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OpenAI vient d’annoncer la disponibilité de la fonction “Deep Research” pour tous les utilisateurs de ChatGPT Plus. Cette fonctionnalité, comparable à la recherche approfondie déjà disponible chez des concurrents comme Gemini Advanced depuis quelques mois, permet à l’IA de générer des rapports détaillés et documentés sur des sujets complexes.
Concrètement, Deep Research fonctionne différemment du chat habituel avec ChatGPT. Lorsqu’un utilisateur active cette fonction (représentée par une icône de microscope dans l’interface), le modèle pose d’abord quelques questions de clarification, puis prend un temps considérable (jusqu’à une heure dans certains cas) pour produire un rapport complet et structuré, pouvant atteindre 7000 mots avec annotations et références.
Les utilisateurs de ChatGPT Plus sont limités à 10 requêtes Deep Research par mois, tandis que les abonnés Pro bénéficient de 120 requêtes mensuelles. Cette limitation contraste avec les offres concurrentes comme Grok 3, qui propose actuellement 50 recherches approfondies par jour gratuitement.
D’après les premiers retours d’utilisateurs, la qualité des rapports générés par Deep Research semble variable. Certains utilisateurs rapportent des résultats impressionnants, notamment pour des tâches comme la création de documentation technique ou la synthèse d’informations difficiles à trouver via les moteurs de recherche traditionnels. D’autres signalent des inexactitudes factuelles, comme des erreurs sur les prix d’actions ou des confusions sur des données récentes.
La fonction utilise systématiquement le modèle O3 d’OpenAI, indépendamment du modèle sélectionné par l’utilisateur dans l’interface, et inclut une fonctionnalité “Activity” permettant de suivre le processus de recherche et de raisonnement de l’IA.
L’arrivée de Deep Research pour les abonnés Plus de ChatGPT illustre parfaitement la course à l’armement qui se joue actuellement entre les grands acteurs de l’IA générative. OpenAI répond clairement à la pression concurrentielle exercée par Google (Gemini), Anthropic (Claude) et plus récemment xAI (Grok).
Cette évolution reflète la transition progressive des chatbots d’IA vers des outils de recherche et d’analyse plus sophistiqués. Nous assistons à une convergence des fonctionnalités où chaque plateforme tente d’offrir des capacités similaires, mais avec des nuances dans l’exécution et les limitations d’utilisation.
La limite de 10 recherches mensuelles pour les abonnés Plus semble être un compromis entre l’accessibilité de la fonction et les coûts opérationnels qu’elle implique. Cette approche prudente permet à OpenAI de tester l’adoption et l’utilisation de la fonctionnalité avant d’éventuellement ajuster ces limites.
Les cas d’usage qui émergent sont révélateurs: documentation technique, recherche académique, analyse d’investissement, synthèse d’informations dispersées… Deep Research trouve sa place dans des contextes où la profondeur prime sur la rapidité, et où la valeur ajoutée justifie le temps d’attente.
Les inexactitudes rapportées par certains utilisateurs rappellent toutefois que ces outils, aussi avancés soient-ils, ne remplacent pas encore la rigueur et l’expertise humaines. Ils constituent des assistants précieux mais imparfaits, dont l’efficacité dépend largement de la pertinence des questions posées et de la vérification des informations fournies.
Imaginez que vous prépariez un souper important avec votre belle-famille qui arrive dans une heure. Vous avez décidé de leur impressionner avec une recette de soufflé au fromage que vous n’avez jamais essayée auparavant.
Utiliser ChatGPT en mode conversation normale, c’est comme demander rapidement à votre voisin: “Hey, comment on fait un soufflé?” Il vous donne une réponse rapide, peut-être approximative, mais vous l’avez en quelques secondes.
Utiliser Deep Research, c’est comme appeler votre ami chef cuisinier qui vous dit: “Attends, je te rappelle dans 45 minutes avec tous les détails.” Pendant ce temps, il consulte ses livres de cuisine, appelle sa grand-mère qui a une recette secrète, vérifie les techniques des grands chefs français, et analyse pourquoi certains soufflés s’effondrent.
Quand il vous rappelle enfin, il vous livre un document complet avec l’histoire du soufflé, les variations régionales, les erreurs courantes à éviter, la science derrière la montée de la préparation, et même des anecdotes sur les soufflés les plus célèbres de l’histoire gastronomique.
