Deep Research d'OpenAI fait beaucoup parler de lui ces jours-ci, et après l'avoir testé personnellement, je dois dire que c'est assez fascinant! Mais la vraie question qui me brûle les lèvres : est-ce qu'on parle d'une véritable révolution de la recherche d'information ou juste d'un stagiaire virtuel à 200$ par mois? Allons-y.
C'est quoi exactement, Deep Research?
Deep Research, c'est comme avoir un assistant de recherche hyperactif qui ne dort jamais. Contrairement aux chatbots traditionnels qui se contentent de régurgiter ce qu'ils "savent", cet outil peut naviguer sur le web en toute autonomie, fouiller des tonnes de contenu et assembler ça dans un rapport bien structuré.
Le fonctionnement? Simple et efficace. Je pose une question complexe, et mon petit assistant virtuel:
- Planifie sa stratégie de recherche
- Explore différentes sources
- Analyse et intègre les informations
- Me livre un rapport bien ficelé
Exemple concret:
Je lui ai demandé "Analyse l'impact des nouvelles réglementations européennes IA Act sur les startups en 2024."
Au lieu d'une réponse générique, il a:
- Trouvé les textes officiels de la réglementation
- Exploré des analyses d'experts juridiques
- Consulté des réactions de fondateurs de startups
- Organisé tout ça en sections cohérentes avec des citations précises et des liens vers les sources
Ce qui est vraiment différent ici, c'est que l'outil n'est pas juste réactif – il est proactif. Il découpe le problème en sous-questions pertinentes et construit méthodiquement une réponse.
Les forces: pourquoi je suis impressionné
J'ai testé pas mal d'outils IA, mais Deep Research a quelques atouts qui sortent du lot:
-
Son raisonnement façon humain – Il ne fait pas juste extraire et coller des infos. Il simule un vrai processus de réflexion, où chaque étape de recherche influence la suivante. C'est comme voir un chercheur penser à voix haute.
-
Son autonomie impressionnante – Une fois lancé, ce truc travaille tout seul! Ça me fait gagner un temps fou sur des recherches qui m'auraient pris des heures. Lors d'une analyse de marché pour un client, j'ai pu me concentrer sur l'interprétation stratégique pendant que l'outil faisait le gros du travail de collecte.
-
Sa façon d'organiser l'information – Les rapports sont super bien structurés, avec une hiérarchie logique et des sources clairement identifiées. Fini le copier-coller désorganisé!
-
Sa décomposition méthodique des problèmes – Pour une question sur les tendances émergentes en cybersécurité, il a spontanément divisé sa recherche en sous-catégories (menaces, solutions, réglementations, investissements) sans que je n'aie à le guider.
Patrick Collison, le CEO de Stripe, a d'ailleurs tweeté qu'il utilise Deep Research pour des tâches de recherche préliminaires, soulignant que ça lui fait gagner "des heures chaque semaine". Et honnêtement, je comprends pourquoi!
Les faiblesses: gardons les pieds sur terre
Mais attention, c'est pas non plus l'assistant parfait. Voici ce qui cloche encore:
-
Problème avec l'autorité des sources – L'autre jour, j'ai demandé une analyse sur une technologie émergente, et il a mis sur le même plan un article scientifique peer-reviewed et un billet de blog d'un type lambda. Il manque encore ce filtre critique qu'un bon chercheur humain possède.
-
Trop sûr…
