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Sommaire

Résumé

De nombreuses entreprises d'IA offrent des fonctionnalités de recherche approfondies avec des fonctionnalités similaires.
Les caractéristiques de recherche approfondies effectuent des recherches en ligne et créent des rapports approfondis.
Une recherche approfondie est bénéfique pour des informations détaillées, mais les rapports prennent du temps à générer.

Ouvrez actuellement une application AI Chatbot populaire, et il y a de fortes chances que vous rencontrerez bientôt une fonctionnalité intitulée « Deep Research ». Vous pouvez trouver une recherche approfondie dans le chatgpt, dans Google Gemini et dans la perplexité. Il est rare que les entreprises d'IA donnent une fonctionnalité exactement le même nom.

Par exemple, Chatgpt et Gemini ont une toile, mais Claude a des artefacts, qui est essentiellement le même concept. Bien que les caractéristiques ne soient pas identiques, la recherche profonde est similaire dans les trois applications. Est-ce juste un cas d'entreprises qui essaient de se suivre, ou est-ce que la recherche profonde est une fonctionnalité que vous devriez jeter un œil?

Comprendre la recherche approfondie

Il n'est pas tout à fait sans surprise que plusieurs sociétés aient toutes utilisé le même nom pour essentiellement la même fonctionnalité, car cela donne une indication raisonnablement claire de ce que fait la fonctionnalité. Dans chaque cas, plutôt que de fournir une réponse courte, presque instantanée à une invite, le chatbot AI prendra son temps de formuler un plan d'action, d'effectuer des recherches sur une variété de sources et enfin de publier un rapport approfondi.

Ceci est très utile lorsque vous avez besoin d'informations plus approfondies qu'un modèle de chatbot AI standard ne peut fournir. La vitesse de la réponse est sacrifiée pour une approche plus méthodique qui peut générer un résultat beaucoup plus complet.

Recherche profonde de Google Gemini

Google a été la première grande entreprise à introduire une fonctionnalité intitulée Deep Research en décembre 2024. Elle a été initialement publiée en tant que modèle expérimental qui n'était disponible que pour les abonnés Gemini Advanced, mais en mars de cette année, la fonctionnalité a été mise à la disposition de tous, y compris celles sans abonnement payant.

L'intention des recherches approfondies de Google était de retirer la tâche onéreuse de la recherche en ligne de nos mains et de la donner au chatbot d'IA à gérer. Cela fonctionne de la même manière que le ferait un humain; Une fois donné une invite expliquant quoi rechercher, il propose un plan d'action, recherche des informations sur les sites Web appropriés, révise son plan en fonction des informations qu'elle a découvertes et continue de répéter le processus jusqu'à ce qu'il ait recueilli toutes les informations dont elle pense avoir besoin.

Le processus peut prendre un certain temps, surtout si beaucoup de recherches et d'analyses sont nécessaires. Vous pouvez voir des informations sur ce sur quoi le modèle fonctionne au fur et à mesure. Une fois que Gemini a trouvé toutes les informations dont elle a besoin, elle est convertie en un rapport détaillé avec des liens vers les sources.

Avant que Gemini ne puisse travailler sur son plan, il vous montrera ce qu'il a l'intention de faire. Vous pouvez approuver le plan ou apporter des modifications si vous pensez qu'il pourrait faire avec les ajustements. Une fois le rapport final généré, vous pouvez l'exporter vers Google Docs ou même générer un aperçu de l'audio, qui transformera le rapport en un podcast dans lequel deux voix générées par l'IA discutent en profondeur du rapport.

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Recherche profonde d'Openai

OpenAI a publié sa propre fonctionnalité de recherche approfondie en février 2025. Il n'était initialement disponible que pour les personnes avec un abonnement Pro de 200 $ par mois, mais a été mis à la disposition des abonnés plus plus tard ce mois-ci. Contrairement aux Gémeaux, il n'est toujours pas disponible gratuitement.

Le concept est très similaire à la recherche approfondie de Gemini. Lorsque vous entrez une invite avec des informations sur ce que vous souhaitez rechercher, Chatgpt posera généralement quelques questions pour clarifier exactement ce que vous souhaitez réaliser. Si votre invite est large, par exemple, il pourrait vous demander si vous souhaitez vous concentrer sur un domaine spécifique ou générer un rapport plus général.

Une fois que vous avez confirmé ce que vous voulez, Chatgpt utilisera une approche à plusieurs étapes pour trouver des informations pertinentes en ligne, analyser les informations qu'il trouve, puis les synthétiser dans un rapport. Il peut prendre un certain temps pour que le rapport soit généré, selon la complexité de la recherche.

