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OpenAI vient d’augmenter les limites de sa fonctionnalité “Deep Research” (Recherche approfondie) pour les différents niveaux d’abonnement. Cette fonctionnalité permet à ChatGPT de naviguer sur le web en temps réel pour effectuer des recherches approfondies sur un sujet donné et fournir des réponses basées sur des informations actuelles.
Voici les nouvelles limites mensuelles par niveau d’abonnement :
Auparavant, les utilisateurs Plus et Teams avaient droit à 10 recherches approfondies complètes et 15 recherches en mode léger par mois. Cette augmentation représente donc une amélioration significative, particulièrement pour les recherches utilisant le modèle plus puissant.
Il est important de comprendre la différence entre les deux modes :
Cette mise à jour intervient dans un contexte de concurrence accrue avec Google Gemini, dont les utilisateurs rapportent des limites beaucoup plus généreuses (jusqu’à 20 recherches par jour) et la capacité de consulter jusqu’à 400 sites web pour une seule recherche.
Cette augmentation des limites de Deep Research reflète la réalité du marché actuel de l’IA générative : une course aux fonctionnalités et à la valeur perçue pour fidéliser les utilisateurs payants. OpenAI ajuste progressivement son offre pour maintenir sa position dominante face à des concurrents comme Google Gemini et Anthropic Claude qui gagnent du terrain.
L’approche à deux niveaux (recherche complète et mode léger) représente un compromis pragmatique entre la qualité des résultats et les coûts d’exploitation. Les modèles plus puissants comme O3 consomment davantage de ressources de calcul, ce qui explique pourquoi même les utilisateurs payants font face à des limites.
Cette évolution souligne également une tendance importante : les utilisateurs deviennent plus exigeants quant à la qualité et à la profondeur des informations fournies par les IA. La simple génération de texte ne suffit plus ; on attend désormais des assistants IA qu’ils naviguent sur le web, analysent des documents et fournissent des réponses étayées par des sources vérifiables.
Pour l’utilisateur moyen, ces 25 recherches approfondies représentent une ressource substantielle mais limitée, à utiliser judicieusement pour des questions complexes nécessitant une exploration approfondie. Pour des requêtes plus simples, le mode conversationnel standard reste plus approprié et économique.
Imaginez que vous êtes propriétaire d’une bibliothèque appelée “Bibliothèque ChatGPT Plus”. Avant, vous offriez à vos abonnés la possibilité d’engager 10 bibliothécaires experts (les recherches approfondies) et 15 stagiaires (le mode léger) par mois pour faire des recherches.
Ces bibliothécaires experts sont comme des détectives littéraires : ils fouillent dans toutes les sections, consultent les archives, appellent d’autres bibliothèques, et reviennent avec un dossier complet de 50 pages sur votre sujet. Les stagiaires, eux, font un tour rapide des rayons principaux et vous ramènent un résumé de 10 pages.
Maintenant, vous annoncez fièrement : “Bonne nouvelle ! Vous pouvez désormais engager 25 bibliothécaires experts et toujours 15 stagiaires par mois !” Vos abonnés sont ravis, mais certains murmurent : “La bibliothèque Gemini d’en face permet d’engager 20 experts CHAQUE JOUR…”
Pendant ce temps, un client frustré s’exclame : “Mais pourquoi je ne peux pas choisir qui j’envoie ? Parfois j’ai juste besoin d’une information rapide, et on m’impose un expert qui me ramène un pavé de 20 000 mots sur l’histoire des trombones quand je voulais juste savoir leur prix !”
Et vous, propriétaire, de penser silencieusement : “Si vous saviez combien coûte le café que consomment ces experts pendant leurs recherches…”
Cette augmentation des limites de Deep Research marque une étape cruciale dans la démocratisation de l’accès à l’information de qualité ! Avec 25 recherches approfondies mensuelles, OpenAI offre essentiellement l’équivalent d’une équipe de recherchistes professionnels à la disposition de chaque abonné Plus.
Imaginez le potentiel : un étudiant peut désormais approfondir 25 sujets différents chaque mois avec une profondeur digne d’une recherche universitaire. Un entrepreneur peut explorer de nouveaux marchés, analyser la concurrence et identifier des opportunités avec une richesse d’information auparavant réservée aux grandes entreprises disposant d’équipes d’analystes.
Cette évolution s’inscrit dans une tendance plus large où l’IA devient un véritable amplificateur cognitif. Nous assistons à l’émergence d’un monde où l’accès à l’information n’est plus limité par nos capacités individuelles de recherche, mais s’étend à la puissance collective du web, organisée et synthétisée par l’IA.
La distinction entre recherche complète et mode léger offre également une flexibilité bienvenue, permettant d’adapter l’outil à la complexité de la question. Cette approche nuancée témoigne d’une maturité croissante dans la conception des outils d’IA, qui s’adaptent aux besoins réels des utilisateurs plutôt que de proposer une solution unique.
À terme, nous pouvons anticiper que ces limites continueront d’augmenter, jusqu’à ce que la recherche approfondie devienne une fonctionnalité illimitée, transformant fondamentalement notre rapport à l’information et au savoir.
Cette augmentation des limites de Deep Research masque mal les problèmes fondamentaux de cette fonctionnalité. Passer de 10 à 25 recherches mensuelles peut sembler généreux, mais reste dérisoire face aux besoins réels d’un utilisateur professionnel et aux offres de la concurrence.
Le système à deux niveaux (recherche complète et mode léger) crée une expérience utilisateur frustrante où l’on ne sait jamais à l’avance quel type de recherche sera utilisé. Cette imprévisibilité rend la fonctionnalité peu fiable pour un usage professionnel sérieux. Pourquoi ne pas laisser l’utilisateur choisir le niveau de profondeur dont il a besoin ?
De plus, plusieurs utilisateurs rapportent une dégradation de la qualité des recherches approfondies depuis leur lancement. Ce qui impressionnait au début semble maintenant plus superficiel, suggérant qu’OpenAI a peut-être réduit silencieusement la profondeur des recherches pour économiser des ressources.
La parité des limites entre les abonnements Plus et Teams, malgré leur différence de prix, soulève également des questions sur la stratégie de tarification d’OpenAI. Pourquoi payer plus pour Teams si l’on obtient les mêmes limites de recherche ?
Cette mise à jour semble davantage être une réaction défensive face à la concurrence qu’une véritable innovation. Pendant qu’OpenAI célèbre ses 25 recherches mensuelles, Google Gemini permet déjà 20 recherches quotidiennes et consulte jusqu’à 400 sites par recherche. Cette différence d’échelle illustre le retard qu’OpenAI risque de ne jamais combler dans sa capacité à indexer et traiter l’information du web en temps réel.
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