Article en référence: https://i.redd.it/m5b92jofwble1.png

Récapitulatif factuel

OpenAI vient d’annoncer le déploiement de sa fonctionnalité “Deep Research” (Recherche approfondie) pour tous les utilisateurs des formules ChatGPT Plus, Team, Education et Enterprise. Cette nouvelle a été partagée sur Reddit et confirmée par plusieurs utilisateurs à travers le monde.

Deep Research est un outil de recherche avancé qui utilise le modèle O3 complet d’OpenAI pour effectuer des recherches approfondies sur internet. Contrairement à une simple recherche web, Deep Research compile, synthétise et analyse les informations trouvées pendant 5 à 30 minutes avant de produire un rapport détaillé pouvant atteindre plusieurs dizaines de pages, avec citations et références incluses.

Les limites d’utilisation varient selon l’abonnement :

• 10 requêtes par mois pour les utilisateurs ChatGPT Plus, Team, Education et Enterprise
• 120 requêtes par mois pour les utilisateurs Pro (anciennement 100)

La fonctionnalité est accessible depuis l’interface web et mobile, à côté de l’option de recherche standard. Les améliorations récentes incluent la possibilité d’intégrer des images avec citations dans les rapports et une meilleure compréhension des fichiers téléchargés.

Il est important de noter que même pour les utilisateurs non-Pro, Deep Research utilise le modèle O3 complet, ce qui représente une avancée significative par rapport aux modèles précédents. Les questions de suivi après une recherche initiale ne comptent pas dans la limite mensuelle.

Point de vue neutre

L’arrivée de Deep Research pour tous les utilisateurs payants de ChatGPT marque une étape importante dans la démocratisation des outils de recherche basés sur l’IA. Cependant, comme toute technologie, son utilité dépendra largement de la façon dont nous l’utiliserons.

Les retours des utilisateurs sont mitigés. Certains sont impressionnés par la capacité de l’outil à produire rapidement des rapports détaillés avec citations, tandis que d’autres se disent déçus par le manque de profondeur analytique, comparant les résultats à une simple compilation des 10 premiers résultats de Google.

La limite de 10 recherches par mois pour les abonnés Plus crée une tension psychologique intéressante : nous avons tendance à “économiser” ces requêtes pour des cas vraiment importants, ce qui peut paradoxalement nous empêcher d’explorer pleinement le potentiel de l’outil. C’est un phénomène que nous connaissons bien dans d’autres contextes - comme ces potions de vie dans les jeux vidéo que nous gardons “pour plus tard” et finissons par ne jamais utiliser.

Deep Research s’inscrit dans une course à l’innovation entre les géants de l’IA (OpenAI, Google avec Gemini, Anthropic avec Claude, etc.) qui accélère le rythme des avancées. Ce qui prenait des mois se produit maintenant en quelques jours. Cette compétition est bénéfique pour les utilisateurs, mais pose aussi la question de la qualité face à la rapidité.

En fin de compte, Deep Research n’est ni révolutionnaire ni décevant - c’est un outil avec des forces et des limites, qui trouvera sa place dans notre boîte à outils numérique selon nos besoins spécifiques.

Exemple

Imaginez que vous prépariez un souper important avec votre belle-famille. Vous avez décidé de cuisiner un plat que vous n’avez jamais fait : un soufflé au fromage.

Avec une recherche Google traditionnelle, c’est comme si vous demandiez à 10 personnes différentes dans la rue comment faire un soufflé. Chacun vous donne sa version, certains sont experts, d’autres ont juste entendu parler de la recette. À vous de faire le tri et de construire votre propre méthode.

Avec ChatGPT standard, c’est comme si vous demandiez à votre ami qui a lu beaucoup de livres de cuisine mais qui n’a pas internet. Il vous donne une recette de mémoire, généralement correcte, mais peut-être pas à jour avec les dernières techniques.

