Dans le précédent numéro de Netsources (« Deep Research : l’âge de raison des IA ? », Netsources N° 175 - mars/avril 2025), nous avons décrit et analysé l’irruption et les nombreux développements des outils de Deep Research proposés par les différentes IA.
Passons dans cette deuxième partie à la pratique en présentant et comparant les résultats obtenus avec les différents outils.
Une recherche approfondie pas à pas
Testons à présent la recherche approfondie des IA sur un exemple, en partant du prompt suivant : « Comporte-toi comme un analyste veilleur et rédige un rapport détaillé sur la stratégie et le positionnement des entreprises françaises dans le contexte des droits de douane annoncés par Trump en 2025. Base-toi sur des exemples concrets d’entreprises françaises dans différents secteurs (luxe, automobile, vins et spiritueux) pour étudier et comparer les différents positionnements et stratégies ».
Commençons par la recherche approfondie de ChatGPT (disponible dans la version payante, et depuis peu, de façon limitée dans la version gratuite). Avant d’élaborer son plan de veille, l’IA demande des précisions :
Une fois les précisions apportées par l’utilisateur, l’IA récapitule la demande et élabore son plan de recherche.
Le rapport est élaboré en 13 minutes et se base sur une sélection de 20 sources provenant de médias en ligne (on note une prédominance de BFM.tv !) ou de sites de presse professionnelle, le sourcing étant plutôt pertinent, mais assez peu diversifié. Le rapport lui-même est plutôt conséquent et bien structuré, incluant un tableau comparatif des stratégies par secteur et par entreprise. Un panneau latéral, dans l’interface, permet de retracer les étapes de recherche ainsi que la liste des sources utilisées.
Nous allons tester le même prompt sur la recherche approfondie de Perplexity (disponible dans la version gratuite). L’agent ne demande pas de précisions, mais effectue une recherche en sélectionnant 38 sources, qui se révèlent pertinentes, et présente rapidement une synthèse structurée et sourcée. Les différentes étapes de la recherche peuvent être affichées sous forme de bouton latéral à partir du lien « Tâches » (Tasks).
Comparé au rapport élaboré par ChatGPT, le résultat de Perplexity est plus court et synthétique : le texte peut également être modifié, partagé ou exporté. L’utilisateur a la possibilité de poursuivre la conversation, toujours en mode approfondi, pour obtenir des précisions sur tel ou tel point.
Le même prompt saisi via la recherche approfondie de Perplexity, cette fois en version payante, génère un rapport globalement équivalent, mais basé sur un nombre de sources plus important (environ 60). Cependant, toutes les sources ne sont pas pertinentes pour le sujet.
Testons à présent la fonctionnalité Deep Research proposée par Gemini en version gratuite, toujours à partir du même prompt.
L’agent soumet dans un premier temps son plan de recherche :
Ce plan détaillé aboutit à un rapport un peu plus court que celui produit par ChatGPT, mais basé sur un grand nombre de sources (une centaine) dont certaines sont pertinentes et récentes, d’autres plus anciennes et hors sujet. Des notes insérées dans le développement renvoient à la bibliographie finale, mais il semble que toutes les sources mentionnées ne sont pas exploitées dans le rapport. Originalité de Gemini : la possibilité de créer à partir de la réponse une infographie ou une synthèse audio sous forme de podcast à deux voix, en français.
