Mon expérience avec l'Agent ChatGPT jusqu'à présent : je n'ai pas réussi à trouver de cas d'utilisation qui _ne peuvent pas_ être gérés par Deep Research et qui peuvent pourtant être complétés avec succès par l'Agent sans rencontrer d'obstacles comme des formulaires web défectueux ou des restrictions d'accès. Je suis sûr que je trouverai quelques utilisations, mais cela finira par être une petite fraction des tâches qui se présentent dans mes flux de travail. Si tel est le cas, il n'aura pas de sens d'essayer de faire de nouvelles tâches avec l'Agent, à moins qu'il ne s'agisse d'une tâche sur laquelle je passerais autrement des heures (ou que je devrais répéter quotidiennement). Si mon attente est que l'Agent réussisse avec une probabilité de 5 %, et qu'il faut 10 à 20 minutes à essayer avec beaucoup de difficulté avant d'abandonner, cela ne vaut pas mon temps de même découvrir si l'Agent peut le faire. Je ne l'utiliserais que si je savais déjà d'une manière ou d'une autre qu'il s'agit d'une tâche que l'Agent peut gérer. Étant donné tout cela, je continue de penser que les agents spécifiques aux tâches seront plus efficaces dans un avenir prévisible.

Pour être clair, c'est autant une histoire sur l'utilité de la catégorie de produits Deep Research (que j'utilise régulièrement) que sur les limitations de la catégorie Agent / navigation web. Cela dit, la plupart du temps, je veux que DR se contente de rassembler des données et de produire un tableau. Le texte qu'il insiste à produire en plus de cette fonction crée une valeur négative pour moi en biaisant ma réflexion. C'est une des raisons pour lesquelles j'étais enthousiaste à l'idée d'essayer Agent. Mais hélas.

J'ai trouvé cet exemple de @binarybits très intéressant. C'était l'une des choses les plus réussies qu'il a essayées, et pourtant c'est tellement loin d'être fiable que cela ne vaut pas la peine pour le léger gain de temps.