Google Deep Research avec Gemini 2.0 - Une analyse complète des fonctions de recherche avancées
Version préliminaire d'Xpert
Sélection de voix 📢
Publié le: 18 mars 2025 / mise à jour de: 18 mars 2025 - Auteur: Konrad Wolfenstein
Recherche profonde avec Gemini 2.0 - Une analyse complète des fonctions de recherche avancées - Image: Xpert.Digital
Minutes au lieu de semaines: l'innovation derrière Google Deep Research
Comment Google Deep Research transforme l'approvisionnement des informations
Dans un monde inondé de données, la nécessité de méthodes efficaces et intelligentes pour l'approvisionnement et l'analyse de l'information augmente de façon exponentielle. La grande quantité de données disponibles dépasse de loin la capacité humaine à les rechercher manuellement, à l'évaluer et à la convertir en connaissances utilisables. Traditionnellement, les recherches bien fondées étaient un processus consommant du temps et fastidieux qui pouvait prendre des heures, des jours ou même des semaines. Recherches manuelles, notation d'innombrables sites Web, évaluation critique des sources sur la crédibilité et la pertinence ainsi que la synthèse ultérieure des informations collectées sur une image globale cohérente - tous ces éléments étaient et sont toujours essentiels mais énormément des étapes de recherche en ressources.
Cependant, l'émergence de l'intelligence artificielle (IA) ouvre désormais de nouveaux horizons et des opportunités révolutionnaires pour optimiser et accélérer fondamentalement ce processus fondamental d'approvisionnement et de traitement de l'information. Les outils soutenus par l'IA ne promettent pas moins qu'une transformation de la façon dont nous gérons les informations, les analysons et les rendent utilisables à nos fins. Google, un pionnier dans le domaine de la recherche et de l'application de l'IA, doit créer un outil qui a le potentiel de repenser le paysage de tâches de recherche complexes à partir de zéro avec l'introduction de la «recherche approfondie», une technologie qui est maintenant alimentée par le modèle d'état de Gemini 2.0.
L'annonce par la recherche approfondie de Google est plus que l'idée d'un nouveau produit logiciel. C'est un signal pour un décalage de paradigme dans la méthodologie de recherche. L'accent simultané sur la vitesse - «Recherche en quelques minutes» - et surtout - «des rapports détaillés et multi-pages» - indique un changement fondamental dans les paradigmes de recherche. Loin des processus manuels qui consomment le temps traditionnels, vers une époque de l'information accélérée mais profonde. Ce changement potentiel a des implications profondes de productivité et d'efficacité dans une variété de domaines, de la recherche académique et de la découverte scientifique à l'analyse économique et du marché en passant par les processus de prise de décision stratégiques dans les entreprises et les organisations.
De plus, la vision de la recherche profonde va au-delà de l'accélération pure et de l'efficacité croissante. La mention d'une «personnalisation plus forte» dans le contexte de Gemini 2.0 indique que l'IA est non seulement en mesure de traiter les informations plus rapidement et de manière plus exhaustive, mais comprend également de plus en plus les besoins individuels et les contextes spécifiques des utilisateurs individuels. Cette capacité à personnaliser ouvre la possibilité de rendre les résultats de recherche encore plus pertinents, plus sur mesure et finalement plus précieux. Imaginez un outil de recherche qui non seulement répond à votre question, mais prend également en compte vos intérêts antérieurs, votre niveau de connaissances et vos objectifs spécifiques afin de vous fournir les informations optimales et précises. C'est la vision de la recherche approfondie avec Gemini 2.0: une IA qui devient un partenaire de recherche intelligent qui comprend les besoins individuels de l'utilisateur et le soutient de manière proactive.
Dans les sections suivantes, nous examinerons en détail les fonctions fondamentales de la recherche approfondie avec Gemini 2.0, illuminer les bases technologiques et les innovations derrière cette technologie, analyser l'expérience utilisateur et les applications pratiques et pour comparer une comparaison avec les solutions existantes, en particulier les «recherches profondes». Enfin, nous discuterons considérablement des applications et des avantages potentiels de la recherche approfondie et donnerons une vision de l'avenir de la recherche à l'ère de l'IA.
Convient à:
Fonctions de base de la recherche approfondie avec Gemini 2.0: le cœur de la recherche basée sur l'IA
La recherche profonde avec Gemini 2.0 n'est pas seulement un moteur de recherche amélioré ou un bot de chat avancé. Il représente une nouvelle génération d'outils d'IA qui ont été spécialement développés pour faire face à des tâches de recherche complexes. Au centre de cette innovation se trouvent plusieurs fonctions fondamentales qui se déroulent et font de la recherche approfondie un instrument puissant et polyvalent.
1. Recherche sur le Web complète et lecture d'informations: garnir Internet intelligemment en tant que fonds de connaissances
La fonctionnalité fondamentale de la recherche approfondie réside dans sa capacité à rechercher le World Wide Web dans toute sa profondeur et sa largeur et à créer des rapports structurés étendus à partir des informations trouvées. Cela va bien au-delà des possibilités des moteurs de recherche basés sur les mots clés conventionnels. La recherche approfondie utilise des techniques d'IA avancées, en particulier dans le domaine du traitement du langage naturel (PNL) et de l'apprentissage automatique (ML) pour comprendre des demandes complexes en langage naturel, des plans de recherche personnalisés en plusieurs étapes et pour extraire les informations pertinentes d'une immense variété de sources en ligne.
