Où se situe la recherche approfondie dans ChatGPT ? Un aperçu professionnel

Entre 2024 et 2025, ChatGPT et ses modèles apparentés sont passés de formations LLM purement conversationnelles à une offre de bout en bout. recherche approfondie Fonctionnalités : recherche assistée par navigateur, synthèse de documents longs, extraction de preuves multimodales et contrôles de sécurité étroitement intégrés. Nous allons maintenant aborder la notion de recherche approfondie et les ressources disponibles.

Qu’est-ce que la « recherche approfondie » dans ChatGPT ?

« Recherche approfondie » est une fonctionnalité intégrée à ChatGPT qui va au-delà des simples questions-réponses : vous soumettez une demande de recherche (par exemple : « Analyser les travaux les plus récents sur XX, résumer les principales méthodes et fournir des citations reproductibles »), et le système récupère automatiquement les documents web, les analyse et en extrait les données, synthétise les points de vue divergents et génère un rapport structuré et référencé. Cette fonctionnalité regroupe la navigation, la recherche documentaire et la synthèse en un seul processus, offrant ainsi à l’utilisateur une expérience proche de celle d’un assistant de recherche humain, et non une simple réponse automatique.

Pourquoi ce moment précis ? Données, calcul, modèles et demande de produits

Trois tendances convergentes ont rendu la recherche approfondie concrète en 2024-2025 :

1. Modèles multimodaux et de raisonnement améliorés. Les modèles de base plus récents (série o, GPT-4o et, plus tard, la famille GPT-5) offrent un raisonnement plus robuste et la capacité de suivre des instructions en plusieurs étapes. Cela permet une analyse plus approfondie des données recueillies.
2. Outils pour une navigation et une récupération sécurisées. Des interfaces d'outils améliorées (environnements de test, navigation par clic, modules de recherche) et des modèles architecturaux comme la génération augmentée par la recherche (RAG) ont permis aux modèles de consulter des sources externes au cours d'une session. Résultat : des connaissances plus riches et actualisables sans réentraînement.
3. Demande de produits pour l'automatisation permettant de gagner du temps. Les organisations et les particuliers recherchent des assistants de recherche automatisés capables de produire des résultats structurés et citables en quelques minutes plutôt qu'en quelques heures, ce qui incite les fournisseurs à intégrer des pipelines de recherche comme fonctionnalités. Le lancement par OpenAI d'un outil dédié à la « recherche approfondie », puis de versions allégées, témoigne de cette demande du marché.

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Où se trouve la recherche approfondie dans chatgpt ?

ChatGPT web/application :

Deep Research est un ChatGPT intégré agent (Un outil/mode dédié) qui parcourt, lit et synthétise de manière autonome les pages web, les PDF, les images et les fichiers téléchargés en un rapport de recherche cité. Il apparaît dans l'interface ChatGPT sous le nom de Recherche approfondie Cette option (ou via le « mode agent » / sélecteur d'agent) est disponible en plusieurs versions (une version complète payante et une version allégée moins chère déployée auprès d'un plus grand nombre d'utilisateurs). Elle est intégrée. option dans le compositeur ChatGPT - prendre « Recherche approfondie » depuis le menu déroulant compositeur/outils (ou depuis le « mode agent » dans les mises à jour plus récentes de l'interface utilisateur) et saisissez votre requête de recherche.

Les forfaits Plus/Team/Enterprise/Edu permettent 25 tâches par mois ; les utilisateurs Pro peuvent exécuter 250 tâches par mois ; les utilisateurs Free peuvent exécuter 5 tâches par mois et activeront le mode de sauvegarde légère une fois la limite de quota atteinte.

Étapes rapides :

1. Ouvrez ChatGPT (chatgpt.com / chat.openai.com) et connectez-vous.
2. Démarrez une nouvelle conversation et regardez l'éditeur de message (là où vous tapez). Cliquez sur le menu déroulant Mode/Outils. Vous devriez voir « Recherche approfondie » (ou sélectionnez mode agent pour accéder aux fonctionnalités visuelles/agent mises à jour).
3. Saisissez votre requête et, si vous le souhaitez, joignez des fichiers (PDF, tableurs, images). Deep Research effectuera l'analyse (généralement entre 5 et 30 minutes) et générera un rapport avec citations.

Si vous ne voyez pas le signe « + », vous devez taper « / » (supprimez les guillemets) dans la zone de saisie avant l'invite, puis vous verrez l'analyse approfondie.

