Travail des connaissances basé sur l'IA: recherche approfondie avec Chatgpt d'OpenAai: où sont les avantages et les limites?

Recherche en profondeur: OpenAI ouvre l'accès et modifie le paysage du travail de connaissances

Avec l'ouverture progressive de sa fonctionnalité de «recherche profonde», OpenAai a fait une étape remarquable qui a le potentiel de changer fondamentalement la façon dont nous connaissons les connaissances. Ce qui était autrefois réservé à un groupe exclusif de pro-utilisateurs est désormais disponible pour un public plus large, y compris des abonnés à Chatgpt Plus, l'équipe, l'éducation et les plans d'entreprise. Cette expansion de l'accès, bien qu'avec des limites d'utilisation mensuelles, signale non seulement la maturité croissante de cette technologie, mais aussi l'ambition stratégique d'OpenIAI, de jouer un rôle de premier plan dans le domaine hautement compétitif des systèmes d'information basés sur l'IA. L'étape se déroule à un moment où la concurrence avec des entreprises telles que Perplexity, Google, Xai et Microsoft est intensifiée, ce qui s'efforce de développer la prochaine génération d'outils pour le travail des connaissances.

Contexte et fonctionnalité de la recherche approfondie

Genèse et fonctionnalité centrale

Des recherches approfondies ont émergé de la nécessité de surmonter les limites des méthodes de recherche conventionnelles et de lancer une nouvelle ère de connaissances. Il a été conçu comme une sorte d '«agent d'IA» qui est capable de réaliser de manière autonome des recherches complexes en plusieurs étapes. En substance, il s'agit non seulement de trouver des informations, mais aussi de les comprendre, de les analyser et de les présenter sous une forme structurée. Deep Research utilise une version hautement développée du modèle O3 d'OpenAI, qui a été spécialement optimisée pour les tâches exigeantes de la navigation Web et de l'analyse des données.

Contrairement aux modes de bot de chat traditionnels, tels que ceux utilisés dans GPT-4O, la recherche profonde est conçue pour fonctionner sur une plus longue période de temps entre cinq et trente minutes par demande. Pendant ce temps, il recherche systématiquement des centaines de sources en ligne, extrait les informations pertinentes, interprète son importance dans le contexte de la question posée et synthétise les résultats dans un rapport cohérent. Ce processus va bien au-delà de l'accès simple des résultats de recherche; Il comprend un examen actif du matériau trouvé, l'identification des modèles, des contradictions et des connexions pertinentes.

Fondations technologiques

La performance de la recherche approfondie est basée sur une combinaison de différentes technologies d'IA avancées. Un aspect central est le «raisonnement», c'est-à-dire la capacité de tirer des conclusions logiques et de comprendre des faits complexes. Cela permet au système d'élaborer et d'adapter les stratégies de recherche indépendamment, d'évaluer de manière critique les sources et d'évaluer la pertinence des informations dans le contexte de la question respective.

De plus, une recherche approfondie est en mesure de réaliser du code Python, qui ouvre la porte à l'analyse directe des données. Cette capacité est particulièrement précieuse lorsqu'il s'agit de traiter de grands enregistrements de données, d'effectuer des analyses statistiques ou de faire des calculs complexes. Un autre élément de construction important est la possibilité de traiter les fichiers personnalisés. Les utilisateurs peuvent fournir les documents système, les tables ou d'autres formats de fichiers qui peuvent ensuite être inclus dans la recherche. Cela permet, par exemple, d'intégrer des rapports internes, des données de recherche ou une documentation spécifique dans l'analyse et donc d'étendre le contexte de la recherche.

Une différence décisive pour les modèles précédents réside dans l'approche de formation. La recherche approfondie a été formée par «l'apprentissage par renforcement», par lequel l'accent était mis sur les tâches réelles qui nécessitent une utilisation du navigateur et des outils. Cette approche diffère fondamentalement de la méthode de formation basée sur un texte, ce qui était courant dans de nombreux modèles de langues précédents. Grâce à la formation de réelles tâches de recherche, une recherche approfondie a appris à faire face efficacement à l'espace d'information dynamique et souvent non structuré d'Internet.