Au lieu de simplement répertorier les sites Web contenant certains mots clés, la recherche profonde est en mesure d'enregistrer le contexte et la signification de votre question. Il comprend les nuances de votre demande, identifie les besoins d'information sous-jacents et formule une stratégie de recherche précise. Cette stratégie comprend l'identification des termes de recherche pertinents, la sélection de sources en ligne appropriées (sites Web, bases de données, archives, publications scientifiques, etc.) et la planification des étapes de recherche individuelles.
Deep Research agit comme un assistant de recherche intelligent qui a parcouru de manière autonome des centaines, voire des milliers de sites Web, analyse les informations trouvées avec des algorithmes sophistiqués et génère des rapports détaillés et multipage en quelques minutes. Ces rapports ne sont pas seulement de simples résumés d'informations, mais également des documents structurés qui résument les conclusions les plus importantes, montrent des relations, comparent les arguments et contre-contre des arguments et classent les informations dans un contexte raisonnable.
La mise en évidence répétée du gain de temps important, qui est rendu possible par cette technologie - recherche en quelques minutes au lieu d'heures ou de jours - souligne la valeur centrale de cet outil pour les travailleurs du savoir modernes. Cette immense augmentation de l'efficacité permet aux chercheurs, aux analystes, aux journalistes, aux étudiants et à de nombreux autres experts de se concentrer sur des aspects de plus grande qualité de leur travail: sur l'analyse critique de l'information, sur la pensée créative, sur le développement de nouvelles idées et innovations au lieu de dépenser une grande partie de leur précieux temps avec la création d'informations fastidieuse et la première synthèse.
La mention d'un «plan de recherche en plusieurs étapes» et d'un système de «chaîne de choses» qui peut diviser des problèmes complexes en un certain nombre d'étapes intermédiaires logiquement consécutives indique un monument très développé et sous-jacent qui contrôle l'intégralité du processus du site Web intelligemment. Cela signifie que la recherche approfondie ne fait pas seulement une recherche large et non systématique, mais que la tâche de recherche est stratégiquement et planifiée. Il formule un plan détaillé qui définit les étapes individuelles de la recherche, puis divise ce plan en étapes gérables et logiquement cohérentes. Cette approche structurée contribue de manière significative à la qualité, à la pertinence et à la précision des rapports finaux. Il garantit que la recherche est systématiquement, de manière globale et ciblée et n'est pas laissée à une recherche par hasard ou non.
Il est à noter qu'Openai, une autre entreprise de premier plan dans le domaine de la recherche sur l'IA, offre également une fonctionnalité similaire sous le nom de «recherche approfondie». Ce développement parallèle indique une tendance potentielle dans le domaine de la recherche basée sur l'IA, dans laquelle diverses organisations développent et offrent des outils de recherche basés sur des agents similaires. Cela souligne le sens croissant et l'immense potentiel de cette technologie pour l'avenir de l'approvisionnement et de l'analyse de l'information.
2. Rapports automatisés avec des informations plus profondes: plus que des résumés - des analyses bien fondées et l'acquisition de connaissances
Les résultats de la recherche approfondie ne se limitent pas à des résumés simples de l'information ou des représentations superficielles des faits. Ce sont des rapports complets, détaillés et multi-pages qui offrent des analyses plus profondes et des informations précieuses sur le sujet de recherche respectif. L'accent répété sur des termes tels que «complet», «multi-sites», «détaillé» et «perspicace» dans la description de la recherche approfondie souligne que l'accent est clairement mis sur la fourniture d'une analyse approfondie et non seulement sur les résumés superficiels.
Deep Research vise à fournir des rapports comparables dans sa qualité, sa profondeur et ses stricts analytiques avec ceux créés par des chercheurs humains et des analystes expérimentés. Cela fait de la recherche approfondie un outil potentiellement inestimable pour les experts dans une variété de disciplines qui s'appuient avec précision, bien fondée et complète. Qu'il s'agisse de l'analyse des tendances du marché, de l'évaluation des concurrents, de l'étude des questions scientifiques ou de la préparation de problèmes politiques ou sociaux complexes - la recherche approfondie peut apporter une contribution significative à la qualité et à l'efficacité de ces processus.
La mention des «idées plus riches» implique que la recherche approfondie va au-delà de la simple agrégation et résumé des informations. Il s'agit d'atteindre un niveau d'analyse et d'interprétation qui permet à de nouvelles connaissances de gagner, de reconnaître les modèles cachés et de tirer des conclusions qui peuvent ne pas être immédiatement évidentes. L'IA trouve non seulement des informations pertinentes, mais la traite activement pour identifier les relations, analyser les relations de cause à effet, reconnaître les tendances et générer des connaissances qui pourraient aller au-delà de ce qu'une personne pourrait faire dans la même période.
La comparaison de la qualité des rapports avec le niveau d'un «analyste de recherche» par OpenAI établit un critère élevé pour la qualité et la sophistication attendues de ces analyses générées par l'IA. Cette comparaison souligne l'effort de développer à la fois Google et OpenAI, des outils d'IA qui peuvent effectuer des recherches et analyser à un niveau professionnel et ont donc le potentiel de changer et d'optimiser fondamentalement des processus de recherche traditionnels.
Un autre aspect important des rapports de la recherche approfondie est votre documentation et votre transparence. Ils contiennent des informations de source claires et précises pour toutes les informations utilisées. Cette propriété est d'une importance cruciale pour la traçabilité et la vérifiabilité des résultats de la recherche. La spécification des sources permet aux utilisateurs de consulter les sources originales, de vérifier les informations, d'évaluer la crédibilité des sources et de comprendre la chaîne d'arguments de la recherche approfondie. Cette transparence est essentielle pour la confiance dans les rapports générés par l'IA et distingue les recherches approfondies des systèmes de boîte noire moins transparents.
