Google lance des agents de recherche IA avec Gemini 3.1 Pro

Introduction

Google a lancé deux agents de recherche IA, Deep Research et Deep Research Max, qui peuvent générer des rapports de recherche sur des sujets spécifiés par les utilisateurs. Ces agents utilisent le modèle de langage Gemini 3.1 Pro, plus avancé que son prédécesseur Gemini 3 Pro.

Contexte Technique

Les agents Deep Research et Deep Research Max sont les successeurs d'un outil de recherche IA introduit par Google en décembre. Ils utilisent Gemini 3.1 Pro, qui a obtenu un score de 85,9 sur le benchmark BrowseComp, surpassant ainsi Gemini 3 Pro de plus de 25 points. Ces agents peuvent récupérer des données non seulement sur le web public mais aussi à partir de systèmes internes d'entreprise via MCP.

Les utilisateurs peuvent compléter les jeux de données assemblés par les agents en téléchargeant manuellement des fichiers tels que des tableurs et des vidéos. Les agents peuvent également visualiser les données récupérées à l'aide de code HTML ou de l'algorithme de génération d'images Nano Banana de Google.

Analyse et Implications

Les agents Deep Research et Deep Research Max peuvent accélérer des tâches telles que la recherche dans le domaine de la santé ou la recherche financière. Les scientifiques peuvent utiliser ces agents pour préparer des rapports sur de nouveaux composés ayant des applications thérapeutiques potentielles, tandis que les professionnels de la finance peuvent les utiliser pour rechercher des entreprises dans lesquelles ils envisagent d'investir.

Deep Research est plus efficace en termes de matériel et offre une latence plus faible et des réponses de meilleure qualité, le rendant adapté pour alimenter des applications nécessitant des réponses rapides. Deep Research Max, quant à lui, est optimisé pour une compréhensivité maximale, en investissant plus de temps et de ressources matérielles pour générer des rapports de haute qualité.

Perspective

Les agents Deep Research et Deep Research Max sont actuellement disponibles en préversion publique via l'API Gemini et seront déployés sur Google Cloud dans le futur. Google prévoit également d'ajouter des intégrations MCP pour faciliter l'accès aux données provenant de sources telles que FactSet et PitchBook.

Il est important de surveiller l'évolution de ces technologies et leur impact potentiel sur les marchés de la recherche et de l'analyse de données, ainsi que les risques et les défis liés à la sécurité et à la confidentialité des données traitées par ces agents IA.