Accès étendu et conditions d'utilisation

Nouveaux groupes d'utilisateurs et limites d'écaillage

L'expansion de l'accès à des recherches approfondies à des groupes d'utilisateurs plus larges marque une étape importante dans la démocratisation de cette technologie. Initialement disponible exclusivement pour les utilisateurs Pro avec un abonnement mensuel de 200 $, l'accès a été étendu aux groupes d'utilisateurs suivants le 25 février 2025:

Plus les utilisateurs (20 $ / mois)

10 requêtes en revue en profondeur par mois. Cela permet à un large cercle d'utilisateurs de ressentir les avantages fondamentaux de la recherche en profondeur sans avoir à supporter les coûts élevés d'un abonnement Pro.

Équipe / entreprise / éducation

10 requêtes par utilisateur et mois. Ce règlement vise à fournir aux organisations et aux établissements d'enseignement d'accéder et à promouvoir l'utilisation collaborative de la recherche approfondie dans les équipes.

Utilisateur professionnel

Augmentation de la déviation mensuelle de 100 à 120 requêtes. Pour les utilisateurs de puissance qui effectuent régulièrement des recherches approfondies, il s'agit d'une augmentation de la capacité bienvenue.

Traitement à forte intensité de ressources: l'équilibre entre précision et efficacité

Ces limites d'utilisation échelonnées reflètent l'intensité des ressources de la recherche approfondie. Chaque requête est associée à des dépenses informatiques considérables, car le modèle fonctionne de manière autonome pendant 30 minutes, développe des stratégies de recherche, évalue les résultats des sources et des trianents. La limitation des requêtes sert donc à gérer efficacement les ressources système et à garantir une qualité de service constamment élevée pour tous les utilisateurs.

Améliorations techniques au cours de l'expansion

Parallèlement à l'expansion du groupe d'utilisateurs, des améliorations techniques ont également été mises en œuvre, ce qui augmente encore les fonctionnalités et l'amitié de la recherche en profondeur:

1. Images intégrées avec citations

Le contenu visuel des sources Web est désormais intégré directement dans les rapports et fourni avec les sources correspondantes. Cela enrichit les rapports d'information visuelle et facilite la compréhension des faits complexes, en particulier dans des domaines tels que la science, la technologie ou la conception.

2. Amélioration de l'analyse des documents

Deep Research a désormais une meilleure compréhension des fichiers téléchargés, en particulier des PDF et des tables. Ceci est particulièrement avantageux dans les contextes spécifiques au sujet dans lesquels les utilisateurs travaillent souvent avec des documents spécialisés. La capacité d'analyse améliorée permet d'extraire les informations de ces documents plus précisément et de s'intégrer dans les résultats de la recherche.

3. Transparence accrue

Chaque rapport créé par une recherche approfondie contient des sources détaillées de source et un résumé des étapes de recherche effectuées. Cela augmente la compréhensibilité du processus de recherche et permet aux utilisateurs de mieux évaluer la crédibilité des résultats. La transparence est un aspect important pour renforcer la confiance dans le travail de connaissances soutenu par l'IA et pour promouvoir l'utilisation responsable de cette technologie.

Performance et applications en pratique

Résultats de référence et comparaisons de performance

La performance de la recherche profonde a été démontrée dans divers tests internes et externes. Dans les comparaisons directes avec d'autres modèles, notamment GPT-4O et Claude 3.5, la recherche approfondie les a clairement dépassés dans divers repères:

Le dernier examen de l'humanité (CAI / SCALE AI)

Dans cette référence exigeante, qui teste les connaissances générales et les compétences en résolution de problèmes des systèmes d'IA, la recherche approfondie a atteint une précision de 26,6%. À titre de comparaison: GPT-4O et Claude 3.5 n'ont atteint que 9%. Ce résultat souligne la capacité supérieure de la recherche approfondie à comprendre des questions complexes et à fournir des réponses précises.