3. Personnalisation basée sur l'historique et les paramètres de l'utilisateur: recherche sur mesure pour les besoins individuels
Une autre caractéristique exceptionnelle de la recherche approfondie avec Gemini 2.0 est la possibilité de personnalisation. Les réponses et les résultats de la recherche ne sont pas générés dans un générique et pour tous les utilisateurs, mais intelligemment adapté au processus de recherche individuel, aux chats antérieurs et aux paramètres stockés de l'utilisateur respectif. Gemini 2.0 est capable de se connecter de manière transparente avec diverses applications et services Google afin de fournir des réponses et des résultats de recherche encore plus personnalisés aux besoins et préférences spécifiques de l'utilisateur.
Cette capacité de personnalisation va bien au-delà de la simple adaptation des résultats de recherche à la langue ou à l'emplacement de l'utilisateur. Il est basé sur une compréhension profonde des intérêts individuels, des préférences, du niveau de connaissance et des besoins actuels de l'utilisateur. Par exemple, Gemini peut donner des recommandations au restaurant qui sont non seulement basées sur l'emplacement actuel de l'utilisateur, mais aussi sur ses dernières requêtes de recherche dans la région d'Essen, ses directions de cuisine préférées et ses préférences nutritionnelles bien connues. Les Gemini peuvent également prononcer des recommandations de voyage basées sur les premières destinations de voyage, les espèces de voyage préférées (par exemple, les voyages en ville, les vacances à la plage, les vacances d'aventure) et les budgets de voyage bien connus.
Afin d'activer cette personnalisation avancée, le modèle «Personnalisation (expérimental)» de Gemini 2.0 est disponible. Ce modèle utilise la vaste conscience des écosystèmes Google de Google Search, Google Apps et une variété de services Google pour créer un profil utilisateur complet et l'utiliser pour la personnalisation des résultats de la recherche. Cette approche intégrée représente un avantage stratégique pour Google, car il permet une expérience de personnalisation plus transparente et potentiellement riche en tant que modèles d'IA indépendants qui ne sont pas intégrés dans un écosystème aussi complet.
En utilisant la suite d'applications Google existante et l'énorme quantité de données utilisateur stockées dans ces services avec le consentement de l'utilisateur, Google peut offrir une personnalisation plus complète et liée au contexte des résultats de la recherche. Cette intégration profonde permet à Gemini 2.0 non seulement de prendre en compte les requêtes de recherche explicites de l'utilisateur, mais aussi d'utiliser des informations implicites à partir de toute son empreinte numérique dans l'écosystème Google afin de fournir des résultats encore plus précis, plus pertinents et utiles.
Le caractère expérimental de la fonction «Personnalisation» indique qu'il s'agit d'une capacité de développement et Google recherche et optimise continuellement la mise en œuvre et le raffinement de cette fonction. Les exemples mentionnés - recommandations de restaurants, recommandations de voyage, suggestions pour les passe-temps ou le développement professionnel - illustrent les applications pratiques de la personnalisation dans les scénarios quotidiens qui vont bien au-delà de la recherche purement académique ou professionnelle. Ils démontrent l'immense potentiel de la recherche personnalisée sur l'IA pour influencer positivement divers aspects de la vie des utilisateurs et pour fournir des informations et des suggestions sur mesure pour les intérêts personnels, la prise de décision quotidienne et la planification de la vie à long terme.
Convient à:
La performance de Gemini 2.0 Flash Thinking: Accélération des processus de pensée pour une connaissance plus approfondie
Le cœur de la performance de la recherche profonde avec Gemini 2.0 est la technologie révolutionnaire «2.0 Flash Thinking». Ce dernier modèle de Gemini se caractérise par des compétences de réflexion considérablement améliorées et une vitesse accrue. «Flash Thinking» permet une analyse plus intensive et profonde de l'information et améliore les compétences de Gemini 2.0 dans toutes les phases du processus de recherche - de la planification initiale et du libellé précis de la requête de recherche à la conclusion logique et à l'analyse critique des informations trouvées à la création de rapports complets et significatifs.
La connexion cohérente de la «pensée flash 2.0» avec des «compétences de réflexion améliorées», une «meilleure efficacité» et une «vitesse» dans diverses sources soulignent que ces aspects sont considérés comme des améliorations essentielles et centrales dans la génération de Gémeaux 2.0. Ces descriptions récurrentes indiquent que Google a clairement mis l'accent sur le développement du nouveau modèle non seulement pour rendre les Gemini 2.0 plus intelligents et plus efficaces, mais aussi plus pratiques, conviviaux et plus de ressources. L'augmentation de la vitesse et de l'efficacité de la «pensée flash» permettent aux utilisateurs d'acquérir des connaissances de plus en plus profondes dans un temps plus court et en même temps utiliser de manière optimale les ressources arithmétiques.
La description de «2.0 Flash Thinking Experimental» en tant que système de «chaîne de choses» fournit un aperçu précieux du mécanisme sous-jacent, ce qui permet les compétences de réflexion améliorées de Gemini 2.0. La pensée «chaîne de ce qui est» est une technique d'IA avancée qui permet au modèle de démonter des problèmes complexes en étapes plus petites, gérables et logiquement connectées. D'une certaine manière, cette approche est en quelque sorte des processus de résolution de problèmes humains AHMS, dans lesquels nous divisons souvent les tâches complexes en étapes partielles afin de pouvoir mieux les faire face. En utilisant la pensée «chaîne de ce qui concerne», Gemini 2.0 est capable de s'attaquer aux questions de recherche complexes plus systématiquement et structurées, pour tirer des conclusions logiques plus précisément et améliorer considérablement la qualité et la profondeur des rapports de recherche.
