Après « Operator », OpenAI lance un second agent intelligent « Deep Research » cette fois spécialisé dans la recherche intelligente d’information. Un agent pour l’instant réservé aux abonnés « Pro » américains mais qui sera bientôt étendu aux abonnés « Plus » et « Teams » et plus tard à l’Europe. Voici tout ce que vous devez savoir sur le second agent intelligent d’OpenAI.

OpenAI vient de lancer Deep Research dans ChatGPT, une nouvelle fonctionnalité conçue pour gérer des tâches de recherche complexes en quelques minutes, là où un humain pourrait y passer des heures.
Deep Research n’est pas un nouveau modèle (comme peut l’être OpenAI o3-mini récemment lancé) mais un « agent intelligent » qui s’appuie sur les modèles de la startup à l’instar de l’agent « Operator » (de pilotage du PC par l’IA) introduit il y a une semaine.

Animé par une version optimisée du modèle o3 d’OpenAI (probablement « o3-mini Medium »), Deep Research permet d’explorer, analyser et synthétiser des centaines de sources en ligne afin de produire des rapports complets, accompagnés de références et d’un résumé des étapes suivies. Contrairement à la fonction « Search Web/Rechercher » de ChatGPT, qui cherche à entretenir une conversation au travers d’informations tirées du Web, « Deep Search » a davantage vocation à explorer le Web à des fins de recherche fondamentale et d’analyse sur un sujet donné.

Qu’est-ce que Deep Research ?

OpenAI définit Deep Research comme « un agent doté de capacités de raisonnement avancées pour synthétiser de vastes quantités d’informations en ligne et réaliser pour vous des tâches de recherche multi-étapes. » 

Dit autrement, Deep Research est une capacité agentique intégrée à ChatGPT qui effectue de la recherche en plusieurs étapes sur Internet. Plus qu’un simple moteur de recherche, Deep Research :

* Planifie et réalise un parcours de recherche multi-étapes, y compris d’éventuels aller-retours lorsque des informations nouvelles nécessitent de réorienter la recherche.

* Analyse des contenus divers (textes, images, PDF en ligne, etc.) et peut également utiliser un outil Python pour générer et interpréter des graphiques ou des données.

* Synthétise des résultats sous forme de rapport structuré, avec citations et explications de la démarche.

Cette approche lui permet d’agir en assistant de recherche quasi autonome. Selon OpenAI, Deep Research est idéal pour les professionnels qui traitent d’importants volumes d’informations (finance, science, politique, ingénierie) comme pour des particuliers à la recherche de recommandations d’achats complexes (voitures, appareils électroménagers, etc.).

Deep Research explore Internet de façon autonome, utilise des outils Python pour traiter les données et peut même générer ou affiner des graphiques en cours de route. Chaque information tirée de sources externes est accompagnée d’une référence, permettant une vérification rapide et une traçabilité du raisonnement. L’agent ne se contente pas de collecter de la data. Il la met en perspective, identifie les points clés et organise les informations en sections logiques.

Pourquoi OpenAI a-t-il développé Deep Research ?

L’objectif d’OpenAI est de créer des outils d’IA capables de raisonner et de produire de nouveaux savoirs. Deep Research s’inscrit dans cette vision, en facilitant la synthèse et l’analyse d’informations provenant de multiples sources web voire de multiples documents que vous lui avez préalablement téléchargés. Il répond à des besoins concrets et permet typiquement :

* De gagner du temps : au lieu de comparer manuellement des dizaines de sites, l’utilisateur confie cette tâche à l’IA.

* De gagner en pertinence et exhaustivité : Deep Research pioche automatiquement dans de très nombreux contenus, y compris des sources atypiques ou difficiles à trouver.

* De gagner en fiabilité : tous les résultats sont documentés avec des références précises, ce qui permet d’évaluer et de vérifier facilement l’information.

Qui peut accéder à Deep Research ?