Accès API

OpenAI ne fournir une API de recherche approfondie. Vous pouvez également choisir API Comet , qui utilise l'API de recherche approfondie de chatgpt. Il s'agit d'une plateforme d'API tierce agrégée offrant des tarifs plus avantageux que la plateforme officielle. Utilisez-la. Commentaires Point de terminaison pour appeler Deep Research.

Il existe deux modèles spécialisés en recherche approfondie en 2025 :

• API O3-Deep-Research: o3-deep-research — le modèle de recherche plus performant et de meilleure qualité.
• API O4-Mini-Recherche-Profonde: o4-mini-deep-research — une version plus légère et moins coûteuse pour des requêtes plus rapides ou plus fréquentes.

OpenAI facture la recherche approfondie en fonction de utilisation des jetons (Jetons d'entrée et de sortie), ainsi que l'utilisation d'outils (par exemple, la recherche Web), comme pour d'autres modèles. CometAPI propose des prix à 20 % du prix officiel. Voici les détails :

Ma recommandation

Utiliser ChatGPT Recherche approfondie: quand vous voulez un assistant de recherche non interventionnisteVous saisissez une requête, l'agent effectue une recherche sur le Web, effectue une synthèse et vous fournit un rapport avec des citations. C'est idéal pour des recherches ponctuelles, la génération d'idées ou l'exploration de sujets professionnels ou académiques.

Utiliser l'API si:

• Vous avez alors flux de travail du développeur (par exemple, générer des résumés de recherche quotidiens, intégrer des outils internes, automatiser les processus de recherche).
• Vous maîtrisez l'orchestration des outils : clarification des questions, exploration, segmentation et post-traitement des résultats.
• Vous avez besoin de plus de contrôle : vous pouvez ajuster les messages d’avertissement, gérer les clarifications, lier les outils et intégrer le tout à vos propres systèmes.

Comment fonctionne concrètement la recherche approfondie dans ChatGPT ?

Composants techniques principaux (vue du pipeline)

Une exécution typique de Deep Research enchaîne plusieurs sous-systèmes :

1. Compréhension et décomposition des requêtesLe système commence par analyser la requête de l'utilisateur et la décomposer en sous-tâches (par exemple : définir le périmètre, trouver les sources primaires, extraire les données chiffrées, synthétiser les divergences). Cette décomposition explicite améliore la traçabilité des tâches longues et complexes.

2. Récupération et navigationL'assistant utilise une combinaison d'index mis en cache, d'API de recherche web et d'un agent de navigation interne pour récupérer des pages, des PDF, des jeux de données et des extraits de code. La recherche ne se limite pas à la simple transmission des k meilleurs résultats ; elle inclut généralement un réordonnancement selon l'autorité et la pertinence, ainsi que l'extraction d'extraits à titre de preuves. Les analyses scientifiques de RAG montrent que ce modèle hybride de recherche et de génération est désormais la norme pour les résultats ancrés dans la réalité.

3. Ingestion de documents et raisonnement sur contexte longLes documents sont segmentés, convertis en vecteurs de représentation et intégrés au modèle de raisonnement, accompagnés d'une consigne de raisonnement logique ou délibératif. Les méthodes de recherche modernes exploitent des fenêtres contextuelles plus larges (et parfois un ajustement fin sélectif ou des exemples contextualisés) afin de garantir la cohérence de la synthèse multi-sources.

4. Consolidation et citation des preuvesLe modèle identifie les affirmations qui nécessitent des preuves, rattache les sources (URL, extraits cités ou métadonnées bibliographiques) et met en évidence les incertitudes. Les produits peuvent inclure une bibliographie et des citations intégrées ou un rapport exportable.

5. Contrôles de sécurité, de filtrage et d'intervention humaineAvant de fournir les résultats finaux, les modules de recherche approfondie appliquent des politiques de sécurité (filtrage des hallucinations, signalement des affirmations controversées, ajout d'avertissements de contenu) et confient parfois les tâches à haut risque à des examinateurs humains ou exigent une confirmation de l'utilisateur.

Quels algorithmes et approches sont les plus importants actuellement ?

