Data / IA
Deep Research de ChatGPT passe à GPT-5.2 et devient bien plus gouvernable
Par Laurent Delattre, publié le 12 février 2026
Les agents de recherche documentaire longue durée, aussi appelées agents Deep Research, quittent progressivement le modèle « boîte noire » pour mieux s’aligner sur les usages d’entreprise. Entre sélection de sources, connecteurs vers des référentiels internes et itérations en cours d’exécution, le rapport devient un livrable opérationnel plutôt qu’une simple synthèse comme en témoigne la profonde refonte de l’agent Deep Research de ChatGPT.
Il ne faut pas confondre les capacités de recherche Web des assistants IA avec les fonctions agentiques d’investigation autonome « Deep Research ».
Les premières permettent aux modèles IA d’enrichir leurs réponses avec les dernières actualités Internet. Les secondes visent à produire des rapports les plus complets possibles sur une problématique donnée avec une approche très agentique.
C’est à Google que l’on doit le premier agent Deep Research dès la fin de l’année 2024. Il était alors propulsé par Gemini 1.5 pro. Le principe était simple mais ambitieux : plutôt que de répondre en quelques secondes à une question, l’IA élaborait un plan de recherche, parcourait des dizaines de pages web, prenait le temps nécessaire pour croiser les informations, puis produisait en une quinzaine de minutes un rapport structuré et sourcé.
OpenAI a emboîté le pas en février 2025 avec le lancement de Deep Research dans ChatGPT, initialement alimenté par les modèles de raisonnement o3 et o4-mini. L’éditeur présentait alors cette fonctionnalité comme le premier véritable « agent IA » de sa plateforme, capable de lancer de manière autonome des recherches multi-étapes sur le web ouvert avant de synthétiser ses résultats.
Perplexity, la start-up spécialiste de la recherche conversationnelle, a rapidement suivi avec sa propre déclinaison, misant sur la rapidité d’exécution (moins de trois minutes pour produire un rapport).
Anthropic a ensuite emboité le pas avec la fonction Deep Search de Claude. Tout comme Mistral AI qui a implémenté ses « rapports Deep Research » dans le Chat, y compris en version gratuite.
Depuis, la concurrence s’est intensifiée. Google a fait évoluer Gemini Deep Research vers son modèle Gemini 3 Pro, en mettant l’accent sur la réduction des hallucinations dans les tâches agentiques longues et la création d’un benchmark dédié (DeepSearchQA). De son côté, Microsoft a intégré les capacités d’OpenAI dans Copilot Pro pour couvrir le segment entreprise.
Et cette semaine, OpenAI a lancé une importante refonte de sa fonctionnalité agentique qui transforme profondément l’expérience Deep Research (« Recherche approfondie » en français).
L’éditeur confirme au passage que ce nouveau Deep Research est désormais propulsé par son modèle GPT-5.2 (ce qui promet plus de précision et un raisonnement plus solide sur des tâches complexes) et met en avant trois nouveautés principales : la connexion à des apps et la recherche sur des sites précis, le suivi en temps réel avec possibilité d’interrompre et de réorienter, et un affichage en rapport plein écran.
Le contrôle des sources, enfin
Jusqu’ici, Deep Research fonctionnait comme une boîte noire : l’utilisateur posait sa question et l’agent parcourait librement le web. Désormais, il est possible de présélectionner les sites et publications que l’outil doit consulter en priorité. Deux modes sont proposés : un mode strict, où l’agent se cantonne aux sources désignées, et un mode pondéré, où les sources choisies sont privilégiées sans exclure le reste du web. Pour un analyste financier qui s’appuie sur les données de la SEC ou de l’ESMA, ou pour un chercheur qui souhaite ancrer sa revue de littérature sur PubMed et arXiv, cette capacité de pilotage constitue un gain de fiabilité et de pertinence considérable.
OpenAI y ajoute un système d’applications connectées. Deep Research peut s’appuyer sur des apps connectées, y compris des espaces documentaires et des sources de données authentifiées. OpenAI cite par exemple des dépôts de documents comme Google Drive ou SharePoint, ainsi que des services spécialisés tels que FactSet, PitchBook ou Scholar Gateway. Bien évidemment, ces accès à caractère très recherche documentaire sont limité à la lecture seule.
L’une des premières intégrations, réalisée avec le London Stock Exchange Group, permet d’injecter dans les rapports Deeo Research de ChatGPT des données de marché structurées et en temps réel. D’autres connecteurs spécialisés devraient suivre dans les domaines juridique, médical et scientifique, où l’accès à des bases de données dédiées est indispensable.
Un suivi en temps réel et des ajustements en cours de route
Les tâches Deep Research peuvent durer jusqu’à trente minutes sur les sujets les plus complexes. Alors plutôt que de laisser l’utilisateur poireauter avant de lui proposer un résultat inadéquat, OpenAI introduit un suivi de progression en temps réel, avec la possibilité d’intervenir en cours d’exécution : ajouter un mot-clé, insérer une source manquante, restreindre le périmètre temporel, valider ou modifier le plan de recherche proposé. L’utilisateur peut ajuster le tir à tout moment. Le contexte de la recherche est préservé d’une intervention à l’autre, ce qui évite de relancer l’intégralité du processus. Dans un contexte d’entreprise, où le coût et le temps sont des facteurs déterminants, cette capacité d’itération à la volée répond à une demande récurrente des équipes qui déploient des agents IA sur des workflows réels.
Des rapports lisibles directement dans ChatGPT
Autre évolution ergonomique notable, les résultats de Deep Research ne se présentent plus sous la forme d’un simple fichier à télécharger. Ils s’affichent désormais dans un lecteur plein écran intégré à l’interface de ChatGPT, doté d’une table des matières pour la navigation et d’un panneau latéral listant les sources citées avec des liens directs. L’exportation reste possible en Markdown, PDF ou Word, selon les besoins du workflow de l’utilisateur.
Au final, cette nouvelle mouture de Deep Research apparaît à la fois plus aboutie, plus interactive et surtout plus alignée sur les attentes des entreprises. Deep Research s’éloigne d’un fonctionnement en mode « boîte noire » pour se rapprocher d’un flux auditable. Le contrôle des sources et des sites, la possibilité d’ajuster le plan avant lancement, puis de reprendre la main pendant l’exécution, répondent à un besoin récurrent en entreprise, pouvoir justifier d’où vient l’information et pourquoi certaines sources ont été privilégiées.
La nouvelle version de Deep Research est accessible dès maintenant aux abonnés ChatGPT Plus et Pro. OpenAI promet une extension à d’autres formules d’abonnement sans préciser de calendrier.
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