Intégration avec d'autres applications et des informations en temps réel sur le processus de réflexion: transparence et réseautage pour des recherches complètes
Un autre aspect crucial de Gemini 2.0 est une connectivité et une intégration améliorées avec un nombre croissant d'applications. Le dernier modèle peut être lié de manière transparente avec une variété d'applications Google, y compris des services établis tels que Google Maps et Google Flights, mais également des applications axées sur la productivité telles que Google Calendar, Google Notes, Google Tâches et Google Photos. Cette intégration profonde permet à Gemini 2.0 de modifier des demandes encore plus complexes et complexes qui combinent des informations et des fonctions de différentes applications et services.
En réseautant avec ces applications, Gemini 2.0 peut mieux capturer la demande globale de l'utilisateur, les démonter en étapes individuelles et logiquement cohérentes et évaluer vos propres progrès lors du traitement de la demande en temps réel. Imaginez que vous planifiez un voyage d'affaires et demandez à Gemini 2.0 un soutien dans la recherche. En intégrant Google Calendar, Gemini 2.0 peut tenir compte de vos rendez-vous et de votre disponibilité existants, utilisez Google Flight pour déterminer les connexions et les prix optimaux de vol, utilisez Google Maps pour calculer la distance à vos partenaires commerciaux et à vos hôtels potentiels et pour enregistrer des informations et des idées importantes pendant le processus de recherche. Cette intégration transparente de différents services permet aux Gemini 2.0 de traiter les tâches complexes de manière holistique et d'offrir à l'utilisateur un flux de travail complet et efficace.
Une caractéristique particulièrement remarquable de Gemini 2.0 est la fourniture d'opinions en temps réel dans le processus de réflexion de l'IA pendant la recherche. En temps réel, les utilisateurs peuvent suivre comment Gemini 2.0 recherche sur le Web, quels sites Web il visitent, quelles informations il analyse et comment cela arrive à ses conclusions. Cette transparence est généralement mise en œuvre par une barre latérale claire qui offre un résumé du processus de réflexion Gemini 2.0 et une liste des sources visitées.
La fourniture de «vues en temps réel dans le processus de réflexion» est une fonctionnalité innovante et conviviale qui renforce la confiance des utilisateurs dans la recherche soutenue par l'IA et favorise la compréhension de la façon dont l'IA arrive à ses résultats et à ses conclusions. En réalisant le processus de réflexion de l'IA transparent et compréhensible, Google répond à une préoccupation fréquemment exprimée quant à la nature de la «boîte noire» de nombreux systèmes d'IA, dont la fonctionnalité interne est souvent opaque pour l'utilisateur. Cette transparence peut aider les utilisateurs à mieux comprendre les forces et les limites de la recherche approfondie, à renforcer la confiance dans les résultats générés et à rendre la recherche soutenue par l'IA globalement plus accessible et acceptable.
Notre recommandation : 🌍 Portée illimitée 🔗 En réseau 🌐 Multilingue 💪 Ventes fortes : 💡 Authentique avec stratégie 🚀 L'innovation rencontre 🧠 Intuition
Du local au mondial : les PME conquièrent le marché mondial avec des stratégies intelligentes - Image : Xpert.Digital
À l’heure où la présence numérique d’une entreprise détermine son succès, l’enjeu est de rendre cette présence authentique, individuelle et d’envergure. Xpert.Digital propose une solution innovante qui se positionne comme une intersection entre un pôle industriel, un blog et un ambassadeur de marque. Elle combine les avantages des canaux de communication et de vente sur une seule plateforme et permet une publication en 18 langues différentes. La coopération avec des portails partenaires et la possibilité de publier des articles sur Google News et une liste de diffusion presse d'environ 8 000 journalistes et lecteurs maximisent la portée et la visibilité du contenu. Cela représente un facteur essentiel dans le domaine des ventes et du marketing externes (SMarketing).
En savoir plus ici :
Quantum saut dans l'IA: les augmentations de performances de Gemini 2.0 dans les benchmarktes
Améliorations de référence der Modèles Gemini 2.0: preuves quantitatives d'augmentation des performances
Les progrès et améliorations significatifs de Gemini 2.0 se reflètent non seulement dans les descriptions qualitatives et les extensions fonctionnelles, mais également dans les améliorations quantifiables de diverses références établies pour évaluer les modèles d'IA. Ces repères mesurent les performances des systèmes d'IA dans différents domaines de responsabilité et permettent une comparaison objective de différents modèles et versions.
