Google publie une version améliorée de son agent de recherche approfondie avec une nouvelle API d'interactions pour les développeurs.

Entreprise technologique Google a déclaré avoir publié une version considérablement améliorée de son agent Deep Research, désormais accessible aux développeurs via une nouvelle API Interactions, avec une disponibilité prévue pour les consommateurs pour Search, NotebookLM et l'application Gemini.

Pour la première fois, les développeurs peuvent intégrer les capacités de recherche autonome les plus avancées de Google directement dans leurs applications. Gemini Deep Research est conçu pour les tâches de collecte et de synthèse d'informations de grande envergure, et son système de raisonnement repose sur Gemini 3 Pro, présenté comme le modèle le plus précis jamais développé par l'entreprise. Ce modèle a été entraîné à réduire les erreurs d'interprétation et à améliorer la clarté et la fiabilité des rapports complexes. Grâce à l'extension de l'apprentissage par renforcement multi-étapes à la recherche, l'agent peut naviguer de manière autonome dans des environnements informationnels complexes avec une précision accrue.

L'agent construit son flux de travail de recherche étape par étape : il génère des requêtes, examine les résultats, identifie les informations manquantes et poursuit le processus jusqu'à la fin de son enquête. Cette nouvelle version inclut des améliorations majeures des performances de recherche Web, permettant une navigation plus approfondie sur les sites Web pour extraire des données très spécifiques.

D'après Google, la dernière version offre des performances optimales sur Humanity's Last Exam (HLE) et DeepSearchQA, et obtient ses meilleurs résultats à ce jour sur BrowseComp. Optimisée pour la production de rapports documentés à moindre coût, elle sera prochainement intégrée à Google Search, NotebookLM, Google Finance et à une version améliorée de l'application Gemini.

Les premiers essais montrent déjà des gains substantiels dans les domaines où la précision et une compréhension contextuelle détaillée sont essentielles. Dans le secteur des services financiers, les entreprises ont commencé à utiliser Recherche approfondie sur les Gémeaux Afin de rationaliser les premières phases de l'analyse préalable, cet agent regroupe les indicateurs de marché, les informations sur la concurrence et les considérations de conformité provenant de sources publiques et privées. Il est ainsi devenu un outil précieux pour les équipes d'investissement menant les analyses préliminaires.

Dans le secteur scientifique, cet agent est utilisé dans le cadre de recherches complexes liées à la sécurité. Axiom Bio, une entreprise développant des systèmes d'IA pour la prédiction de la toxicité des médicaments, a indiqué que Gemini Deep Research a fourni une analyse initiale approfondie et une grande précision de la littérature biomédicale, permettant ainsi d'accélérer ses processus de recherche et de découverte.

Pour les développeurs créant des systèmes de recherche automatisés, l'agent Gemini Deep Research offre de nombreuses fonctionnalités de synthèse d'informations et de production de rapports détaillés et vérifiables. Il permet une analyse unifiée des documents utilisateur (PDF, CSV, fichiers texte, etc.) et des sources web publiques grâce à l'intégration du chargement de fichiers et de l'outil de recherche de fichiers.

Il gère efficacement un contexte étendu, permettant aux développeurs d'intégrer directement de nombreuses informations de base dans l'invite de commande. La structure des résultats peut être personnalisée grâce à l'invite, offrant un contrôle total sur la mise en page, les titres et la présentation des données du rapport. Le système fournit des citations précises pour les affirmations, garantissant la transparence quant à la provenance des données, et prend en charge les sorties structurées, notamment les schémas JSON, pour une intégration simplifiée dans les applications en aval.

Google rend public son benchmark DeepSearchQA pour améliorer les capacités de recherche Web multi-étapes

Par ailleurs, Google a annoncé la mise à disposition en open source d'un nouveau benchmark, DeepSearchQA, conçu pour évaluer l'efficacité des agents de recherche face à des requêtes web complètes et multi-étapes. DeepSearchQA comprend 900 tâches de chaînes causales construites manuellement et couvrant 17 domaines, chaque étape s'appuyant sur les conclusions de la précédente. Au lieu de se baser sur de simples questions de recherche d'informations, ce benchmark mesure la capacité d'un agent à produire des ensembles de réponses complets et exhaustifs, permettant ainsi d'évaluer à la fois la précision de la recherche et la couverture des données extraites.

DeepSearchQA sert également d'outil de diagnostic pour étudier l'impact d'un temps de raisonnement prolongé. Des tests internes ont démontré que les performances s'améliorent lorsque les agents ont davantage d'occasions d'effectuer des recherches et des cycles de raisonnement supplémentaires, un aspect que Google prévoit de développer dans les prochaines versions.

Ces ressources de référence sont mises à disposition afin d'encourager la poursuite des progrès vers des agents de recherche plus performants. Les développeurs et les chercheurs peuvent consulter l'ensemble de données, le classement et l'environnement Colab de démarrage, ainsi que la méthodologie sous-jacente décrite dans le rapport technique associé.

Bien que le secteur de la recherche approfondie soit déjà très concurrentiel, l'agent mis à jour de Google introduit des améliorations notables qui s'appuient sur les capacités de l'agent existant. GEMINI 3 modèles. Cette version marque également la première fois que les développeurs peuvent intégrer cette technologie directement dans leurs propres applications, offrant une amélioration significative des fonctionnalités de recherche au sein des produits tiers.