Pendant des décennies, l’intelligence artificielle (IA) s’est longtemps appuyée sur la reconnaissance de «patterns» pour prédire et compléter du texte. Elle pouvait terminer vos phrases ou identifier des tendances, mais sans véritablement saisir le sens profond des mots et du contexte. Aujourd’hui, cela change radicalement. Une nouvelle génération de modèles d’IA, connus sous le nom de « Reasoners », peut désormais raisonner étape par étape pour fournir des réponses plus précises, plus pertinentes et plus riches.
Mais quelle est vraiment la profondeur de ce raisonnement ? Et que signifie ce changement pour la recherche, la prise de décision et l’intelligence économique ?
Des réponses instantanées à la réflexion approfondie
Traditionnellement, les chatbots IA génèrent leurs réponses en temps réel, mot après mot. Bien que rapide, cette méthode produit souvent des résultats superficiels, manquant de profondeur réelle. Pour améliorer la pertinence, les développeurs ont introduit le concept de Chain of Thought (CoT). Il s’agit d’une technique de prompt encourageant les modèles à « montrer leur raisonnement ». Elle fonctionne de manière similaire à la façon dont les étudiants résolvent soigneusement des problèmes mathématiques, étape par étape. Cependant, CoT reste essentiellement un artifice de prompt, et non une véritable capacité native de raisonnement.
Les « Reasoners » actuels, tels que le modèle Deep Research d’OpenAI ou le modèle chinois DeepSeek V3, intègrent désormais directement le raisonnement en plusieurs étapes dès leur apprentissage initial. Cette capacité native permet à ces modèles d’aborder réellement les problèmes complexes, au lieu de simplement imiter la logique humaine. Le modèle Gemini 2.5 Pro Experimental de Google introduit, par exemple, un raisonnement agentique et itératif. Ceci lui permet d’affiner de manière autonome ses propres solutions sur plusieurs cycles. De même, DeepSeek V3 excelle dans les tâches avancées de programmation et de traitement multilingue.
Les agents de recherche IA à l’œuvre
Si les « Reasoners » améliorent la logique interne de l’IA, les agents de recherche vont encore plus loin en gérant de manière autonome des flux complets de travaux de recherche. Ils explorent la littérature académique, interprètent des ensembles de données complexes et produisent, en quelques minutes, des rapports structurés et sourcés.
Prenons l’exemple Microsoft Copilot Researcher et Analyst, intégrés à Microsoft 365. Ils combinent la puissance des modèles de raisonnement d’OpenAI avec les connecteurs de données étendus de Microsoft. Cela permet de générer des analyses sur mesure, directement intégrées aux flux de travail quotidiens des entreprises.
Le mode Deep Research de Perplexity se distingue également. Conçu pour ceux qui ont besoin de réponses solides avec des sources citées, il croise plusieurs sources en temps réel et offre des analyses traçables avec une précision de type académique. Il est particulièrement utile pour les utilisateurs qui doivent rapidement vérifier des informations générées par l’IA auprès de sources fiables.
De son côté, Google propose NotebookLM, présenté comme un véritable « laboratoire de recherche personnel ». Conçu pour les étudiants, chercheurs ou professionnels, ce dispositif permet d’importer leurs propres documents pour en extraire des synthèses, poser des questions ou explorer des liens entre concepts.
Ces systèmes ne sont plus de simples assistants passifs. Ils deviennent de véritables partenaires proactifs, capables de remettre en question les hypothèses, de synthétiser les insights et d’améliorer la prise de décision stratégique en temps réel.
Que cache cette nouvelle intelligence ?
Les « Reasoners » et les agents de recherche actuels ne se contentent donc pas de répondre aux questions posées. Ils raisonnent, valident les sources, et synthétisent des informations à une vitesse et à une échelle auparavant inimaginables.
Pourtant, à mesure que l’IA affine ses processus intellectuels, les professionnels doivent se poser des questions plus difficiles. Quelle est réellement la transparence de ces modèles ? Quels biais subsistent sous leur surface polie et comment les atténuer efficacement ?
Nous apprenons tous à naviguer dans une nouvelle réalité professionnelle, avec des outils qui ne se contentent pas d’exécuter, mais collaborent véritablement avec nous. Ce qui nous ramène, avec humour mais aussi sérieux, à la question qui inspire notre titre :
♫ « How deep is your AI? ♪♫♪ I really mean to learn, ’cause we’re living in a world of fools...» ♪
Oui, on a parfois l’impression de vivre dans un monde de fous, balançant entre une euphorie technologique débridée et des névroses profondes face à l’IA. D’un côté, l’enthousiasme vire à l’exaltation, de l’autre, les angoisses se transforment en peurs existentielles. Mais en restant curieux, pragmatiques et réfléchis, nous pouvons orienter cette transition vers une IA qui soit non seulement puissante, mais aussi profondément humaine…
