Deep Research : l'agent de recherche avancé d'OpenAI
- Hal Neuntausend
- Modifié le
Partager la publication
Un nouvel outil pour une recherche approfondie et automatisée
OpenAI continue d'innover avec Deep Research, un agent avancé conçu pour mener des recherches complexes sur Internet. Conçu pour analyser et synthétiser de vastes quantités d’informations, il représente une avancée significative vers une intelligence artificielle capable d’assister les utilisateurs dans leurs recherches les plus exigeantes. Cet outil, intégré à ChatGPT, est d’ores et déjà disponible pour les abonnés Pro et sera progressivement accessible aux utilisateurs Plus et Team.
L’intelligence artificielle devient ainsi un véritable assistant de recherche, capable de traiter en quelques minutes ce qui nécessiterait plusieurs heures de travail manuel. En combinant navigation web et raisonnement avancé, Deep Research se positionne comme un atout majeur pour les professionnels et les particuliers ayant besoin d’informations précises et bien documentées.
Un agent conçu pour des tâches complexes et multi-étapes
Deep Research repose sur une version optimisée du modèle OpenAI o3, spécialement adaptée pour la collecte, l’interprétation et l’analyse de données en ligne. Contrairement aux modèles précédents, cet agent ne se contente pas de répondre à une requête en consultant quelques sources. Il est capable de parcourir un grand nombre de sites web, d’en extraire des informations pertinentes et de produire un rapport détaillé, avec des références claires et des explications précises.
Son fonctionnement repose sur des capacités de raisonnement avancées, lui permettant d’adapter sa recherche en fonction des données rencontrées. Lorsqu’une requête lui est soumise, il planifie une stratégie de recherche, navigue à travers différentes ressources, confronte les informations disponibles et ajuste son approche en fonction de ce qu’il découvre. Ce processus permet de fournir des analyses détaillées, comparables à celles réalisées par des experts en recherche.
Avec Deep Research, OpenAI franchit une nouvelle étape dans le développement des agents intelligents capables de mener des recherches autonomes. À l’avenir, l’outil pourrait être combiné avec d’autres agents comme Operator, qui permet d’exécuter des actions en ligne, rendant l’IA encore plus interactive et proactive.
Une réponse aux besoins des professionnels et du grand public
Deep Research a été développé en réponse aux besoins croissants de professionnels évoluant dans des domaines nécessitant une analyse approfondie des données. Il s’adresse notamment aux spécialistes de la finance, aux chercheurs en sciences et en ingénierie, aux analystes politiques et aux experts en veille stratégique. Il peut aussi être utile aux consommateurs souhaitant comparer des produits complexes, comme des véhicules ou des équipements électroménagers, en leur fournissant des recommandations personnalisées et étayées par des données précises.
Chaque rapport généré par Deep Research est accompagné de citations détaillées, permettant aux utilisateurs de vérifier les sources et d’approfondir leur propre analyse. Cette transparence constitue un élément essentiel pour garantir la fiabilité des résultats et éviter les biais ou les interprétations erronées. L’outil se révèle particulièrement efficace pour identifier des informations difficiles à trouver, en explorant des sources variées et parfois peu connues.
Une expérience d’utilisation intuitive et efficace
L’intégration de Deep Research dans ChatGPT facilite son utilisation. Il suffit à l’utilisateur de formuler une question directement dans l’interface et de sélectionner l’option dédiée. Il est également possible d’ajouter des fichiers ou des documents afin de fournir un contexte supplémentaire. Une fois la recherche lancée, l’agent suit un processus structuré, documentant chaque étape et indiquant les sources exploitées.
Le temps de traitement d’une requête varie en fonction de la complexité du sujet, allant généralement de cinq à trente minutes. Pendant que l’agent mène ses recherches, l’utilisateur peut continuer à travailler sur d’autres tâches et reçoit une notification dès que le rapport est prêt. Actuellement, les résultats sont présentés sous forme de texte, mais OpenAI prévoit d’intégrer prochainement des visualisations graphiques et des images pour enrichir l’expérience et améliorer la lisibilité des analyses.
OpenAI distingue clairement les rôles de Deep Research et de GPT-4o. Ce dernier excelle dans les conversations multimodales en temps réel, facilitant les interactions instantanées avec l’IA. Deep Research, quant à lui, se concentre sur des requêtes nécessitant une exploration approfondie et une documentation rigoureuse. Il ne s’agit pas seulement de fournir une réponse rapide, mais de proposer une analyse détaillée et vérifiable, basée sur une collecte minutieuse d’informations.
L’objectif est de répondre aux besoins des utilisateurs souhaitant des réponses approfondies et argumentées, sans avoir à passer eux-mêmes des heures à consulter différentes sources. Grâce à cette approche, Deep Research se démarque comme un outil complémentaire aux modèles conversationnels classiques.
Des performances impressionnantes sur les évaluations IA
Deep Research a démontré des résultats impressionnants sur plusieurs benchmarks et évaluations. Lors du test Humanity’s Last Exam, qui évalue les capacités des modèles d’intelligence artificielle sur des questions complexes couvrant plus d’une centaine de disciplines, il a atteint un taux de réussite de 26,6 %, contre seulement 3,3 % pour GPT-4o. Cette performance témoigne de sa capacité à raisonner de manière plus approfondie et à identifier des sources pertinentes pour répondre à des problématiques pointues.
L’outil a également établi un nouveau record sur le benchmark GAIA, qui évalue les compétences des modèles en matière de navigation web, d’analyse multimodale et d’utilisation d’outils numériques. Lors d’évaluations internes menées par OpenAI, Deep Research a été capable d’automatiser plusieurs heures de travail de recherche, offrant ainsi un gain de temps considérable pour les experts et les analystes.
Malgré ses avancées, Deep Research n’est pas exempt de défauts. Comme tous les modèles d’intelligence artificielle, il peut parfois générer des informations erronées ou interpréter certaines données de manière incorrecte. Les hallucinations, bien que moins fréquentes que sur les versions précédentes, restent un problème potentiel. L’agent peut également éprouver des difficultés à distinguer les sources les plus fiables des contenus biaisés ou peu crédibles.
Un autre défi concerne l’expression de l’incertitude. L’outil manque encore de nuances pour indiquer clairement le degré de confiance accordé à certaines informations. Enfin, des erreurs mineures de mise en forme ou de citations peuvent survenir, bien que ces aspects devraient s’améliorer progressivement grâce aux retours des utilisateurs et aux mises à jour d’OpenAI.
Un accès limité mais en expansion
L’accès à Deep Research est actuellement restreint aux abonnés Pro, avec une limite de cent requêtes par mois. OpenAI prévoit d’élargir cette disponibilité aux utilisateurs Plus et Team, avant de proposer l’outil aux entreprises. En raison de la complexité des tâches réalisées, l’agent est particulièrement gourmand en ressources informatiques. Une version plus légère et optimisée est en cours de développement, afin d’offrir des performances similaires tout en réduisant les coûts et le temps de traitement.
Pour l’instant, Deep Research est accessible uniquement via la version web de ChatGPT. Une extension aux applications mobiles et aux plateformes desktop est prévue à court terme. OpenAI travaille également sur l’intégration de bases de données spécialisées et de ressources payantes, afin d’enrichir encore davantage les capacités de recherche et d’analyse.