Deep Research : l'outil IA de recherche que Google a discrètement perfectionné pour ses abonnés payants

Cet été, pendant que tout le monde commentait la hype « Nano Banana », la nouvelle génération d'images de Google, ce dernier peaufinait discrètement deux innovations autrement plus utiles. D'une part, Deep Research, son outil de recherche agentique, peut désormais fonctionner avec Gemini 2.5 Pro pour les abonnés Pro et Ultra, offrant des rapports d'une qualité significativement supérieure. D'autre part, Deep Think, un mode de raisonnement avancé exclusif aux abonnés Ultra, permet à l'agent de formuler plusieurs hypothèses en parallèle avant de les vérifier et de les recouper. Des perfectionnements qui font de l'écosystème Gemini un véritable assistant de recherche et de raisonnement.

Vous vous rappelez comment on procédait autrefois pour compiler des données sur un sujet pointu, quand on devait rendre un rapport à son chef avant la fin de la semaine ? On ouvrait cent cinquante onglets dans le navigateur, on scrollait pendant des heures, on copiait-collait des bouts de texte dans un document Word qui ne ressemblait plus à rien... Puis on recoupait les infos à la main, on vérifiait les dates, on s'arrachait les cheveux quand deux sources se contredisaient... Et à la fin, on passait au moins une journée à tirer la langue pour rédiger une synthèse qui tienne à peu près la route.

Alors je vous laisse imaginer ma tête quand j'ai demandé à Deep Research de me faire un état des lieux de la précarité à Bruxelles sur les trente dernières années. Moins de cinq minutes plus tard, j'avais un rapport de douze pages (il faut dire que, pour documenter mes formations à l'IA, j'utilise la version payante avec Gemini 2.5 Pro). Structuré, lisible, nuancé. Avec des dates et des chiffres sourcés, le tout rédigé dans un style académique aussi pur que délectable... C'était presque effrayant.

Visiblement, tous les géants de la tech ont compris que plus personne ne veut de cette IA générative qui produit une réponse plausible en alignant un à un les mots statistiquement les plus adaptés et sans se soucier de vérité. Nous voilà donc dans l'ère de l'agentique, avec des modèles paramétrés pour imiter de plus en plus finement les processus de réflexion (et de questionnement) humains.

L'agentique c'est spectaculaire, mais attention !

Si vous avez accès à un compte Pro ou Ultra, essayez Deep Research : c'est dingue. Posez simplement votre question en langage naturel, « Indique-moi les meilleures ressources en ludo-pédagogie », « Propose-moi une séquence de formation dynamique de trois heures pour initier des techniciens informatiques au helpdesk » ou « Dresse-moi l'état des connaissances humaines actuelles sur les comportements des fourmis », ce que vous voulez. On le « voit » réfléchir en direct (en réalité, on voit une traduction volontairement anthropomorphisée de ses processus), c'est bluffant.

Trois réserves cruciales, tout de même : d'abord, Deep Research utilise le moteur de recherche de Google, ce qui pose pas mal de questions sur le corpus de sources disponibles : leur fiabilité, leur exhaustivité, leur disponibilité. Et surtout le risque que les partenariats commerciaux de Google influencent les données consultées par l'IA. Car en février 2024, Google signait un accord à 60 millions de dollars avec Reddit, dont la visibilité a depuis explosé de plus de 1 000 % dans les résultats de recherche... Si Deep Research s'appuie sur l'algorithme de sa maison mère pour sélectionner ses sources, il y a fort à parier que Reddit se retrouve surreprésenté dans ses rapports avec tout ce que cela implique en termes de qualité inégale, de biais et d'opinions présentées comme des faits.

Le charme ensorcelant des rapports trop bien rédigés

Deuxième réserve, et non des moindres : restons vigilants à ne pas nous laisser endormir par la qualité apparente des rapports. La présence de citations ne garantit pas l'exactitude et Deep Research est un outil de défrichage, pas un substitut au fact-checking. La vigilance critique reste de mise et on ne peut pas s'épargner la vérification : scruter la liste des sources avant de plonger dans le rapport, croiser avec des sources primaires, questionner les angles morts.

Gare à vos données !

Enfin, si Deep Research peut théoriquement analyser vos documents internes, attention à vos données ! Je lui ai demandé une analyse stylistique de quatre livres que j'ai écrits autrefois et le résultat est incroyable de pertinence. Mais il s'agissait d'ouvrages déjà disponibles sur le web, donc forcément digérés par les IA génératives : je n'avais plus rien à perdre. Ne faites pas la même chose avec vos données sensibles ou confidentielles ! Car si l'agent de Google est bien sûr parfaitement en mesure de digérer vos PV de réunions et toutes vos données de l'année pour pondre en cinq minutes un rapport d'activité presque parfait, cela constituerait une violation du RGPD en matière de protection des données personnelles, et potentiellement un manquement aux obligations de l'IA Act si ces données sont utilisées pour entraîner les modèles de Google.