C’est fantastique… sauf que votre belle-famille arrive dans 15 minutes et vous n’avez même pas encore cassé les œufs! Voilà pourquoi OpenAI vous limite à 10 appels par mois à votre ami chef - sinon, vous finiriez par commander des pizzas à chaque fois que vous recevez des invités!
Et parfois, malgré toute sa recherche, votre ami chef peut se tromper et vous dire d’utiliser 250g de beurre quand la recette n’en demande que 25g. Comme quoi, même les recherches les plus approfondies méritent un œil critique!
Deep Research représente une avancée majeure dans notre capacité à exploiter l’intelligence artificielle pour amplifier nos capacités cognitives. Cette fonctionnalité transforme ChatGPT d’un simple assistant conversationnel en un véritable collaborateur de recherche capable d’explorer, synthétiser et présenter des informations complexes de manière structurée.
L’impact sur la productivité intellectuelle pourrait être révolutionnaire! Imaginez les chercheurs, journalistes, étudiants ou professionnels qui peuvent désormais déléguer des heures de recherche préliminaire pour se concentrer sur l’analyse critique et la créativité. Un travail qui prenait auparavant des jours peut maintenant être initié en quelques minutes d’interaction, puis affiné à partir d’une base solide fournie par l’IA.
Les premiers témoignages sont particulièrement encourageants pour les cas d’usage spécialisés. Un utilisateur mentionne avoir obtenu des informations sur les collaborations YouTube qu’il cherchait depuis des années sans succès. Un autre a pu créer rapidement une documentation complète sur la haute disponibilité et la reprise après sinistre (HA-DR) pour une application Azure, avec seulement 15-20% de modifications nécessaires.
La transparence du processus, avec la possibilité de suivre le cheminement de recherche de l’IA, ouvre également la voie à une forme d’apprentissage par observation. Les utilisateurs peuvent non seulement bénéficier du résultat final, mais aussi comprendre comment l’information a été trouvée et organisée.
À mesure que cette technologie s’améliorera, les inexactitudes actuelles disparaîtront progressivement, et nous pourrions voir émerger un écosystème où l’humain et l’IA collaborent de manière fluide: l’IA effectuant le travail préliminaire de collecte et d’organisation, l’humain apportant le jugement critique, l’expertise contextuelle et la créativité que les machines ne peuvent encore égaler.
L’arrivée de Deep Research chez OpenAI ressemble davantage à une réaction précipitée face à la concurrence qu’à une innovation mûrement réfléchie. La limitation drastique à 10 recherches mensuelles pour les abonnés Plus trahit soit des coûts opérationnels prohibitifs, soit une confiance limitée dans la qualité des résultats produits.
Les témoignages d’inexactitudes sont particulièrement préoccupants. Un utilisateur rapporte que l’outil a fourni un prix d’action Nvidia complètement erroné, tout en affirmant avec assurance qu’il s’agissait du prix “début 2025”. Un autre mentionne que Deep Research a prétendu que la limite de connaissance actuelle était 2023 (alors qu’elle est de 2024) et a évoqué un modèle “O2” qui n’existe pas. Ces hallucinations rendent l’outil potentiellement dangereux pour toute recherche nécessitant une précision factuelle.
Cette course effrénée entre les géants de la tech pour ajouter toujours plus de fonctionnalités à leurs modèles d’IA risque de normaliser l’utilisation d’outils imparfaits pour des tâches critiques. Les utilisateurs, impressionnés par la fluidité et la confiance apparente de ces systèmes, pourraient réduire leur vigilance et leur vérification des faits.
Plus inquiétant encore, nous assistons à une centralisation croissante de la recherche d’information. Plutôt que de consulter diverses sources et de développer un esprit critique, les utilisateurs sont encouragés à déléguer entièrement leur processus de recherche à une boîte noire algorithmique. Cette tendance pourrait accentuer les biais informationnels et réduire la diversité des perspectives.
La dépendance croissante à ces outils risque également d’atrophier certaines compétences cognitives essentielles. Pourquoi apprendre à effectuer une recherche méthodique, à évaluer la crédibilité des sources ou à synthétiser des informations contradictoires si une IA peut le faire à notre place? Cette érosion progressive des compétences informationnelles pourrait avoir des conséquences sociétales profondes à long terme.
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