Google a publié jeudi une version « réimaginée » de son agent de recherche Gemini Deep Research basé sur son modèle fondamental Gemini 3 Pro tant vanté. Ce nouvel agent dépasse la simple production de rapports de recherche. Il permet désormais aux développeurs d’intégrer les capacités de recherche du modèle SATA de Google dans leurs propres applications.
Cette fonctionnalité devient possible grâce à la nouvelle API Interactions de Google, conçue pour donner plus de contrôle aux développeurs dans l’ère agentique naissante. L’outil Gemini Deep Research synthétise des montagnes d’informations et gère des contextes volumineux dans les prompts. Google affirme que ses clients l’utilisent pour des tâches allant de la diligence raisonnable aux recherches sur la toxicité médicamenteuse.
Une intégration prévue dans les services phares de Google
Le géant technologique annonce l’intégration prochaine de cet agent de recherche approfondie dans plusieurs services. Google Search, Google Finance, l’application Gemini et le populaire NotebookLM recevront cette nouvelle capacité. Cette évolution prépare un monde où les humains ne « googlisent » plus rien : leurs agents IA s’en chargent.
Google souligne que Deep Research bénéficie du statut de Gemini 3 Pro comme son modèle « le plus factuel ». Le système est entraîné pour minimiser les hallucinations durant les tâches complexes. Les hallucinations IA constituent un problème crucial pour les tâches agentiques de raisonnement profond qui s’étendent sur de longues périodes.
Dans ces scénarios, de nombreuses décisions autonomes sont prises sur plusieurs minutes, heures ou davantage. Plus un modèle de langage doit effectuer de choix, plus grande devient la probabilité qu’une seule hallucination invalide l’intégralité de la production. Cette fragilité représente le talon d’Achille des agents autonomes.
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Google crée un nouveau benchmark DeepSearchQA
Pour prouver ses affirmations de progrès, Google a créé encore un autre benchmark. Le monde de l’IA en avait-il vraiment besoin ? Le nouveau standard porte le nom peu imaginatif de DeepSearchQA. Il vise à tester les agents sur des tâches complexes de recherche d’informations en plusieurs étapes.
Google a rendu ce benchmark open source pour permettre des comparaisons indépendantes. L’entreprise a aussi testé Deep Research sur Humanity’s Last Exam, un benchmark indépendant de connaissances générales rempli de tâches impossiblement pointues. Le nom semble nettement plus intéressant que celui choisi par Google.
BrowserComp, un benchmark pour les tâches agentiques basées sur navigateur, complète cette série de tests. Sans surprise, le nouvel agent de Google surpasse la concurrence sur son propre benchmark et sur Humanity’s Last Exam. ChatGPT 5 Pro d’OpenAI s’avère toutefois un second étonnamment proche dans l’ensemble des évaluations. Il devance même légèrement Google sur BrowserComp.
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OpenAI contre-attaque le même jour avec GPT-5.2 Garlic
Ces comparaisons de benchmarks deviennent obsolètes presque au moment où Google les publie. Le même jour, OpenAI lance son très attendu GPT 5.2 portant le nom de code Garlic. OpenAI affirme que son tout nouveau modèle surpasse ses rivaux, notamment Google, sur une suite de benchmarks typiques.
Cette suite inclut le propre benchmark maison d’OpenAI. Le timing constitue peut-être la partie la plus intéressante de cette annonce. Sachant que le monde attendait la sortie de Garlic, Google largue ses propres nouvelles sur l’IA.
Cette bataille de calendrier illustre l’intensité de la compétition entre les deux géants. Chaque entreprise cherche à voler la vedette à l’autre dans une course effrénée aux annonces. Les développeurs et entreprises se retrouvent pris entre deux écosystèmes concurrents évoluant à vitesse grand V.
Les clients utilisant actuellement Gemini Deep Research pour des tâches critiques devront évaluer si la promesse de GPT-5.2 justifie une migration. La factualité accrue de Gemini 3 Pro représente un argument de poids pour les applications sensibles. Les hallucinations coûtent cher dans les contextes professionnels exigeants. De quoi transformer la journée du 11 décembre 2025 en date marquante de l’histoire de l’IA générative.
SOURCE : TechCrunch