L'analyse suivante compare les performances des modèles Gemini-Gemini 1.5 Pro, Gemini 2.0 Flash GA et Gemini 2.0 Pro expérimental dans diverses catégories de référence. Dans la zone "générale", une augmentation des performances a été enregistrée lors de la cote MMLU Pro, de 75,8% pour Gemini 1,5 pour plus de 77,6% pour Gemini 2.0 Flash GA à 79,1% dans les Gémeaux 2.0 par expérimental. Dans la zone du "code", il y a eu une légère amélioration de Livecodebech (V5), de 34,2% pour les Gémeaux 1,5 pour plus de 34,5% pour Gemini 2.0 Flash GA jusqu'à 36,0% dans les Gémeaux 2.0 par expérimental. Dans Codebird-SQL (DEV), des progrès significatifs ont été réalisés, avec 54,4% dans Gemini 1,5 Pro, 58,7% dans Gemini 2.0 Flash GA et enfin 59,3% dans les Gémeaux 2.0 par expérimental. La «conclusion» basée sur le GPQA (diamant) montre également des améliorations significatives avec des valeurs de 59,1%, 60,1% et 64,7%. L'augmentation de la zone de «factualité» à SimpleQA est particulièrement frappante, où les valeurs de 24,9% sur 29,9% ont augmenté pour atteindre 44,3%. Pour le «multilinguisme», le MMLU global (LITE) montre une augmentation constante à 80,8%, 83,4% et 86,5%. Dans le domaine des "mathématiques", 86,5%, 90,9% et enfin 91,8% ont été atteints en mathématiques, tandis que Hiddenmath est passé de 52,0% sur 63,5% à 65,2%. Dans les «contextes longs» (MRCR - 1M), il y a eu des résultats inégaux avec 82,6% pour les Gémeaux 1,5 par, 70,5% pour Gemini 2.0 Flash GA et une récupération à 74,7% dans les Gémeaux 2.0 par expérimental. La zone "Image" (MMMU) a des améliorations - 65,9%, 71,7% et 72,7%. Dans la zone "audio" (covost2 - 21 langues), les performances sont restées presque constantes avec 40,1, 39,0 et 40,6. Dans "VIDEO" (test d'Egoschema), il y a eu une amélioration marginale, de 71,2% sur 71,1% à 71,9%. L'analyse détaillée souligne que le modèle Gemini 2.0 a fait des progrès significatifs dans la plupart des catégories.
Ces données de référence fournissent des preuves quantitatives convaincantes pour les augmentations de performances substantielles de Gemini 2.0 dans un large éventail de tâches. Les améliorations claires sont particulièrement remarquables dans les domaines exigeants tels que les mathématiques (mathématiques, Hiddenmath), les conclusions logiques (GPQA) et la factualité des réponses (SimpleQA). Les données quantitatives fournissent ainsi des preuves objectives et mesurables des progrès réels dans les compétences cognitives et les performances globales de Gemini 2.0 par rapport aux versions précédentes.
La croissance substantielle des résultats de référence, en particulier dans les domaines intellectuellement exigeants tels que les mathématiques et la conclusion, indiquent un saut qualitatif significatif dans les compétences cognitives du modèle. Il est non seulement devenu plus rapide et plus efficace, mais aussi plus intelligent et capable de résoudre des problèmes plus complexes et de fournir des réponses plus précises.
La disponibilité de diverses variantes de modèle Gemini 2.0-Flash-Lite, Flash GA, Pro expérimental-indique une approche stratégique de Google pour offrir divers modèles optimisés pour différents besoins des utilisateurs et exigences de performance. Cela montre que Google souhaite aborder un large éventail d'utilisateurs, des utilisateurs avec des ressources informatiques limitées aux utilisateurs qui ont besoin des performances les plus élevées et des fonctionnalités maximales pour les tâches exigeantes. Les différents modèles offrent probablement un compromis équilibré entre la vitesse, la précision, l'efficacité des ressources et la complexité des tâches que vous pouvez maîtriser efficacement.
Convient à:
Recherche profonde dans la pratique: expérience utilisateur et compétences étendues
L'application pratique de la recherche approfondie avec Gemini 2.0 est caractérisée par un certain nombre de caractéristiques qui améliorent l'expérience utilisateur et élargissent les compétences de l'outil dans des scénarios de recherche réels.
1.
Comme déjà mentionné, les utilisateurs de la recherche approfondie reçoivent des informations détaillées sur la façon de penser à Gemini 2.0 pendant l'ensemble du processus de recherche. Alors que Gemini 2.0 recherche sur le Web, analyse les informations et tire des conclusions, il montre ses considérations, les étapes individuelles de son processus de réflexion et les sites Web visités dans une interface utilisateur claire. Ceci est généralement mis en œuvre par une barre latérale ou un élément d'interface similaire, qui offre un résumé du processus de réflexion actuel et d'une liste détaillée des sources consultées.
Cet accent cohérent sur la visibilité et la compréhensibilité du processus de réflexion de l'IA souligne clairement l'accent mis sur l'autorisation et la transparence des utilisateurs dans le domaine de la recherche basée sur l'IA. En observant les utilisateurs en temps réel, la recherche approfondie des approches d'une certaine tâche de recherche, qui s'approvisionne qu'elle consulte, quelles informations il extrait et comment les conclusions logiques sont tirées, Google favorise une compréhension plus approfondie des compétences et - comme important - les limites potentielles de cette technologie. Cette transparence est d'une importance cruciale afin de renforcer la confiance des utilisateurs dans les résultats de la recherche approfondie et d'augmenter l'acceptation des outils soutenus par l'IA dans le processus de recherche dans son ensemble.
2. Analyse intensive et traitement de grands enregistrements de données: traitement illimité de l'information
Gemini 2.0, en particulier dans la version «avancée», est capable de traiter et d'analyser de manière efficace et compréhensive des quantités extrêmement importantes de données. Un facteur décisif pour cela est la fenêtre de contexte impressionnante d'un million de jetons que Gemini 2.0 est disponible. Cette énorme fenêtre de contexte permet de traiter jusqu'à 1 500 pages de texte ou 30 000 lignes de code en même temps et l'analyser dans le contexte.
