Lancer une recherche approfondie

La demande initiale décide de tout

La qualité d’un rapport Deep Research dépend directement de la qualité de votre demande. C’est une règle sans exception : un prompt bien formulé produit un rapport précis et actionnable, un prompt vague produit un survol superficiel que vous ne pourrez montrer à personne. L’écart ne se rattrape pas après coup, parce que le plan de recherche a été bâti sur ce que vous aviez écrit. Autant y consacrer trois minutes avant de lancer les vingt qui suivent.

Accéder à la fonctionnalité

La procédure est courte.

1. Ouvrez une nouvelle conversation
2. Cliquez sur le sélecteur de modèle en haut de la conversation
3. Sélectionnez Deep Research dans la liste
4. Rédigez votre prompt dans la barre de saisie
5. Envoyez votre message

ChatGPT peut alors vous poser des questions de clarification avant de commencer. Répondez-y avec précision, car ces échanges préliminaires améliorent considérablement la qualité du rapport final. Les expédier d’un « peu importe » revient à laisser l’outil choisir un périmètre à votre place, et vous découvrirez vingt minutes plus tard qu’il n’était pas le vôtre.

Les quatre composantes d’un bon prompt

Un prompt Deep Research efficace tient sur quatre appuis. Le contexte dit qui vous êtes et pourquoi vous cherchez cette information ; c’est lui qui écarte tout ce qui ne concerne pas votre situation. La question centrale énonce ce que vous voulez savoir précisément, sans quoi la recherche s’éparpille. Le périmètre pose les limites géographiques, temporelles et sectorielles, et il est souvent le plus rentable des quatre. Le format souhaité indique comment le rapport doit être structuré, ce qui vous évite de tout reformater ensuite.

Comparez ces deux formulations pour saisir l’écart. La version basique — « Parle-moi des voitures électriques en France » — donne un résultat médiocre parce qu’elle ne contient aucun des quatre appuis. La version optimisée les réunit tous :

« Je suis responsable de flotte automobile dans une entreprise de 200 salariés en Île-de-France. Je dois décider si nous passons notre flotte de 50 véhicules à l’électrique en 2026. Fais une analyse complète couvrant : le coût total de possession (achat, entretien, énergie) comparé au thermique, les aides et subventions disponibles en 2026, l’état du réseau de bornes de recharge en Île-de-France, les retours d’expérience d’entreprises similaires. Structure le rapport avec une synthèse décisionnelle en introduction. »

Le rapport produit à partir de ce second prompt est directement lisible en comité, parce que la demande précisait déjà à quoi il devait servir.

Des modèles à adapter, pas à recopier

Pour une étude de marché, la structure éprouvée est : « Analyse le marché de [secteur] en [zone géographique] en 2026. Inclus : taille du marché, tendances, acteurs principaux, opportunités et menaces. Cite tes sources. » Elle fonctionne parce qu’elle énumère les rubriques attendues, ce qui garantit qu’aucune ne sera oubliée.

Pour un benchmark concurrentiel, demandez : « Compare [entreprise A], [entreprise B] et [entreprise C] sur les critères suivants : [critère 1], [critère 2], [critère 3]. Présente les résultats sous forme de tableau comparatif avec sources. » Nommer les critères vous évite de recevoir une comparaison sur des axes qui ne vous intéressent pas.

Pour une veille réglementaire, essayez : « Quelles sont les nouvelles réglementations [secteur] entrées en vigueur ou prévues en [pays] pour 2026-2027 ? Détaille l’impact pour une entreprise de type [votre profil]. » La mention du profil transforme une liste de textes en analyse d’impact.

Ces modèles sont des points de départ, pas des formulaires. Un prompt recopié sans être personnalisé avec votre secteur, votre zone et votre profil produira un rapport que n’importe qui aurait pu obtenir.

Pendant que la recherche tourne

L’exécution est autonome et vous en voyez le déroulé : les requêtes de recherche formulées, les sources consultées en temps réel, la progression de l’analyse. Vous pouvez fermer l’onglet ou passer à une autre conversation, la recherche continue en arrière-plan et vous notifie quand le rapport est prêt. Évitez en revanche d’en lancer plusieurs de front : votre quota est limité, et l’attention que vous consacrerez à chaque rapport l’est tout autant.

Profitez de ce temps pour observer les sources retenues et les comparer mentalement à celles que vous auriez trouvées seul. C’est le meilleur moment pour lancer votre premier essai, avec un prompt de ce type adapté à votre contexte :

« Je travaille dans [votre secteur]. Fais une analyse des 5 tendances les plus impactantes de mon secteur en 2026, avec pour chacune : une description, des chiffres clés, des exemples concrets d’entreprises qui s’y adaptent, et les implications pour une entreprise de taille [votre taille]. Structure le rapport avec un résumé exécutif en début. »

Points clés à retenir

• Accédez à Deep Research via le sélecteur de modèle dans ChatGPT
• Un bon prompt contient : contexte, question centrale, périmètre et format souhaité
• Répondez aux questions de clarification pour améliorer le résultat
• La recherche continue en arrière-plan : vous pouvez fermer l’onglet
• Réservez Deep Research pour des questions complexes qui justifient 5 à 30 minutes d’analyse