Benchmark Gaia

Dans la référence Gaia, qui teste la capacité des systèmes d'IA à répondre aux questions dans divers domaines de la connaissance, la recherche approfondie a pris les devants dans 43 des 50 catégories de tâches. Cela démontre la large applicabilité et les performances élevées de la recherche profonde dans différents domaines.

Recherche de reprogrammation

Dans une application spécifique dans le domaine de la recherche biomédicale, la recherche approfondie a été utilisée avec succès pour analyser plus de 200 études sur la reprogrammation cellulaire en moins de 30 minutes. Cette tâche, qui a traditionnellement utilisé des jours ou même des semaines, pourrait être maîtrisée dans les plus brefs délais en utilisant des recherches approfondies. Cela illustre l'énorme potentiel de technologie pour accélérer les processus de recherche.

Paysage de compétition et positionnement stratégique

Solutions concurrentes et arguments de vente uniques

Openai positionne délibérément des recherches approfondies en réponse à la concurrence croissante dans le domaine du travail de connaissances basé sur l'IA. Il existe différentes solutions alternatives sur le marché qui offrent des fonctionnalités similaires, mais diffèrent dans certains aspects:

Recherche approfondie de Google

Intégré dans Gemini Advanced (également disponible pour 20 $ / mois). Avec Gemini Advanced, Google propose une solution comparable qui repose également sur des fonctionnalités de recherche approfondies. La concurrence entre OpenAAI et Google stimule l'innovation dans ce domaine et conduit à une amélioration constante des technologies disponibles.

Xai Deepsearch

Exclusivement pour les utilisateurs de Grok (à partir de 8 $ / mois). Xai, la compagnie d'Elon Musk, propose une autre alternative avec DeepSearch, qui est liée à l'abonnement GROK. Cela montre que divers acteurs du marché de l'IA poursuivent différentes stratégies pour positionner et commercialiser leurs technologies.

Microsoft pense plus profondément

Disponible gratuitement, mais sans fonctionnalité WebBrowsing. Avec Think plus profondément, Microsoft propose une solution gratuite, qui est limitée dans sa fonctionnalité car elle ne peut pas accéder à Internet. Cela montre clairement que la possibilité de WebBrowsing est une caractéristique de distinction décisive pour les outils de recherche approfondis.

Une différence significative entre les différentes solutions réside dans la «capacité d'agent». Bien que le Think Deeper de Microsoft soit limité aux enregistrements de données statiques, les systèmes d'OpenAI et de Google sont en mesure de rechercher indépendamment sur le Web et d'accéder dynamiquement à de nouvelles informations. Cette capacité à créer des informations et un traitement autonomes est un avantage central de la recherche approfondie et la distingue des outils de recherche plus simples.

Perplexity Deep Research

Perplexity Deep Research se présente comme une plate-forme de recherche gratuite basée sur l'IA, qui permet aux utilisateurs d'accès rapidement et interactif à de vastes sources actuelles d'informations. Contrairement aux outils de recherche conventionnels, la perplexité attache une importance particulière à la présentation transparente des sources et la capacité de répondre à des questions complexes de manière liée au contexte. En utilisant des algorithmes avancés, la plate-forme parvient à extraire des données dynamiquement pertinentes du Web et à couvrir les besoins d'informations de l'utilisateur en temps réel. Cette combinaison de recherche Web autonome et de traitement précis des résultats fait de la recherche en profondeur de perplexité un instrument attrayant - en particulier pour les utilisateurs qui apprécient également des informations bien fondées et compréhensibles. De plus, la nature interactive de la plate-forme permet de clarifier directement les questions de suivi et de soutenir un processus de recherche itératif.