Cette capacité ouvre des possibilités complètement nouvelles pour l'analyse de documents étendus, des enregistrements de données complexes et de grandes quantités d'informations. Des recherches approfondies peuvent traiter et analyser des livres entiers, des rapports de recherche approfondis, des analyses financières détaillées ou même des référentiels de code approfondis en un seul tour. De plus, les utilisateurs peuvent télécharger des données structurées dans divers formats, tels que Google Sheets, les fichiers CSV et les fichiers Excel, directement dans des recherches approfondies afin de les traiter efficacement, de les examiner en détail, de les analyser de manière approfondie et de les visualiser de manière attrayante.
La fenêtre de contexte significative d'un million de positions de jetons Gemini a avancé comme un outil exceptionnellement puissant pour l'analyse de documents très longs et de bases de code complexes et dépasse clairement les compétences de nombreux autres modèles d'IA actuels dans ce domaine. Cette grande fenêtre de contexte permet aux recherches approfondies de maintenir et de traiter une quantité considérable d'informations en même temps dans le RAM, ce qui permet une analyse plus complète, plus profonde et plus liée au contexte de matériaux étendus tels que des livres, des travaux scientifiques, des archives historiques ou des référentiels de code étendus. Il s'agit d'une fonction de distinction essentielle et d'un avantage significatif pour les utilisateurs qui travaillent régulièrement avec des ensembles de données importants et complexes.
La possibilité de télécharger et d'analyser directement divers types de formats de données structurés (Google Sheets, CSVS, Excel) étend la portée de la recherche approfondie au-delà de l'analyse de texte pur et en fait un outil précieux pour les scientifiques des données, les experts en intelligence commerciale et les analystes dans diverses industries. Cette capacité multimodale permet aux utilisateurs d'utiliser des recherches approfondies pour un éventail plus large de tâches d'analyse, notamment l'analyse exploratoire des données, la visualisation des données, l'évaluation statistique et la génération de résultats précieux à partir d'enregistrements de données structurés.
3. Utilisation de l'outil et capacité à agir: AI en tant que partenaire de recherche actif
Gemini 2.0 introduit l'utilisation d'outils natifs, une fonctionnalité innovante qui permet à l'agent d'IA de réaliser des actions utiles avec la supervision de l'utilisateur et d'intégrer des outils externes dans le processus de recherche. Cela comprend en particulier l'utilisation de la recherche Google pour l'approvisionnement automatisé des informations sur le Web et la possibilité d'effectuer du code pour des analyses de données, des simulations et des tâches informatiques plus complexes. Cette capacité étendue à utiliser intelligemment les outils externes étend les possibilités de Gemini 2.0 et la transforme d'un fournisseur d'informations passives en un partenaire plus actif, proactif et capable dans le processus de recherche.
L'utilisabilité de l'outil natif transforme Gemini 2.0 à partir d'un système principalement réactif qui répond aux demandes des utilisateurs en un agent plus actif qui est en mesure d'effectuer des actions pour atteindre les objectifs de recherche définis indépendamment. En raison de l'intégration profonde avec des outils établis tels que Google Search, Gemini 2.0 peut collecter de manière autonome et intelligente et intelligemment évalué et inclure des informations du Fonds de découverte énorme d'Internet et l'inclure dans le processus de recherche sans que l'utilisateur n'ait à initier chaque recherche manuellement.
La possibilité d'effectuer du code ouvre également des dimensions complètement nouvelles pour la recherche basée sur l'IA. Il permet une recherche approfondie, des analyses de données complexes, des calculs statistiques, des simulations scientifiques et d'autres tâches arithmétiques directement dans le processus de recherche. Cette capacité est particulièrement précieuse dans les disciplines scientifiques et techniques, dans lesquelles l'analyse de grands enregistrements de données, la modélisation de systèmes complexes et la mise en œuvre des simulations font partie du répertoire standard. En intégrant la version du code dans la recherche en profondeur, les utilisateurs peuvent éditer des projets de recherche complexes plus efficacement et de manière exhaustive et obtenir de nouvelles connaissances qui seraient difficiles ou non accessibles avec les méthodes traditionnelles.
Comparaison avec les solutions existantes: Chatgpts Deep Research - Parallèles et différences
Il est à noter qu'Openai, un concurrent direct de Google dans le domaine de la recherche sur l'IA, a également intégré une fonction appelée «recherche profonde» dans Chatgpt. Ce développement parallèle souligne la signification croissante et la grande importance des fonctions de recherche profondes basées sur l'IA à l'ère de l'information moderne. La recherche profonde de Google et la recherche en profondeur OpenAIS visent à permettre des recherches complètes et à créer des rapports structurés détaillés sur des sujets complexes.
Cependant, Google souligne la disponibilité plus large de ses recherches approfondies par rapport à celles d'OpenAI. Alors que OpenAIS Deep Research est actuellement limité à un groupe d'utilisateurs limité et les abonnés principalement proposés par ChatGpt Pro (200 $ / mois) avec 100 demandes par mois et plus, les utilisateurs d'équipe et d'entreprise avec 10 demandes de demandes par mois, la profondeur de Google est potentiellement accessible à un groupe d'utilisateurs plus large. Cependant, les modèles de disponibilité exacts et les structures de prix peuvent changer avec le temps et doivent être vérifiés dans des cas individuels.
La recherche en profondeur OpenAIS est spécialement conçue pour effectuer des recherches multi-étapes entrantes à l'aide de données du Web public. Il est en mesure de rechercher de manière autonome sur le Web et d'extraire et d'analyser les informations à partir d'une variété de sources en ligne afin de créer des rapports approfondis, complètement documentés et clairement cités sur des sujets complexes. OpenAIS Deep Research est basé sur une version spécialisée du prochain modèle OpenAI O3 et est capable d'interpréter et d'analyser des documents de texte, d'images et de PDF. Il est particulièrement souligné pour son efficacité lors de la recherche d'informations de niche, qui nécessiteraient traditionnellement plusieurs étapes de recherche manuelles sur de nombreux sites Web.