Vous pouvez choisir de voir les détails des étapes que Chatgpt effectue pendant ses recherches si vous le souhaitez, comme ce que l'IA prévoit d'essayer ou quels sites il regarde. Les informations sont souvent remarquablement similaires à ce que vous pourriez essayer vous-même, avec des recherches de phrases spécifiques qui se révèlent infructueuses, suivies de recherches supplémentaires qui utilisent des termes de recherche légèrement différents.

Actuellement, Chatgpt est en mesure de générer des rapports écrits. Contrairement aux Gémeaux, il n'y a aucun moyen de convertir le rapport en un podcast audio. Dans mes tests, Chatgpt semble également prendre plus de temps pour générer ses résultats que les Gémeaux ou la perplexité.

Recherche profonde de la perplexité

La perplexité est un chatbot légèrement différent de celle des Gémeaux et du Chatgpt. La perplexité est prévue avant tout comme un moteur de recherche conversationnel. Plutôt que d'être un chatbot à usage général, la perplexité est destinée à vous aider à trouver des informations d'Internet d'une manière plus accessible et peut également utiliser des modèles à partir de concurrents, tels que GPT-4O d'OpenAI et Gemini 2.5 Pro de Google.

Chatgpt et les fonctionnalités de recherche en profondeur de Gemini reposent essentiellement sur la recherche du Web et la génération d'un rapport à partir des informations qu'ils trouvent. La recherche sur le Web est l'objectif principal de la perplexité, il n'est donc pas surprenant que sa fonction de recherche profonde fonctionne de la même manière que les deux autres.

Le chatbot crée un plan de ce qu'il doit faire pour générer son rapport, puis se déclenche et regarde Internet pour les informations pertinentes. Il peut modifier son approche en fonction des informations qu'il déniche, et à la fin du processus, il créera un rapport de recherche basé sur ce qu'il a découvert.

Comme pour Gemini et Chatgpt, vous pouvez voir des mises à jour en temps réel de ce qui se passe pendant la recherche. Le rapport final comprend une liste de sources à partir desquelles les informations ont été tirées afin que vous puissiez revenir en arrière et vérifier les détails si vous en avez besoin. Il n'y a pas d'option pour convertir vos rapports en audio avec perplexité, bien qu'il vous envoie un lien vers le rapport par défaut.

Devriez-vous vous soucier de la recherche approfondie?

Les entreprises d'IA semblent clairement se soucier de la recherche approfondie, car elles sautent toutes dans le train, mais est-ce réellement une utilisation? Cela dépend de ce que vous essayez de réaliser. Si vous cherchez simplement des informations rapides sur un sujet, la recherche approfondie est exagérée et prendra beaucoup plus de temps que d'utiliser un modèle standard.

Cependant, si vous avez besoin d'informations détaillées, cela peut vous faire gagner beaucoup de temps. Le site Web d'Openai affirme que la recherche profonde « accomplit en dizaines de minutes ce qui prendrait un humain de nombreuses heures », et bien qu'ils soient un peu hyperboliques dans certains cas, ce n'est probablement pas loin de la vérité. Si jamais vous passez du temps à être frustré par la terrible recherche Google de nos jours alors que vous essayez de trouver des informations clés, une recherche approfondie peut être en mesure de sauver votre santé mentale.

Je suis un grand fan de football, et je vois souvent des statistiques en train de se mettre en place sur la quantité de clubs et les accusations d'achat de trophées. Essayer de trouver les figures réelles utilisées pour me prendre des heures de recherche et de copie et de collage dans des feuilles de calcul. Maintenant, je peux demander à l'IA de faire toutes les recherches pour moi et d'obtenir les informations exactes que je veux avec très peu d'effort.

Que pourrait-il venir dans la recherche approfondie?

Actuellement, toutes les fonctionnalités de recherche en profondeur recherchent sur Internet les informations dont ils ont besoin, principalement sous forme de texte. Cependant, la prochaine étape de la recherche en profondeur pourrait voir ces modèles devenir multimodaux et capables de gérer d'autres formes d'information. Ils pourraient éventuellement utiliser des données audio, vidéo ou même en temps réel, telles que les marchés financiers en direct, comme sources d'informations.

Un domaine où une recherche approfondie pourrait également voir l'amélioration concerne l'évaluation de ses sources. Il y a beaucoup d'informations sur Internet, et tout n'est pas de la plus haute qualité. Être en mesure de vérifier les informations qu'il trouve aiderait à rendre les caractéristiques de recherche approfondies encore plus puissantes.

La recherche approfondie peut être l'un des derniers mots à la mode de l'IA, mais il peut être un outil très utile dans les bonnes circonstances. Il faut essentiellement prendre l'acte fastidieux de chérir via des sites Web à la recherche d'informations de nos mains et de laisser l'IA faire tout le gros du travail. Bien qu'il ne soit pas parfait, il peut générer d'excellents résultats, et comme pour toutes les fonctionnalités de l'IA, cela ne fera que s'améliorer à partir de maintenant.