Implications économiques et stratégie de marché

La différenciation des prix d'OpenAI, avec un abonnement plus pour 20 $ et un abonnement Pro pour 200 $, est une décision stratégique pour aborder les deux groupes d'utilisateurs larges et pour lier les utilisateurs de haute performance. L'option plus abordable PLUS permet à un large public de connaître et d'utiliser les avantages de la recherche approfondie, tandis que l'abonnement Pro est adapté aux utilisateurs professionnels qui ont besoin de recherches approfondies et ont besoin de fonctionnalités étendues.

Des analystes comme Paul Schell de l'ABI Research voient ce développement une tendance claire vers "l'agent démocratisant-IA basé". La disponibilité plus large de recherches approfondies et de technologies similaires a le potentiel de changer fondamentalement du travail de connaissances et d'ouvrir de nouvelles opportunités pour les entreprises et les particuliers. Dans le même temps, cette évolution contient également des effets perturbateurs pour les travailleurs traditionnels des connaissances, dont les tâches pourraient être de plus en plus repris par les systèmes d'IA. La capacité de travailler efficacement avec des outils soutenue par l'IA et d'évaluer de manière critique leurs résultats sera une compétence clé pour les travailleurs du savoir à l'avenir.

Sécurité et gestion des risques

Taux d'hallucination et sensibilité aux erreurs

Malgré les performances impressionnantes de la recherche approfondie, il est important de prendre en compte les limites et les risques potentiels de cette technologie. Openai elle-même admet que la recherche approfondie peut tirer des conclusions incorrectes dans 3 à 5% des cas ou non évaluer correctement les sources d'autorité. Ces «hallucinations» ou erreurs peuvent avoir des causes différentes, par exemple les insuffisances dans l'ensemble de données de formation, les faiblesses algorithmiques ou la complexité inhérente des informations à traiter.

Un livre blanc interne d'OpenAI prévient en particulier les sources potentielles d'erreur suivantes:

Mal interprétation des directives réglementaires

La recherche approfondie peut avoir du mal à interpréter et à appliquer des lois, des réglementations ou des directives de conformité complexes. Cela peut être particulièrement problématique dans les industries hautement réglementées telles que la finance ou les soins de santé.

Distinction inadéquate entre les faits et les rumeurs

Dans la salle d'information dynamique d'Internet, il est souvent difficile de faire la distinction entre des faits sécurisés et des rumeurs non confirmées ou des expressions d'opinion. Dans certains cas, des recherches approfondies peuvent avoir du mal à faire cette distinction de manière fiable et éventuellement incorrecte ou trompeuse dans ses rapports.

Limites de la communication d'incertitude

Les systèmes d'IA ont souvent du mal à communiquer les incertitudes et les probabilités dans leurs déclarations. Dans certains cas, une recherche approfondie pourrait donner l'impression que ses résultats sont absolument sûrs et impeccables, bien que ce ne soit pas toujours le cas en réalité.

Mesures de sécurité et assurance qualité

Afin de minimiser les risques et d'assurer la sécurité de la recherche approfondie, OpenAI a pris diverses mesures:

1. Campagnes d'équipe rouge

Des experts en sécurité externe et des «équipes rouges» ont été chargés de rechercher des faiblesses et des abus potentiels dans la recherche approfondie. Ces tests comprenaient 12 catégories de risques différentes, notamment la protection des données, la distribution de conseils dangereux, de discrimination et de manipulation. Les résultats de ces campagnes ont aidé OpenIA à identifier les vulnérabilités et à améliorer les précautions de sécurité.

2. Évaluations automatisées

OpenAI s'appuie sur des systèmes d'évaluation automatisés afin de surveiller en continu la qualité et la sécurité des recherches approfondies. Selon leurs propres informations, ces systèmes atteignent une précision de 93% dans la détection de contenu indésirable, tels que des discours de haine, de la propagande ou des informations nocives.

3. Sandboxing

Le code Python dans la recherche approfondie est effectué dans des environnements "bac à sable" isolés. Cela empêche l'accès au code potentiellement nocif au système global ou provoque des effets secondaires indésirables. Le sable est une technique de sécurité courante pour minimiser le risque de malware ou de compromis système.

