L'article en résumé
🚀 Deep Research : L'enquête approfondie en un clin d'œil !
Fatigué(e) de la chasse aux infos sur le web ? 😫 Deep Research vous offre une analyse pointue et sourcée 🔎 en quelques minutes. Contrairement à Gemini basique, cet outil explore en profondeur des dizaines de sources pour vous livrer une étude détaillée et personnalisée 📊.
✅ Gain de temps considérable : Fini le labyrinthe d'informations !
✅ Informations précises et sourcées : Des données fiables et vérifiables.
✅ Analyse approfondie : Une compréhension riche et nuancée de votre sujet.
💡 Cas pratique : Panneaux solaires ? Batteries ? Les deux ? Deep Research a décortiqué la question, allant jusqu'à simuler un plan d'action et ajuster sa recherche en temps réel ! Le résultat ? Un compte-rendu complet avec sources citées.
🎧 Bonus : Écoutez votre étude ! Un résumé audio immersif (en anglais pour l'instant) est même disponible.
⚠️ Attention : Cet outil puissant demande une requête précise et est idéal pour des sujets complexes nécessitant une véritable investigation. À utiliser avec discernement ! 😉
Découvrez Gemini Deep Research
Combien de fois vous êtes-vous perdu(e) dans un labyrinthe de pages web, de forums et de FAQs, à la recherche d'une information spécifique, de la réponse rare qui correspond précisément à votre besoin ? Deep Research promet de réaliser ce travail fastidieux en quelques minutes seulement.
Cette fonctionnalité puissante se distingue nettement des interactions basiques avec l'application Gemini. Alors que par défaut, Gemini offre des réponses quasi instantanées basées sur des données collectées et organisées à un moment donné, son analyse peut s'avérer superficielle face à des sujets complexes.
Avec Deep Research, l'approche est fondamentalement différente.
Un véritable assistant de recherche documentaire, doté de pouvoirs de déduction et d'initiative.
Après avoir exposé avec précision votre requête, vos interrogations sous-jacentes, vos problématiques et vos contraintes, l'outil prend en charge la sélection et l'analyse de dizaines de sites internet, d'articles et de forums. Il compile les informations pertinentes et peut même initier des recherches complémentaires en fonction des premiers résultats obtenus. Le processus est comparable à celui d'un assistant de recherche documentaire humain épaulant un historien, un juriste ou tout autre profil nécessitant une analyse approfondie.
Le résultat est souvent impressionnant, tant dans sa richesse que dans la finesse de l'analyse. Le moteur explicite en temps réel son raisonnement, étape par étape, et est capable d'élaborer les implications de votre problématique. Le compte-rendu final, généralement présenté sous forme d'une analyse détaillée de plusieurs pages, a l'avantage de citer clairement ses sources d'information.
Cas pratique : Optimisation de l'équipement en panneaux photovoltaïques 💡
Illustrons l'efficacité de Deep Research avec un exemple concret : mon intérêt se porte sur les solutions d'autoproduction et de consommation d'électricité, mais j'hésite quant à la meilleure approche : des panneaux solaires uniquement, des batteries seules (pour un rechargement en heures creuses et une utilisation en heures pleines), ou une combinaison des deux.
J'ai donc soumis mon dilemme à Gemini, en fournissant un maximum de contexte : l'emplacement géographique de ma maison (que j'imagine en Dordogne), le type de chauffage, les objectifs de ma démarche (réduction des coûts et de l'impact écologique), et même mon propre raisonnement initial nécessitant une vérification.
Une apparente capacité de raisonnement et de déduction.
Dès l'exécution de la recherche, on observe que le modèle d'IA détaille de lui-même les implications de ma demande. Il comprend la nécessité d'étudier un large éventail de facteurs, tels que le mix énergétique du réseau français, l'évaluation du bilan carbone de la fabrication d'une batterie, ou encore la prise en compte du potentiel d'ensoleillement de ma région. Ainsi, avant de lancer la recherche proprement dite, il me propose son plan d'action :
(1) Rechercher les coûts moyens d'installation, les aides financières disponibles (nationales et locales pour Saint-Ouen-l'Aumône), la durée de vie et les coûts de maintenance pour les panneaux solaires photovoltaïques en France.
(2) Évaluer le potentiel de production solaire à Saint-Ouen-l'Aumône et estimer les économies annuelles réalisables via l'autoconsommation et la revente éventuelle du surplus, en considérant un profil de consommation sans chauffage ni eau chaude électrique.
(3) Analyser l'impact environnemental des panneaux solaires, incluant leur fabrication, leur contribution à la réduction des émissions de CO2 pendant leur utilisation, et les options de recyclage en fin de vie. (4) Rechercher les coûts moyens d'installation, les aides financières disponibles, la durée de vie et les coûts de maintenance pour les batteries domestiques en France.
(5) Estimer les économies annuelles réalisables avec une batterie domestique en exploitant les tarifs heures creuses/heures pleines pour un foyer sans chauffage ni eau chaude électrique à Saint-Ouen-l'Aumône.
(6) Évaluer l'impact environnemental des batteries domestiques, incluant leur fabrication, leur rôle potentiel dans l'équilibrage du réseau électrique, et les options de recyclage.
(7) Comparer l'efficacité économique (retour sur investissement estimé) et écologique (réduction d'empreinte carbone estimée) des panneaux solaires seuls par rapport à une batterie domestique seule, sur une base annuelle.
(8) Examiner la pertinence de la production solaire en milieu de journée par rapport aux besoins du réseau et à la valorisation de cette production (autoconsommation vs revente) face à la capacité d'une batterie à optimiser l'utilisation des tarifs différenciés.
Ensuite, le moteur lance la recherche d'informations.
Au fur et à mesure de la collecte des premières informations, il en tire des conclusions et ajuste la suite de ses investigations.
Par exemple :
Prochaines investigations : Pour continuer, je vais maintenant vérifier les informations sur les aides financières pour les panneaux solaires auprès de sources officielles, estimer la production solaire potentielle à votre adresse, rechercher des données sur votre consommation électrique typique et évaluer l'impact environnemental comparé des deux solutions. Je vais également approfondir la question de la valorisation de l'électricité solaire en milieu de journée.
Au final, le moteur aura analysé plus d'une centaine de sites jugés pertinents : sites spécialisés dans les énergies renouvelables, fournisseurs d'énergie, sites institutionnels pour les subventions de travaux...
Après une dizaine de minutes, le moteur compile toutes les informations sous la forme d'un document de plusieurs pages, comprenant une introduction de la problématique, le détail des différents scénarios envisagés, un comparatif récapitulatif et, enfin, des conclusions étayées.
Plus qu'une recherche, une véritable étude détaillée et sur mesure.
La capacité de raisonnement du moteur est assez impressionnante, tout comme sa faculté à effectuer des calculs complexes pour apporter la réponse la plus pertinente et personnalisée au cas présenté.
Un avantage majeur de cette recherche en ligne réside dans l'accès aux informations les plus récentes, contrairement aux prompts classiques qui s'appuient sur les données collectées lors de l'entraînement du modèle. Ainsi, Deep Search a correctement identifié la récente baisse du tarif de rachat d'électricité par le réseau, remettant en question la pertinence d'un modèle de panneaux photovoltaïques sans batterie, voire même l'intérêt d'un tel équipement pour couvrir mes besoins électriques.
Le compte rendu, au format texte ou audio.
Une fois le rendu final obtenu, il n'y a plus qu'à l'exporter vers Google Docs, en un clic.
