plus prometteur du marché.