Imaginez un chercheur capable de lire l’ensemble des publications scientifiques, de parcourir des milliers de sites web fiables et de synthétiser ces informations en quelques minutes seulement. Imaginez maintenant que ce chercheur produise un rapport clair, structuré, accompagné de références et de recommandations concrètes. Si cela vous semble tout droit sorti d’un film de science-fiction, détrompez-vous : OpenAI a récemment annoncé Deep Research, un agent avancé qui s’approche dangereusement de cette prouesse 🚀.

Dans cet article, nous allons décortiquer ce qu’est Deep Research et expliquer, pas à pas, comment il fonctionne. Nous verrons également en quoi cet outil marque une nouvelle étape vers l’AGI (Artificial General Intelligence), l’intelligence artificielle qui ambitionne de dépasser le simple concept de programme spécialisé pour réaliser n’importe quelle tâche cognitive humaine. Enfin, nous discuterons de l’impact potentiel de Deep Research sur le monde du travail et sur des domaines clés comme la médecine. Bonne lecture !

Qu’est-ce que Deep Research ?

Deep Research n’est pas un simple moteur de recherche. Contrairement à Google, qui se contente de fournir une liste de liens à consulter, cet agent IA a la capacité d’analyser, de comprendre et de rédiger. En pratique, lorsqu’on lui pose une question complexe, il va :

1. Scruter le web à la recherche de sources réputées fiables (articles, études, revues spécialisées…).
2. Poser des questions de clarification à l’utilisateur, afin de bien cerner le contexte et le besoin.
3. Synthétiser toutes les données pertinentes trouvées.
4. Rédiger un rapport documenté, avec des références, des tableaux de comparaison si nécessaire et des recommandations concrètes.

Un exemple concret : Supposez que vous souhaitiez en savoir plus sur l’adoption comparée d’iOS et d’Android dans les pays développés et les pays en développement. Au lieu de consulter différentes bases de données, de compiler les chiffres vous-même et de rédiger vos conclusions, vous fournissez simplement votre requête à Deep Research. Quelques minutes plus tard, vous recevez un rapport détaillé, indiquant les taux d’adoption par régions, les facteurs économiques qui influencent la popularité des systèmes d’exploitation et des liens vers les études utilisées. C’est un peu comme avoir un doctorant ultra-rapide à votre disposition, 24 heures sur 24 🤖.

Un pas de plus vers l’AGI ?

L’AGI, ou Artificial General Intelligence, désigne une intelligence artificielle capable de réaliser toutes les tâches cognitives qu’un humain peut effectuer. On peut y voir une sorte d’« intelligence universelle » qui dépasse la spécialisation : elle pourrait aussi bien coder, diagnostiquer des maladies, résoudre des problèmes de mathématiques avancées ou créer des œuvres artistiques.

OpenAI décrit l’AGI comme l’étape ultime : une intelligence artificielle capable de fournir un travail économiquement rentable dans différents domaines. Selon Sam Altman, PDG d’OpenAI, Deep Research serait déjà capable de générer un petit pourcentage de chiffre d’affaires pour l’entreprise, ce qui, même s’il reste modeste, prouve son efficacité grandissante. Cet outil semble ainsi être un premier jalon concret vers cette ambition de “super-intelligence”.

Deep Research en action : démonstrations et performances

Deep Research s’utilise à travers un simple bouton intégré dans ChatGPT, l’outil conversationnel bien connu d’OpenAI. Vous entrez votre requête, l’IA vous pose éventuellement quelques questions d’éclaircissement, puis lance ses recherches sur le web. Quelques instants plus tard, vous recevez un rapport complet contenant :

• Un résumé détaillé des informations recueillies.
• Des analyses et recommandations en fonction de votre question.
• Des sources vérifiables pour chaque affirmation.
• Éventuellement, des tableaux comparatifs pour structurer les données.

