On a testé Perplexity vs GPT DeepResearch : l'IA comme assistant de recherche

L’IA veut révolutionner la recherche d’information. Les moteurs dopés à l’intelligence artificielle fleurissent comme des tutos Excel sur YouTube. Certains se voient déjà en remplaçants de Google, d’autres promettent de condenser des heures de veille en quelques secondes. Intrigant, non ?

Chez Beapp, on a voulu voir ce que ça valait, pour de vrai. On a donc confronté deux cadors du moment : Perplexity, le moteur de recherche IA qui monte en flèche, et GPT DeepResearch, la fonctionnalité de ChatGPT qui ambitionne de faire bien plus que répondre à un prompt.

👉 Spoiler : ils ne jouent pas tout à fait dans la même cour. Et c’est précisément ce qui rend leur test si intéressant.

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DeepResearch est une nouvelle fonctionnalité de ChatGPT conçue pour effectuer plusieurs tâches et étapes de recherche sur internet. L’outil permet de gérer des requêtes complexes, de croiser les sources et de fournir une analyse plus poussée que celle d’un assistant IA conversationnel classique.

Perplexity est un moteur de recherche piloté par l’IA. Il s’appuie sur des modèles de langage pour fournir des réponses courtes, claires et fiables aux requêtes des utilisateurs. L’accent est mis sur la rapidité d’accès à l’information et la transparence des sources.

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Nous avons mis ces deux outils à l’épreuve sur plusieurs requêtes, en alternant des sujets peu familiers et d’autres que nous maîtrisons déjà en profondeur. Cette approche nous a permis d’évaluer à la fois leur capacité de vulgarisation sur des thématiques complexes et leur aptitude à délivrer une analyse enrichie, tout en vérifiant la fiabilité des informations fournies.

Pourquoi ces deux outils

Ces deux solutions font partie des plus citées dans les classements des meilleurs moteurs de recherche IA en 2025. Elles promettent un gain de temps sur les recherches complexes et une meilleure qualité d’analyse que les simples assistants IA conversationnels.

➡️ Perplexity est souvent plébiscité pour sa clarté et sa rapidité. Il donne des réponses condensées, des citations précises et pousse l’utilisateur à explorer davantage.

➡️ GPT DeepResearch propose une vraie approche d’analyse. Plus qu’un résumé, il structure une recherche complète en plusieurs étapes et restitue une synthèse fouillée à partir de sources croisées.

Nous cherchions à savoir laquelle de ces IA est la plus pertinente pour gagner du temps, monter en compétence rapidement ou explorer un nouveau sujet sans passer des heures à compiler les sources. Nos attentes étaient claires avec l’identification d’outils capables de nous accompagner dans notre veille, nos recherches documentaires ou notre compréhension de marchés complexes par exemple.

Comparatif des caractéristiques : un duel serré

Ce que nous avons testé et observé

Nous avons mené plusieurs tests sur des requêtes variées :

📌 Sujet non maîtrisé :

"Explique l'architecture neuromorphique en détail : son fonctionnement, ses avantages par rapport aux architectures informatiques traditionnelles, et les entreprises/laboratoires qui développent actuellement cette technologie. Cites des exemples concrets d'applications."

📌 Sujet maîtrisé :

"Compare en détail l'encapsulation dans différents langages orientés objet (PHP, C#, Python, Typescript). Comment les mécanismes d'accès (public, private, protected, package-private, etc.) diffèrent-ils ? Quelles sont les meilleures pratiques pour garantir une encapsulation efficace dans chaque langage ?"

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👉 Résultats :

GPT DeepResearch s’est montré particulièrement efficace sur le sujet non maîtrisé. Il a généré une synthèse riche, structurée et argumentée, avec de nombreuses sources diversifiées.

Perplexity, de son côté, a brillé par sa rapidité : des points clés, des réponses précises, une navigation fluide entre les sources. Un résultat idéal pour la veille ou pour une première exploration.

Dans les deux cas, les interfaces sont fluides et intuitives.

Les questions qu’on s’est posées

• La prise en main est-elle rapide ? 

Les deux outils permettent une montée en compétence rapide. On peut affiner sa recherche à chaque prompt et l’usage est fluide dès le départ.

• Quel impact sur notre productivité ? 

Nous avons pu plonger dans des sujets complexes sans y passer des heures, avec un aperçu clair et contextualisé donc l’impact fut très positif.

• Quels sont les risques ?

Hallucinations : GPT DeepResearch a généré à deux reprises des informations hors sujet sur lesquelles il a fallu le réorienter.

Données sensibles : Il faut éviter d’injecter des infos critiques dans les prompts surtout lorsque vous ne travaillez pas en local.

Biais : Les deux IA peuvent reproduire des biais implicites. La vérification des sources reste indispensable.

⚠️ Ne partagez jamais d’infos sensibles dans vos prompts. Et gardez en tête que ces outils doivent être challengés, pas aveuglément suivis.

Nos recommandations

Cas d’usage pertinents :

• Veille marché & technologique

• Recherche documentaire

• Études de positionnement concurrentiel

• Exploration d’un sujet peu maîtrisé

• Rédaction d’analyses pour des supports internes ou clients

Nos conseils pour bien les utiliser :

1. Rédigez un prompt clair, précis et contextualisé dès le départ.

2. Ajoutez un angle ou un objectif à votre recherche pour orienter l’IA (ex : "avec un angle marketing" ou "dans une optique pédagogique").

3. Interagissez avec les résultats : affinez, approfondissez, challengez. Il faut garder une posture de recherche active.

4. Ne vous contentez pas du premier retour : partez d’un prompt général puis affiner en fonction des résultats.

5. Vérifiez toujours les sources proposées. C’est souvent là que se cachent les plus belles trouvailles… ou les plus gros pièges.

Notre avis global

GPT DeepResearch et Perplexity ne jouent pas exactement dans la même cour et c’est tant mieux. L’un excelle dans la profondeur, l’autre dans l’efficacité. Ils sont complémentaires, à condition de savoir dans quel contexte les activer.

✅ DeepResearch est idéal pour creuser, analyser, rédiger.

✅ Perplexity est parfait pour scanner un sujet, aller droit au but, ou gagner du temps sur une veille.

Peu importe la solution utilisée, n’oubliez pas que l’utilisateur reste acteur de la qualité du résultat : formulation, itération, esprit critique… c’est encore vous qui avez la main.

👉 Verdict : Deux outils à intégrer dans sa boîte à outils IA, avec rigueur et méthode.

L’IA ne pense pas pour vous. Mais elle peut vous faire gagner un temps précieux si vous savez bien l’aiguiller.