Récemment, Google a annoncé une mise à niveau de ses capacités d'agents autonomes pour la recherche, lançant deux nouvelles versions : Deep Research et Deep Research Max, désormais accessibles en prévisualisation aux développeurs via l'API Gemini. Initialement publiée sous le nom de Gemini Deep Research en décembre dernier, cette évolution marque un passage d'un outil de synthèse vers des infrastructures de recherche plus complexes destinées au secteur professionnel. Le cœur de cette mise à jour réside dans l'intégration du modèle le plus récent, Gemini 3.1 Pro, permettant à Deep Research d'exécuter des tâches de recherche multi-étapes plus sophistiquées. Les développeurs peuvent déclencher, par une seule appel d'API, un processus de recherche approfondie couvrant à la fois les réseaux ouverts et les sources de données privées afin de générer des rapports analytiques sourcés, adaptés à des domaines tels que la finance, les sciences de la vie et l'étude de marché. Sur le plan de sa forme produit, Deep Research privilégie rapidité et efficacité coûts, convenant ainsi aux applications interactives ; tandis que Deep Research Max se concentre sur l'exhaustivité et la qualité du raisonnement, exploitant des cycles de calcul prolongés pour mener plusieurs itérations de recherches et analyses, ce qui le rend idéal pour des travaux de recherche hors ligne ou en lot, comme la génération automatique de rapports de diligence raisonnable. Côté compétences techniques, les nouvelles versions permettent de connecter des données internes aux entreprises et des sources spécialisées via le protocole Model Context Protocol (MCP), tout en intégrant fichiers, bases de données et outils distants pour assurer une recherche unifiée au sein d'environnements de données hétérogènes. Par ailleurs, le système prend désormais nativement en charge la création de graphiques et d'infographies, transformant des données complexes en contenus visuels structurés. Selon Google, Deep Research Max affiche des performances nettement améliorées lors de tests de référence liés à la récupération et au raisonnement, et est capable, dans des cas concrets, de synthétiser des informations provenant de multiples sources, d'évaluer des preuves contradictoires et de produire des résultats d'analyse plus profonds et actionnables. Actuellement, ces fonctionnalités sont testées avec des institutions telles que FactSet, S&P Global et PitchBook, renforçant davantage leur validation dans des contextes professionnels spécifiques.