Maintenant, Deep Research, c’est comme engager un chef personnel qui va:

1. Consulter 20 livres de cuisine spécialisés
2. Appeler trois chefs français réputés pour leurs soufflés
3. Visionner des tutoriels vidéo
4. Analyser les commentaires des gens qui ont essayé différentes recettes
5. Puis revenir avec un rapport détaillé qui explique non seulement la recette, mais aussi pourquoi certaines étapes sont cruciales, quelles erreurs éviter, et même l’histoire du soufflé.

Mais attention! Vous n’avez droit qu’à 10 consultations avec ce chef par mois. Alors vous hésitez… “Est-ce que je l’utilise maintenant pour mon soufflé, ou je le garde pour le gâteau d’anniversaire de la semaine prochaine?” Et pendant que vous réfléchissez, votre belle-mère arrive dans 30 minutes et vous n’avez toujours pas commencé à cuisiner!

Point de vue optimiste

Deep Research représente une véritable révolution dans notre façon d’accéder à la connaissance! Nous assistons à la démocratisation d’un outil qui aurait semblé relever de la science-fiction il y a seulement quelques années.

Imaginez le potentiel pour l’éducation et la recherche! Des étudiants qui peuvent maintenant produire des travaux de recherche approfondis en quelques minutes, des entrepreneurs qui peuvent analyser un marché sans engager de consultants coûteux, des curieux qui peuvent explorer n’importe quel sujet avec une profondeur inédite.

Cette technologie va libérer un temps précieux pour la créativité et l’innovation. Au lieu de passer des heures à chercher et compiler des informations, nous pourrons nous concentrer sur l’analyse critique et la génération d’idées nouvelles. C’est comme si chacun de nous avait soudainement accès à une équipe de recherche personnelle!

La compétition féroce entre OpenAI, Google, Anthropic et d’autres acteurs ne fait qu’accélérer cette révolution. Chaque semaine apporte son lot d’innovations qui auraient pris des années auparavant. Nous vivons une période d’accélération exponentielle qui va transformer fondamentalement notre rapport au savoir.

Et ce n’est que le début! Imaginez quand ces outils seront encore plus puissants, plus précis, et intégrés à tous nos appareils. Nous sommes à l’aube d’une ère où l’accès instantané à une connaissance approfondie et contextualisée sera aussi naturel que de consulter l’heure sur notre téléphone.

Point de vue pessimiste

L’arrivée de Deep Research pour tous les utilisateurs payants de ChatGPT soulève plus de questions qu’elle n’apporte de réponses. Derrière l’enthousiasme marketing se cache une réalité bien plus nuancée.

Premièrement, la limite de 10 recherches par mois pour les abonnés Plus est ridiculement basse. C’est comme nous vendre une voiture en limitant son utilisation à 10 kilomètres par mois. Cette stratégie vise clairement à pousser les utilisateurs vers l’abonnement Pro à 200$ par mois, un prix exorbitant pour la plupart des gens.

Plusieurs utilisateurs rapportent déjà que les résultats sont décevants, se limitant souvent à une compilation superficielle des premiers résultats de Google. Où est la valeur ajoutée? Nous risquons de nous retrouver avec des rapports impressionnants en apparence mais pauvres en analyse originale.

Plus inquiétant encore, cette technologie risque d’accentuer la propagation de désinformation. En compilant et reformulant des sources web sans véritable capacité de discernement critique, Deep Research pourrait donner une apparence de légitimité à des informations douteuses.

Pour le milieu académique, c’est potentiellement catastrophique. Comme le souligne un commentaire sur Reddit, “l’université devient presque inutile” quand des étudiants peuvent produire des dissertations de 20 pages avec citations en quelques minutes. Comment évaluer réellement les compétences et connaissances dans ce contexte?

Enfin, cette course effrénée à l’innovation entre géants technologiques privilégie la vitesse au détriment de la réflexion éthique. Nous adoptons ces outils sans comprendre pleinement leurs implications à long terme sur notre capacité à penser par nous-mêmes et à développer une véritable expertise.