Google et OpenAI ont ainsi développé des fonctions de «recherche profonde» indépendamment les uns des autres et ont lancé le marché, ce qui indique une forte demande de marché et un besoin clairement identifié de fonctions de recherche profondes basées sur l'IA. Ce développement parallèle d'outils similaires de deux des principales organisations d'IA au monde confirme l'importance stratégique de cette technologie et indique un changement fondamental potentiel dans la façon dont la recherche sera effectuée à l'avenir.
Bien que les deux outils visent à incorporer la recherche et les rapports complets, il existe également des différences importantes entre la recherche approfondie de Google et la recherche approfondie des OpenAIS. Ces différences concernent, entre autres, les modèles d'IA sous-jacents (Gemini 2.0 vs O3), les modèles d'accès (plus large disponibilité chez Google vs abonnement basé sur OpenAAI) et éventuellement également portée fonctionnelle spécifique (par exemple, l'intégration profonde de Google dans son écosystème d'application complet). Ces différences indiquent que les utilisateurs pourraient préférer une ou l'autre plate-forme en fonction de leurs besoins individuels, préférences et priorités tels que les coûts, les projets d'intégration et les caractéristiques spécifiques des modèles d'IA sous-jacents. Des comparaisons détaillées et des tests indépendants détaillés seraient utiles afin de comprendre les forces et les faiblesses nuancées des offres individuelles en détail et de pouvoir prendre une décision bien fondée.
Un point important qui doit être souligné encore et encore en relation avec la recherche basée sur l'IA est la sensibilité potentielle aux hallucinations factuelles ou aux fausses conclusions. Même si les modèles d'IA deviennent plus puissants et précis, ils ne sont pas infaillibles et peuvent encore produire des inexactitudes ou des erreurs dans certaines situations. La mention que la recherche approfondie d'OpenAIS peut également tirer des hallucinations de fait ou de fausses conclusions dans des cas individuels souligne ce défi décisif dans la recherche basée sur l'IA et l'importance persistante de l'évaluation critique des rapports générés. Malgré les compétences avancées de ces outils, ce ne sont pas des systèmes parfaits et impeccables et peuvent encore produire des inexactitudes ou des distorsions. Les utilisateurs doivent être conscients de cette restriction inhérente et toujours faire preuve de prudence s'ils comptent sur des recherches générées par l'IA, en particulier avec des décisions critiques avec des conséquences profondes. La spécification des sources et la possibilité de vérifier les informations par l'utilisateur sont donc essentielles pour renforcer la confiance dans la recherche soutenue par l'IA et pour minimiser le risque de mauvaises décisions.
Convient à:
Applications potentielles et avantages de la recherche approfondie avec Gemini 2.0: Transformation de différentes industries et domaines
Les applications potentielles de la recherche approfondie avec Gemini 2.0 sont extrêmement diverses et s'étendent bien au-delà des domaines de recherche traditionnels. Il est prévu que des recherches approfondies puissent fournir un soutien précieux dans une variété d'industries et de domaines et contribuer à une augmentation significative de l'efficacité, des réductions de coûts et de l'innovation. Les applications dans des domaines tels que la finance, la science, la politique et l'ingénierie sont particulièrement pertinents et prometteurs. Les experts de ces domaines dépendent souvent d'une recherche approfondie, précise et critique du temps afin de pouvoir prendre des décisions bien fondées. Des recherches approfondies peuvent automatiser une partie importante du travail manuel consommant du temps et fastidieux et ainsi publier un temps et des ressources précieux pour des tâches de meilleure qualité.
Dans le secteur financier, une recherche approfondie peut être utilisée, par exemple, pour l'analyse des tendances du marché, l'évaluation des options d'investissement, l'évaluation des risques, l'analyse de la concurrence et la création de rapports financiers complets. Dans la science, une recherche approfondie peut aider les chercheurs à garder un aperçu de la quantité constante de publications scientifiques, à identifier les résultats de recherche pertinents, à accélérer la recherche sur la littérature et à analyser des données scientifiques complexes. Dans le domaine politique, une recherche approfondie peut être utilisée pour l'analyse des tendances politiques, l'évaluation des lois, la création d'informations de base et le suivi de l'opinion publique. En ingénierie, les ingénieurs de recherche en profondeur peuvent aider à rechercher des informations techniques, à vérifier les brevets, à analyser la documentation technique et à trouver des solutions pour des problèmes techniques complexes.
De plus, la gamme d'applications de Deep Research va bien au-delà de ces zones traditionnelles. Dans la stratégie commerciale, une recherche approfondie peut être utilisée pour des analyses concurrentielles détaillées, l'identification des nouvelles tendances du marché, le pronostic des développements de la demande et le développement de modèles commerciaux innovants. Dans le marketing et les ventes, une recherche approfondie peut être utilisée pour l'analyse des besoins des clients, l'identification des groupes cibles, la création de la segmentation du marché et la personnalisation des campagnes marketing. La recherche approfondie peut également être utile dans une variété de situations pour les consommateurs, en particulier avec des décisions d'achat importantes et complexes, telles que l'achat d'une voiture, une propriété ou la sélection de l'assurance maladie. Une recherche approfondie peut aider les consommateurs à collecter des informations complètes, à comparer objectivement les produits et services, à rechercher les prix et à prendre des décisions bien fondées.