Développements futurs et questions ouvertes

Fonctions et extensions planifiées

OpenAAI a déjà annoncé que des recherches approfondies seront développées au cours des prochains mois et se sont élargies pour inclure de nouvelles fonctions. Les extensions suivantes sont prévues pour le deuxième trimestre de 2025:

Rapports multimodaux

L'intégration des visualisations des données et généré des images dans les rapports de la recherche approfondie. Ceci est destiné à augmenter encore l'intelligibilité et la signification des rapports et permettre aux utilisateurs d'enregistrer des informations complexes en un coup d'œil.

Accès API

La fourniture d'une interface de programmation (API) pour les partenaires d'entreprise sélectionnés. Cela permettrait aux entreprises d'intégrer des recherches approfondies directement sur leurs propres systèmes et applications et d'adapter la technologie pour des applications spécifiques. Cependant, Openai souligne que l'approbation de l'API aura lieu que dès que les «risques de persuasion» ont été suffisamment clarifiés. Cela indique qu'OpenAI prend les risques potentiels de recherche approfondie, en particulier en ce qui concerne la manipulation et la désinformation, très au sérieux.

Limites de déflagène dynamique

L'introduction de l'échelle dépendante de l'utilisation pour les équipes. Cela pourrait signifier que les équipes que la recherche approfondie utilisent intensivement peut recevoir des simuristes plus flexibles ou ajouter des capacités supplémentaires. Une adaptation dynamique des limites d'utilisation faciliterait l'intégration de la recherche approfondie dans leurs processus de travail.

Défis et besoins de recherche inexpliqués

Malgré les progrès impressionnants, il y a encore des questions ouvertes et des défis liés à la recherche approfondie et au travail de connaissances basé sur l'IA en général. Les critiques, par exemple, se demandent si les mécanismes de citation actuels répondent aux normes scientifiques. Une étude de cas de l'analyse de la littérature scientifique montre que des recherches approfondies ont correctement cité les études pertinentes dans l'analyse des modifications des protéines OCT4 dans 87% des cas, mais ont engagé des sources dépassées ou non pertinentes dans 13% des cas. Cet exemple montre clairement que l'assurance qualité et l'évaluation critique des résultats des systèmes d'IA doivent continuer à jouer un rôle important.

La question reste également ouverte à quel point la disponibilité plus large de la recherche approfondie affectera le monde du travail et le rôle des travailleurs du savoir. La recherche profonde transformera-t-elle réellement le "travail hebdomadaire en quelques minutes", comme Kevin parce qu'il le prédit? Ou s'avérera-t-il être un autre outil d'IA avec des avantages pratiques limités? La réponse à ces questions dépendra considérablement de la façon dont les entreprises et les particuliers adaptent cette technologie et les intègrent dans leurs processus de travail. Cependant, il est certain que l'ère de la recherche basée sur l'agent a commencé et la façon dont nous savons que les connaissances changent fondamentalement.

Un tournant dans le travail de connaissances basé sur l'IA

L'ouverture d'une recherche approfondie pour un public plus large marque un tournant dans le travail de connaissances basé sur l'IA. L'outil offre aux chercheurs, aux analystes et aux travailleurs du savoir dans divers domaines de gains d'efficacité sans précédent et de nouvelles opportunités pour acquérir des connaissances. Dans le même temps, des questions importantes sur l'assurance qualité, la responsabilité éthique et les effets sur le monde du travail demeurent. La décision d'OpenAai, en profondeur de recherche, ne proposerait initialement pas via une API, souligne le soigneusement géré de l'entreprise avec des risques d'abus potentiels et la nécessité de développer la technologie de manière responsable. Pour les organisations, l'intégration de ces outils devient de plus en plus un facteur concurrentiel, à condition qu'ils développent les compétences nécessaires pour l'évaluation critique des résultats et pour utiliser cette technologie. Les prochains mois et années montreront si une recherche approfondie a en fait le potentiel de transformer fondamentalement un travail de connaissances et de lancer une nouvelle ère d'acquisition de connaissances basée sur l'IA.

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