• Génération augmentée par récupération (RAG) — demeure essentielle pour ancrer les résultats des modèles dans des données probantes externes. Les revues systématiques montrent que l'approche RAG reste dominante pour l'ancrage factuel, malgré la persistance des débats sur son coût et sa robustesse.
• alignement délibératif / de la chaîne de pensée — étapes de raisonnement interne explicites utilisées à la fois pour améliorer la précision et pour permettre aux modèles de se référer aux spécifications de sécurité lors de leurs réponses.
• Recherche structurée par graphes (GraphRAG et variantes) — L’intégration des connaissances relationnelles et des connexions multi-sauts permet de faire émerger des preuves plus pertinentes et contextualisées. Ce domaine de recherche est actuellement très actif (2024-2025).
• cadres d'agents — De petits agents de contrôle, qui orchestrent les étapes de navigation, d'extraction, de vérification et de synthèse, sont désormais courants dans les flux de recherche approfondie en production. Ces contrôleurs réduisent la fragilité du processus de bout en bout.

limitations et préoccupations en matière de sécurité et d'éthique

Dans quelle mesure les résultats sont-ils fiables (hallucinations et attribution erronée) ?

Bien que la recherche approfondie améliore les taux de citation par rapport aux requêtes simples, les modèles continuent de produire des résultats erronés et d'attribuer incorrectement des affirmations, notamment pour les requêtes peu pertinentes ou lorsque les sources faisant autorité sont payantes. Les annonces et les rapports relatifs au produit reconnaissent ces limites ; les versions allégées et moins coûteuses des modèles augmentent également le risque de réponses plus courtes et moins étayées si elles sont utilisées sans précaution.

Quels sont les risques pour la santé mentale et la société liés à une large disponibilité ?

OpenAI et des rapports indépendants révèlent des risques non négligeables de préjudices sociaux. Les rapports publics indiquent qu'un nombre important d'interactions hebdomadaires avec ChatGPT incluent des alertes de pensées suicidaires ou de psychose ; ce chiffre a suscité des examens approfondis, des poursuites judiciaires et une attention accrue des autorités de réglementation. Ces incidents soulignent que la recherche approfondie — en particulier lorsqu'elle est utilisée à des fins de conseil ou dans un contexte thérapeutique — doit être associée à des mécanismes de sécurité, à l'orientation vers des experts humains et à des avertissements clairs.

Qu’en est-il des biais, des utilisations abusives et des manipulations adverses ?

Les bases de données Deep Research peuvent être manipulées par des adversaires qui optimisent le contenu web pour y intégrer des signaux trompeurs (SEO, faux comptes), ou par des groupes qui diffusent intentionnellement de la désinformation pour influencer la synthèse. Il est donc crucial de mener des recherches sur la recherche robuste face aux attaques, la vérification de la provenance et l'entraînement de modèles prenant en compte la provenance.

préoccupations relatives à la confidentialité et aux droits d'auteur

L’extraction, l’indexation et la synthèse de recherches payantes ou protégées par le droit d’auteur soulèvent des questions juridiques et éthiques. Les équipes produit étudient la possibilité d’utiliser des corpus sous licence, des autorisations et le marquage numérique pour répondre à ces préoccupations ; les recherches sur les limites de l’utilisation équitable pour la synthèse automatisée sont en cours.

Conclusion

La recherche approfondie dans ChatGPT ne se limite pas à un seul laboratoire ou à une seule technique ; il s’agit d’un effort global qui englobe la récupération et l’ancrage des données, l’alignement par raisonnement, l’interaction multimodale et en temps réel, l’ingénierie efficace des modèles, ainsi que les systèmes et infrastructures permettant de mener ces expériences à grande échelle. Les récents lancements de produits (la fonctionnalité « recherche approfondie » et la série GPT améliorée), les recherches menées par les entreprises sur l’alignement délibératif, les travaux universitaires actifs sur les modèles RAG et les modèles agentiques, et les investissements massifs dans les infrastructures définissent ensemble les axes de recherche actuels du domaine.

Actuellement, la recherche approfondie peut être effectuée via ChatGPT et l'API, chacune présentant ses propres avantages et inconvénients.

Les développeurs peuvent accéder API O4-Mini-Recherche-Profonde et API O3-Deep-Research via CometAPI, la dernière version du modèle est constamment mis à jour avec le site officiel. Pour commencer, explorez les capacités du modèle dans la section cour de récréation et consultez le Guide de l'API Pour des instructions détaillées, veuillez vous connecter à CometAPI et obtenir la clé API avant d'y accéder. API Comet proposer un prix bien inférieur au prix officiel pour vous aider à vous intégrer.

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