Des requêtes complexes, des réponses rapides

Lors de démonstrations publiques, Deep Research a été testé sur des questions comme :

• « Quels sont les taux d’adoption d’iOS et Android, et comment varient-ils selon les pays développés et en développement ? »
• « Quelles sont les meilleures stratégies pour apprendre une nouvelle langue selon les études récentes ? »

Dans chaque cas, l’IA a su produire en quelques minutes un rapport cohérent, bien structuré et riche en informations factuelles. Cela représente un gain de temps gigantesque pour toute personne souhaitant se plonger dans des analyses complexes sans nécessairement avoir les compétences d’un expert ou le temps pour éplucher des centaines de pages.

Un cas d’usage poignant : l’IA et la médecine

L’impact de Deep Research dans le domaine de la médecine est particulièrement marquant. Philippe Milan, responsable des marchés gouvernementaux chez OpenAI, raconte comment l’IA est intervenue lorsque sa femme a été diagnostiquée d’un cancer du sein. Deep Research a analysé son rapport de pathologie et a fourni des recommandations détaillées, en recoupant les études les plus récentes. De plus, l’IA a souligné l’existence de recherches que les spécialistes consultés n’avaient pas mentionnées.

Cette anecdote montre toute la puissance de l’IA dans le contexte médical : avoir un accès instantané à l’ensemble de la littérature scientifique peut permettre de détecter des traitements innovants ou complémentaires. Bien sûr, il ne s’agit pas de se passer de l’avis de médecins qualifiés, mais l’IA peut jouer le rôle d’un assistant éclairé, venant compléter l’expertise humaine.

Dans l’avenir, on peut imaginer un médecin équipé d’une tablette ou d’un dispositif semblable, interrogeant directement Deep Research pendant la consultation pour avoir un aperçu immédiat des dernières recommandations cliniques, sans perdre de temps à éplucher des bases de données parfois obsolètes ou incomplètes.

Performances et limitations

Bien que Deep Research offre déjà des résultats impressionnants, il présente encore quelques limitations :

• Temps de calcul : Dans certains cas, la requête peut prendre entre 30 minutes et 1 heure pour s’exécuter. Comparé à un chercheur humain, cela reste rapide, mais ce délai peut frustrer ceux qui s’attendent à une réponse instantanée.
• Coût élevé : Actuellement, Deep Research est réservé aux utilisateurs Pro, avec un abonnement démarrant à 200 €/mois. C’est un frein à son adoption massive.
• Nombre de requêtes restreint : Même pour les utilisateurs payants, il existe un quota mensuel limité à 50 ou 100 recherches. Il faut donc gérer son utilisation avec précaution.
• Taux de réussite : Sur un benchmark appelé « le dernier examen de l’humanité », Deep Research a atteint 26,6 % de réussite, soit plus du double des autres modèles d’OpenAI. C’est déjà impressionnant, mais il reste encore de la marge pour atteindre une fiabilité comparable à celle d’un expert humain.

Conclusion : et maintenant ?

Deep Research marque une avancée majeure dans l’univers de l’intelligence artificielle et nous rapproche un peu plus de l’AGI. En automatisant des pans entiers de la recherche et de l’analyse, il ouvre des perspectives vertigineuses pour tous les secteurs, de la médecine à la finance, en passant par l’éducation et le droit. Son potentiel est immense, et il suscite à la fois admiration et prudence.

En même temps, il nous invite à repenser la place de l’IA dans nos activités quotidiennes. À mesure que ces outils se perfectionnent, il devient essentiel de les intégrer de manière responsable, en accompagnant les professionnels pour qu’ils en fassent un usage éclairé. Nous pouvons entrevoir un futur où l’humain, libéré de certaines tâches répétitives, peut se consacrer à des missions à plus forte valeur ajoutée, comme la créativité, l’innovation et l’empathie.

Et vous, qu’en pensez-vous ? Êtes-vous enthousiastes à l’idée d’utiliser Deep Research dans votre domaine, ou craignez-vous des dérives liées à l’automatisation de la connaissance ? N’hésitez pas à partager vos réflexions, vos craintes et vos espoirs : la conversation ne fait que commencer ✨.