Google, publie « recherche approfondie »… La compétition pour l'intégration des agents IA utilisant les données internes de l'entreprise commence officiellement

Google a lancé deux nouveaux agents d’intelligence artificielle (IA) capables de générer automatiquement des rapports d’enquête en fonction des thèmes spécifiés par l’utilisateur. Ils peuvent non seulement effectuer des recherches simples, mais aussi analyser des données provenant du web public ainsi que des données internes d’entreprise, ce qui devrait intensifier la compétition dans le domaine de l’IA pour les entreprises.

Google a publié le 22 (heure locale) « Deep Research » et « Deep Research Max ». Ces deux produits sont des successeurs des outils de recherche IA existants lancés en décembre dernier. À l’époque, l’outil était basé sur « Gemini 3 Pro », tandis que les nouveaux produits utilisent le modèle de langage avancé (LLM) « Gemini 3.1 Pro » lancé en février de cette année.

L’amélioration des performances est également significative. Google indique que, selon le benchmark « BrowseComp » d’OpenAI comparant deux générations de modèles, Gemini 3.1 Pro a obtenu un score de 85,9. Ce qui dépasse de plus de 25 points le Gemini 3 Pro actuel. Ce benchmark évalue la capacité de recherche en ligne du LLM sur plus de 1000 tâches.

Étendue d’accès aux données et cas d’utilisation

La caractéristique principale des nouveaux agents IA est leur capacité d’accès aux données. « Deep Research » et « Deep Research Max » peuvent accéder non seulement au web public, mais aussi invoquer des données provenant de systèmes internes d’entreprise. Lors de la connexion à ces systèmes internes, ils utilisent le « MCP » (Protocole de contexte de modèle). Les utilisateurs peuvent également télécharger directement des feuilles de calcul ou des fichiers vidéo pour enrichir le jeu de données d’analyse.

Google propose des cas d’application dans le domaine de la santé et de la finance. Par exemple, les chercheurs peuvent rapidement générer des rapports sur de nouvelles molécules ayant un potentiel thérapeutique, ou les experts financiers peuvent confier à l’IA la recherche sur des entreprises en cours d’investissement. Cela permet de réduire considérablement le temps nécessaire à la collecte et à l’organisation des informations.

Ces agents offrent également une fonction de visualisation des données collectées. La visualisation peut être réalisée sous forme de code HTML ou en utilisant le générateur d’images de Google, « Nano Banana ». Selon Google, Nano Banana intègre une base de connaissances générale, capable d’interpréter relativement précisément les informations entrées et de les présenter sous forme d’images.

Mode de fonctionnement et différences par rapport aux produits

Le mode de fonctionnement a également été conçu pour permettre une pré-réglage par l’utilisateur. Avant de commencer à générer un rapport, l’IA propose d’abord un résumé de la démarche de recherche. L’utilisateur peut modifier ce plan pour améliorer la qualité du résultat final. Par exemple, un chercheur peut désigner une base de données scientifique spécifique comme priorité de recherche.

Le positionnement de ces deux produits diffère. « Deep Research » est conçu pour fonctionner avec moins de ressources de calcul. Google explique que ce modèle est moins coûteux, plus rapide en réponse, et offre une meilleure qualité de résultats par rapport à la version de décembre dernier. Cela le rend adapté aux scénarios nécessitant une réponse rapide.

En revanche, « Deep Research Max » se concentre sur la « couverture maximale ». Sa structure implique d’investir plus de temps et de ressources matérielles pour produire des rapports plus approfondis. Cela s’adresse à des tâches où la complétude et l’étendue de la recherche sont prioritaires par rapport à la vitesse.

Signification et plans futurs

Lucas Hasse et Srinivas Tadepalli de Google DeepMind ont indiqué dans un blog : « Le rapport ‘Deep Research’ a sa propre valeur, mais peut aussi servir de première étape dans un flux de travail complexe basé sur la collecte de contexte approfondi. » Cela montre que l’IA dépasse la simple réponse à des questions pour devenir un « point de départ » dans les processus de travail réels.

Actuellement, « Deep Research » et « Deep Research Max » sont disponibles via l’API Gemini en version de prévisualisation publique. À l’avenir, Google prévoit d’étendre leur disponibilité à Google Cloud. La société indique également qu’elle prévoit d’ajouter une fonction d’intégration MCP pour faciliter l’accès à des sources de données telles que FactSet, PitchBook, etc.

Cette annonce montre que la compétition dans l’IA générative évolue rapidement, passant du « chatbot interactif » à une « agent pratique ». En particulier, l’intégration de la recherche, de l’analyse, de la visualisation et de la connexion aux données internes dans une seule plateforme pourrait avoir un impact significatif sur le marché de l’IA pour les entreprises.

Remarques TP AI Cet article utilise un modèle linguistique basé sur TokenPost.ai pour le résumé. Le contenu principal peut être omis ou différer de la réalité.