Tout comme Operator, l’accès à l’agent IA « Deep Research » est pour l’instant très limité. La fonctionnalité consomme énormément de ressources informatiques et coûte donc cher à OpenAI à inférer. Dit autrement, OpenAI attend d’optimiser un peu plus ses modèles « o3 » avant d’ouvrir son agent au plus grand nombre mais également de contrôler la conformité de sa technologie aux règlementations européennes (RGPD, DSA, AI Act).

Ainsi, pour l’instant, seuls les abonnés américains au très onéreux « ChatGPT Pro » (à 200$ par mois) peuvent l’essayer.

Les abonnés à « ChatGPT Plus » et « ChatGPT Teams » y auront prochainement accès, le temps qu’OpenAI prépare les infrastructures. Mais seuls les Américains y auront accès dans un premier temps. OpenAI dit travailler activement à un accès pour les abonnés européens mais ne donne aucune échelle de temps.

Comment utiliser Deep Research dans ChatGPT ?

Si vous avez accès (via un VPN situé aux USA) à ChatGPT Pro, vous pouvez déjà expérimenter cet agent qui semble particulièrement pertinent et pratique.

Pour lancer une session Deep Research :

1- Ouvrez ChatGPT (version web pour commencer ; le déploiement sur mobile et desktop est prévu dans les prochaines semaines).
2- Saisissez votre requête dans le champ de texte.
3- Sélectionnez “Deep Research” dans le compositeur de message.
4- Ajoutez si nécessaire des pièces jointes (fichiers ou tableaux de données) pour contextualiser la question.
5- Une fois la recherche lancée, un volet latéral affiche le résumé des étapes et les sources consultées.

Durée du processus

* Deep Research peut prendre entre 5 et 30 minutes selon la complexité de la requête.
* Une notification vous avertit lorsque le rapport est disponible.
* L’output est présenté sous forme de rapport récapitulatif au sein même du chat.

Dans les prochaines semaines, OpenAI prévoit d’enrichir les rapports avec des images intégrées, des visualisations de données et d’autres éléments pour faciliter la compréhension.

Limites actuelles

Malgré ses performances, Deep Research demeure imparfait. OpenAI invite les utilisateurs à se montrer attentifs et à évaluer : 

* Les risques d’hallucinations : L’IA peut parfois produire ou affirmer des informations inexactes, bien que la fréquence de ces erreurs semble réduite par rapport aux versions précédentes de ChatGPT.
* La fiabilité des sources : Le modèle peut avoir du mal à distinguer l’information crédible de rumeurs ou de contenus non fiables, et ne signale pas toujours ses incertitudes.
* Les problèmes de mise en forme : De légères erreurs de formatage ou de citation peuvent subsister dans la version actuelle.

OpenAI promet des améliorations rapides grâce aux retours utilisateurs et à l’expérience accumulée au fil des requêtes.

La startup prévoit parallèlement d’intégrer prochainement davantage de nouvelles sources de données spécialisées (avec accès aux ressources internes des entreprises ou aux ressources payantes de tiers, par exemple) mais aussi de faire converger ses agents « Deep Research » (investigation en ligne asynchrone) et « Operator » (pilotage PC) pour automatiser des tâches encore plus complexes.

Deep Research marque un nouveau tournant pour ChatGPT, pour l’utilité des Agents IA et, plus largement, pour la recherche en ligne. Capable de traiter en quelques minutes des volumes d’informations considérables, de justifier ses sources et d’offrir des rapports circonstanciés, cet outil s’annonce particulièrement précieux pour les professionnels comme pour le grand public. Malgré quelques limites inhérentes à la jeunesse de la technologie, OpenAI poursuit sa feuille de route vers une IA toujours plus autonome et performante, laissant entrevoir des évolutions majeures dans notre manière de chercher, d’analyser et de produire de la connaissance. Une avancée de plus vers l’AGI qui inquiète un peu plus certains observateurs pour qui de telles fonctionnalités avancées vont profondément transformer le travail (voire impacter le nombre d’emplois) à commencer par les chercheurs, les journalistes et les collaborateurs de sociétés de conseil.

 

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