Comment planifier étape par étape un projet de recherche assisté par l’IA?

Les outils de recherche fondés sur l’IA peuvent maintenant parcourir des dizaines de pages Web, lire des PDF et rendre un rapport avec citations en quelques minutes. Quand OpenAI a présenté deep research (recherche approfondie), par exemple, elle a indiqué qu’une tâche prendrait de cinq à trente minutes, avec un panneau latéral montrant les sources utilisées. Cette vitesse est réelle, et le risque aussi : OpenAI elle-même a prévenu que l’outil peut inventer des faits, peut avoir du mal à distinguer une source qui fait autorité d’une rumeur, et omet souvent de dire quand il n’est pas sûr.

Un plan règle l’essentiel de ce problème. Au lieu de taper une grande question et de vous fier à ce qui revient, vous découpez le projet en étapes, décidez à l’avance de ce qui compte comme une bonne preuve et confiez à l’IA les parties du travail qu’elle fait bien. Les cinq étapes ci-dessous conviennent à un travail scolaire, à un rapport professionnel ou à une décision personnelle.

Étape 1 : la question et la décision

Écrivez la question en une phrase, puis la décision ou le produit qu’elle doit servir. « Les voitures électriques » est un sujet. « Une voiture électrique coûterait-elle moins cher à notre famille que notre voiture à essence sur huit ans, à environ 15 000 km par année? » est une question, et « décider quoi acheter le printemps prochain » est la décision. Une question précise dit à l’IA quoi chercher et vous dit quand vous avez terminé.

Ajoutez vos limites : le lieu (votre pays ou votre province), la période (des sources des trois dernières années, par exemple) et la profondeur (un résumé d’une page, pas une thèse).

Étape 2 : les sources qui comptent

Avant toute recherche par IA, dressez la liste des types de sources que vous accepterez comme preuves : statistiques officielles, organismes gouvernementaux, études révisées par les pairs, fiches techniques des fabricants, médias d’information réputés. Dressez aussi la liste de ce que vous traiterez seulement comme des pistes, comme les forums, les blogues et les publications sur les réseaux sociaux. Cette liste fera partie de vos prompts, et c’est votre défense contre le problème des rumeurs.

Étape 3 : des tâches étroites pour l’IA

Anthropic, en décrivant le fonctionnement de ses propres agents de recherche, a constaté que chaque tâche de recherche a besoin d’un objectif clair, d’un format de sortie, d’indications sur les sources et les outils à utiliser, et de limites de portée. Des consignes vagues amenaient ses agents à faire le même travail en double ou à rater des parties de la question. Il en va de même quand c’est vous qui donnez les instructions.

Voici un prompt concret pour la question de la voiture :

Question de recherche : une voiture électrique coûterait-elle moins cher qu’une voiture à essence à une famille du Québec sur huit ans, à environ 15 000 km par année?

Ta tâche à cette étape est SEULEMENT de recueillir des preuves, pas de répondre.
- Trouve les facteurs de coût qui comptent : prix d’achat après les subventions, coût de l’énergie par km, entretien, assurance, valeur de revente.
- Pour chaque facteur, donne de 1 à 3 faits, chacun avec le nom de la source, la date et un lien.
- Utilise les sites gouvernementaux, les pages de tarifs des fournisseurs d’énergie, les organismes de consommateurs et des médias réputés. N’utilise pas les forums ni les réseaux sociaux comme preuves.
- Fais une liste distincte appelée « Désaccords » pour les cas où les sources donnent des chiffres différents.
- Fais une liste appelée « Introuvable » pour tout ce que tu n’as pas pu appuyer sur une source.

Utilisez ensuite des tours distincts pour des tâches distinctes : un pour résumer un long rapport que vous avez téléversé, un pour construire un tableau comparatif à partir de faits que vous avez déjà vérifiés, un pour défendre la conclusion inverse afin de voir les points faibles.

Étape 4 : les vérifications

Tenez un petit registre. Pour chaque fait que vous comptez utiliser, notez-le avec sa source, sa date et si vous avez ouvert la source vous-même.

Les lignes sont des exemples. La règle, elle, ne l’est pas : si la colonne « Ouverte » dit non, le fait n’est pas prêt. Au lancement de deep research, TechCrunch s’est demandé si les gens vérifieraient vraiment les citations des longs rapports produits par l’IA. Ce registre est votre façon de vous assurer que la réponse est oui.

Étape 5 : la rédaction

Rédigez à partir du registre, pas à partir du rapport de l’IA. Demandez à l’IA de rédiger uniquement à partir des faits vérifiés que vous collez, et de marquer toute phrase qui va au-delà. Ajoutez ensuite un court paragraphe sur les « limites » : ce que vous n’avez pas pu trouver, où les sources divergeaient et ce qui changerait votre conclusion.

À quels moments votre propre jugement doit-il intervenir?

Au début, c’est vous qui décidez quelle question compte et quelle décision elle alimente. Une IA peut proposer des angles, mais elle ne connaît ni votre budget, ni vos valeurs, ni votre situation si vous ne les lui dites pas, et elle ne peut pas vous dire lequel de ses angles compte le plus pour vous.

En cours de route, c’est vous qui jugez les sources. Décider que la page de tarifs d’un fournisseur d’électricité l’emporte sur un message de forum, ou qu’un chiffre de deux ans est trop vieux, est un jugement de confiance, et les outils de recherche sont reconnus pour être faibles sur ce point. Quand les sources divergent, lisez-les toutes les deux et déterminez pourquoi elles diffèrent; souvent, elles ne mesurent pas la même chose.

À la fin, la conclusion vous appartient. Pesez les preuves, exprimez honnêtement votre incertitude et ne signez que les affirmations que vous avez vérifiées. L’IA a fait le travail de terrain. Le jugement sur ce qui est vrai, et sur ce qu’il faut en faire, reste le vôtre.