L'orientation cohérente vers des experts dans des domaines tels que la finance, la science, la politique et l'ingénierie indique que ces groupes professionnels sont considérés comme des premiers utilisateurs importants et les principaux utilisateurs par des outils de recherche basés sur l'IA. Vos besoins de recherche sont souvent particulièrement complexes, critiques et exigeants, et la recherche approfondie a le potentiel de créer une valeur supplémentaire particulièrement importante ici. Ces professions nécessitent souvent des recherches approfondies et des analyses de grandes quantités d'informations, et des recherches approfondies peuvent potentiellement automatiser des parties importantes de ce travail et permettre aux experts de se concentrer sur des tâches plus élevées, de la prise de décision stratégique et de l'innovation créative.
Cependant, les applications potentielles s'étendent bien au-delà de la recherche traditionnelle et comprennent également des domaines tels que la stratégie commerciale, le marketing, les ventes et même les décisions de consommation quotidiennes. Cela indique une large applicabilité et un énorme potentiel de cette technologie pour permettre aux individus dans divers rôles et contextes en leur fournissant un accès efficace à des informations complètes, précises et informatives et leur permet ainsi de prendre des décisions basées sur les données basées sur le son.
L'avenir de la recherche dans l'ère des Gémeaux 2.0 et de la recherche profonde
La recherche approfondie avec Gemini 2.0 représente un progrès significatif et de tendance dans le domaine de la recherche basée sur l'IA et de l'approvisionnement en informations. Il s'agit d'une catégorie de produits innovante et transformatrice qui a le potentiel de changer fondamentalement la façon dont nous collectons des informations, analysons, les synthétiser et l'utiliser à nos fins. Grâce à la combinaison intelligente de recherches Web approfondies, de compétences avancées de réflexion, de résultats personnalisés et de points de vue en temps réel dans le processus de réflexion, les utilisateurs de recherche profonds offrent aux utilisateurs un outil puissant et polyvalent pour répondre à des questions de recherche complexes plus efficacement, plus efficacement et de manière plus complète que jamais.
L'accent cohérent sur la vitesse et la profondeur de l'analyse indique un changement de paradigme dans la recherche. Des recherches approfondies permettent de gagner des connaissances plus éclairées, de comprendre les relations complexes plus rapidement et de prendre des décisions basées sur des données dans un temps plus court. L'intégration profonde avec d'autres applications Google et la transparence grâce à des informations en temps réel sur le processus de réflexion de l'IA améliorent non seulement la convivialité et l'efficacité, mais renforcent également la confiance des utilisateurs dans la technologie et favorisent l'acceptation des outils basés sur l'IA dans le processus de recherche.
Le développement d'une recherche approfondie est une étape importante vers l'IA basée sur l'agent, qui est capable de planifier, effectuer et optimiser les tâches complexes indépendamment. Il s'agit d'une étape importante sur la voie de systèmes d'IA plus progressistes et autonomes qui pourraient un jour poursuivre de nouvelles recherches scientifiques, pour faire des découvertes révolutionnaires et étendre les limites des connaissances et de la compréhension humaines.
La capacité de recherche approfondie, d'heures, de jours ou même de semaines de temps de recherche traditionnel a des implications profondes pour la productivité, l'efficacité et le potentiel d'innovation dans une variété de domaines. La recherche approfondie représente un progrès significatif au-delà des moteurs de recherche conventionnels et des chatbots simples et se dirige vers des systèmes d'IA intelligents qui peuvent effectuer des tâches de recherche complexes de manière autonome et avec une précision impressionnante. Cela indique un avenir possible dans lequel l'IA jouera un rôle beaucoup plus actif, plus intégral et transformateur dans la découverte des connaissances, des connaissances des connaissances et des connaissances.
L'accent mis sur les économies de temps souligne les avantages pratiques et immédiats de la recherche approfondie dans l'amélioration de l'efficacité et de la productivité dans différents domaines. La capacité de réduire considérablement le temps nécessaire aux recherches entrantes a des effets profonds sur les individus, les organisations et la société dans son ensemble. Il permet aux ressources d'utiliser plus efficacement les ressources, d'accélérer les cycles d'innovation, d'augmenter le rythme de la découverte et des progrès et, finalement, de façonner l'avenir basé sur les données et basé sur les connaissances.
Nous sommes là pour vous - conseil - planification - mise en œuvre - gestion de projet
☑️ Accompagnement des PME en stratégie, conseil, planification et mise en œuvre
☑️ Création ou réalignement de la stratégie digitale et digitalisation
☑️ Expansion et optimisation des processus de vente à l'international
☑️ Plateformes de trading B2B mondiales et numériques
☑️ Développement commercial pionnier
Konrad Wolfenstein
Je serais heureux de vous servir de conseiller personnel.
Vous pouvez me contacter en remplissant le formulaire de contact ci-dessous ou simplement m'appeler au +49 89 89 674 804 (Munich) .
J'attends avec impatience notre projet commun.
Écris moi
Xpert.Digital - Konrad Wolfenstein
Xpert.Digital est une plateforme industrielle axée sur la numérisation, la construction mécanique, la logistique/intralogistique et le photovoltaïque.
Avec notre solution de développement commercial à 360°, nous accompagnons des entreprises de renom depuis les nouvelles affaires jusqu'à l'après-vente.
L'intelligence de marché, le smarketing, l'automatisation du marketing, le développement de contenu, les relations publiques, les campagnes de courrier électronique, les médias sociaux personnalisés et le lead nurturing font partie de nos outils numériques.
Vous pouvez en savoir plus sur : www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus
Rester en contact
