Comment utiliser deep research de ChatGPT pour produire un rapport?

Deep research (recherche approfondie) est un mode de ChatGPT, lancé le 2 février, qui fait seul le travail de terrain d’un mandat de recherche. Vous lui donnez une question; il cherche sur le Web, lit des pages et des PDF, suit des pistes, revient parfois sur ses pas et rend un rapport structuré avec des citations. Il fonctionne avec une version du prochain modèle de raisonnement o3 d’OpenAI, adaptée à la navigation et à l’analyse, et une seule tâche peut prendre de 5 à 30 minutes.

Pour l’instant, il est offert aux abonnés de ChatGPT Pro, à raison d’un maximum de 100 tâches par mois. OpenAI affirme que les utilisateurs Plus et Team suivront, et qu’il n’est pas encore offert au Royaume-Uni, en Suisse ni dans l’Espace économique européen. Il a été lancé sur le Web, et les applications mobiles et de bureau sont promises d’ici la fin du mois.

Comme chaque exécution prend un temps réel et compte dans une limite mensuelle, la qualité de votre demande compte davantage que dans une conversation ordinaire. Une question vague donne un long rapport vague.

Étape 1 : rédiger un brief, pas une question

Voyez deep research comme un assistant de recherche compétent à qui vous confiez le travail de l’après-midi. Dites-lui quatre choses : la question, à qui s’adresse le rapport, les limites et la forme du résultat. Voici un exemple commenté pour la propriétaire d’une petite entreprise.

Je dirige une boulangerie de trois personnes dans une petite ville canadienne et j’envisage d’offrir la commande en ligne avec livraison locale.

Question : Que rapportent les petites boulangeries indépendantes du Canada et des États-Unis sur les coûts, les avantages et les pièges de l’ajout de la commande en ligne et de la livraison?

Public : moi, qui dois décider d’ici un mois. Je ne suis pas une personne technique.

Portée : concentre-toi sur les entreprises de moins de 10 employés; sources de 2022 et après; compare (a) les applications de livraison tierces, (b) une page de commande sur mon propre site Web avec ma propre livraison et (c) la commande en ligne avec cueillette seulement.

Format : un rapport de 2 pages avec un tableau sommaire comparant les trois options selon le coût de démarrage, les frais récurrents, l’effort et les risques. Cite la source de chaque chiffre. Signale tout ce qui est une estimation ou qui provient d’une entreprise qui vend le service.

Vous pouvez aussi joindre des fichiers ou des tableurs pour donner du contexte, comme votre liste de prix actuelle ou vos chiffres de ventes, et le rapport en tiendra compte.

Étape 2 : répondre aux questions de clarification

Avant de commencer ses recherches, deep research revient souvent avec quelques questions de son cru. Les premiers testeurs le décrivent demandant des précisions sur la portée avant de commencer; pour le brief de la boulangerie, il pourrait demander si vous parlez d’une seule province ou de tout le Canada, ou si vous avez déjà un site Web (les questions varient, celles-ci sont donc données à titre d’illustration). Répondez-y brièvement et précisément. C’est le moment le moins coûteux pour orienter la recherche : une réponse d’une ligne maintenant vous évite une exécution de 30 minutes dans la mauvaise direction.

Étape 3 : le laisser travailler et surveiller le panneau latéral

Une fois lancé, un panneau latéral affiche un résumé des étapes qu’il franchit et des sources qu’il lit. Vous n’avez pas à rester : ChatGPT envoie une notification quand le rapport est prêt. Jeter un coup d’œil au panneau en vaut quand même la peine. Si vous le voyez s’appuyer beaucoup sur des pages promotionnelles de fournisseurs ou s’éloigner du sujet, vous saurez quelles parties du rapport demandent le plus de vérification.

Étape 4 : lire le rapport comme une ébauche

Le rapport terminé arrive dans la conversation sous forme de texte, avec des citations rattachées à ses affirmations. Lisez-le une première fois pour la structure : répond-il à votre question, couvre-t-il les trois options et comprend-il le tableau demandé? Lisez-le ensuite pour le fond. OpenAI énumère elle-même ses principales faiblesses : deep research peut affirmer des faits erronés, tirer des conclusions inexactes, avoir du mal à distinguer les sources faisant autorité des rumeurs, et omet souvent de signaler quand il n’est pas sûr. Il est aussi limité à ce qu’il peut trouver et lire pendant l’exécution, si bien que les études payantes et bien des livres sont hors de sa portée.

Comment vérifier ses sources?

Commencez par les affirmations dont dépend votre décision, pas par chaque phrase. Dans l’exemple de la boulangerie, ce sont les pourcentages de commission des applications de livraison, les chiffres de coûts de démarrage et tout ce qui est présenté comme un résultat typique. Surlignez de cinq à dix affirmations de ce genre et ne vérifiez que celles-là. C’est une tâche gérable, qui couvre l’essentiel du risque.

Pour chacune, cliquez sur la citation et vérifiez trois choses. La page existe-t-elle et se charge-t-elle? Dit-elle vraiment ce que le rapport affirme, avec le même chiffre, la même date et les mêmes conditions? Les testeurs ont constaté que les liens mènent souvent directement au passage cité, ce qui accélère la tâche. Et la source est-elle du bon type pour l’affirmation : une grille de frais officielle ou un sondage publié, ou bien un billet de blogue, un commentaire dans un forum ou la page de vente d’un fournisseur? Un vrai lien peut quand même mener à une source faible.

Tenez un simple tableau de vérification au fur et à mesure :

(Les lignes sont données à titre d’illustration.) Tout ce qui échoue à la vérification est retiré ou confirmé ailleurs. Si plusieurs affirmations clés échouent, demandez à deep research de refaire cette section en n’utilisant que des sources officielles ou indépendantes, ou faites vous-même le reste de la vérification. Le rapport vous fait gagner des heures de recherche; le jugement final sur ce qui est vrai vous appartient toujours.