OpenAI a présenté ChatGPT Deep Research, un nouvel outil qui promet d'agir comme un analyste IA : parcourir Internet, vérifier les sources et préparer des réponses structurées. Mais est-ce vraiment l’avenir de l’exploration ou juste un autre tour de passe-passe de l’IA avec des hallucinations occasionnelles ?
OpenAI semble accélérer le développement d'une nouvelle génération agents – Des outils d’IA qui non seulement répondent aux questions, mais effectuer des recherches, analyser des données et présenter des résultats de manière indépendante. Le dernier ajout à la famille de ces outils est Recherche approfondie, une fonctionnalité actuellement exclusive aux abonnés ChatGPT Pro.
Au lieu de simplement donner à l’utilisateur une réponse rapide, Deep Research conçoit un processus de recherche en plusieurs étapes. Dans la barre latérale, il montre les étapes clés de son analyse, cite des sources et corrige ses propres erreurs si nécessaire. L’objectif est de fournir des réponses plus fiables et étayées, similaires à ce que ferait un chercheur humain.
Comment ça marche ? (Et pourquoi cela prend jusqu'à 30 minutes !)
Deep Research permet aux utilisateurs de télécharger des questions textuelles ainsi que PDF, images ou feuilles de calcul Excel, qui fournissent à l’IA un contexte supplémentaire pour la recherche. Ensuite, le système effectue plusieurs étapes séquentielles de recherche et d'analyse de données, qui peut durer de 5 à 30 minutes, en fonction de la complexité du sujet.
Les principales caractéristiques de Deep Research incluent :
- Recherche d'informations à plusieurs niveaux – L’IA ne fournit pas de réponse immédiate, mais collecte et vérifie progressivement des données provenant de diverses sources.
- Correction automatique des chemins incorrects – si le système est pris dans un raisonnement incorrect, il peut corriger sa méthodologie et revérifier les données.
- Transparence du processus de recherche – les utilisateurs peuvent voir dans la barre latérale quelles sources l’IA a utilisées et comment elle est parvenue à ses conclusions.
Tout cela semble prometteur, mais OpenAI prévient que le système toujours pas parfait. Des recherches approfondies peuvent parfois hallucineévalue de manière incorrecte la crédibilité des sources ou fournit des réponses avec un faible niveau de confiance. Cela signifie que les utilisateurs doivent toujours évaluer et vérifier les données de manière critique.
Comment Deep Research se compare-t-il à la concurrence ?
D’autres entreprises technologiques développent également des concepts similaires. Google lancera le projet Mariner en décembre 2024, un prototype de recherche en IA, mais pas encore disponible au public. Alors que Google reste en phase expérimentale, OpenAI propose déjà Deep Research aux utilisateurs payants.
Une comparaison des principales caractéristiques montre quelques différences intéressantes :
| Fonction | Recherche approfondie sur OpenAI | Projet Mariner de Google |
|---|---|---|
| Accessibilité | Disponible pour les utilisateurs Pro | Toujours en phase de test |
| Vitesse | 5 à 30 minutes pour répondre | Aucune donnée |
| Sources | Affiche les citations et les méthodes | Inconnu |
| Intégration des données | Prend en charge les PDF, les images et les tableaux | On ne sait |
| Précision | 26,6 % sur test de référence | On ne sait |
OpenAI semble avoir un avantage car il offre produit de travail, mais la question demeure de savoir dans quelle mesure ces recherches en IA sont fiables et utiles dans la pratique.
Combien cela coûte-t-il et qui peut l'utiliser ?
Actuellement, Deep Research est disponible exclusivement pour les abonnés ChatGPT Proqui paye 20 $ par mois, mais avec une limitation importante 100 requêtes par mois. OpenAI prévoit également de déployer l'accès pour les abonnés Plus, Team et Enterprise, promettant de meilleures performances et une meilleure vitesse à l'avenir.
La principale limitation reste élevée complexité informatique, car Deep Research consomme beaucoup plus de ressources de calcul que la version classique de ChatGPT. C'est pourquoi OpenAI ne propose actuellement qu'un nombre limité de requêtes et promet des optimisations pour des coûts réduits à l'avenir.
La recherche approfondie remplace-t-elle réellement les analystes humains ?
La recherche approfondie est sans aucun doute une étape importante pour les chercheurs en IA, mais dans la pratique, elle est encore en cours. utilisé davantage comme une aide aux analystes, et non comme leur remplacement.
Ses principaux avantages sont :
- Processus de recherche structuré et en plusieurs étapes, qui fournit de meilleures réponses qu'un outil d'IA générative classique.
- Citer les sources, ce qui augmente la transparence et permet la vérification des informations.
- S'adapter en fonction des nouvelles données, car l’IA peut corriger son analyse si elle rencontre des informations contradictoires.
Cependant, il présente également des limites évidentes :
- L'IA peut mal interpréter les données ou avoir des hallucinations, ce qui signifie que les réponses ne sont pas toujours fiables.
- La vitesse n'est pas comparable à celle du ChatGPT classique, car les enquêtes durent entre 5 et 30 minutes.
- La supervision humaine est toujours nécessaire, car l’IA ne peut pas séparer toutes les sources aussi bien qu’un analyste expérimenté.
Bien que la recherche approfondie constitue une avancée prometteuse, elle ne peut pas encore remplacer complètement la recherche humaine – du moins pas encore.
Paieriez-vous 200 $ par mois pour qu'un assistant IA effectue des recherches pour vous ?
