Perplexity lance "Search as Code" : les modèles d'IA peuvent désormais écrire leurs propres pipelines de recherche

Perplexity intègre Deep Research dans son agent informatique, en distribuant les sous-tâches sur plus de 20 modèles de pointe

Perplexity a intégré sa fonctionnalité Deep Research à son système d'orchestration multi-modèles baptisé Computer, une évolution majeure annoncée en juin 2026. Là où l'ancienne version exécutait une séquence fixe de recherches, la nouvelle décompose automatiquement chaque question complexe en sous-tâches, qu'elle distribue ensuite à plus de 20 modèles d'IA en parallèle. Le moteur de raisonnement central est Claude Opus 4.6, tandis que des sous-agents spécialisés, dont Gemini, prennent en charge des pans spécifiques de l'analyse. Le résultat n'est plus un simple résumé : Deep Research dans Computer produit des rapports complets avec citations vérifiées, des présentations et des tableurs interactifs, entièrement générés et modifiables au sein de l'environnement Computer. Une capacité distinctive, baptisée Search as Code, permet au modèle d'écrire lui-même le code qui pilote la recherche, exécutant des milliers d'appels de récupération en parallèle dans un environnement sandbox, avec filtrage, déduplication et reclassement des sources à la volée. Les gains de performance publiés par Perplexity illustrent l'ampleur du bond. Sur le benchmark BrowseComp d'OpenAI, qui teste la capacité à retrouver des informations difficiles à localiser par navigation web, le score passe de 40,7 % à 83,8 %, soit plus du doublement. Sur Humanity's Last Exam, un test d'expertise académique pluridisciplinaire conçu par le Center for AI Safety et Scale AI, le taux grimpe de 36,4 % à 50,5 %. Ces chiffres positionnent la nouvelle version comme l'une des solutions de recherche agentique les plus performantes du marché. Concrètement, un professionnel peut demander une comparaison des marges bénéficiaires des grands fabricants de puces IA sur cinq ans, une cartographie des différences entre le RGPD européen et les lois américaines sur la vie privée, ou une synthèse des essais cliniques sur l'impact cardiovasculaire des médicaments amaigrissants, et recevoir en retour un livrable structuré, prêt à l'emploi. Computer avait été lancé fin février 2026 comme plateforme cloud de coordination d'agents IA. L'intégration de Deep Research s'inscrit dans une course effrénée entre les acteurs de la recherche augmentée par l'IA, où Perplexity affronte directement Google, OpenAI et Anthropic sur le terrain de la recherche agentique complexe. La fonctionnalité est disponible pour les abonnés Perplexity Max, mais les développeurs peuvent y accéder de façon programmatique via l'Agent API en mode pay-as-you-go, avec un preset deep-research intégré au SDK officiel et une compatibilité avec le SDK OpenAI via l'endpoint POST /v1/responses. L'ouverture aux développeurs signal que Perplexity positionne cette infrastructure non comme un produit grand public isolé, mais comme une couche de recherche que d'autres applications pourront exploiter directement, ce qui pourrait redéfinir la manière dont les outils professionnels intègrent l'accès à l'information.

Les développeurs citoyens ont désormais leur propre assistant

Emergent, une startup spécialisée dans la création d'applications par intelligence artificielle, a lancé Wingman, un agent autonome capable de prendre en charge et de piloter les outils du quotidien sans que l'utilisateur n'ait besoin de savoir coder. Selon l'entreprise, huit millions de fondateurs issus de 190 pays ont déjà utilisé ses produits pour concevoir des logiciels prêts à être déployés en production. Wingman se distingue des plateformes concurrentes par un système de "frontières de confiance" : certaines actions, comme la modification de données ou l'envoi de messages à des groupes, sont automatiquement suspendues jusqu'à validation humaine, tandis que les tâches courantes s'exécutent de façon autonome en arrière-plan. La plateforme s'intègre nativement à WhatsApp, Telegram, iMessage, les e-mails, les agendas, les CRM et GitHub, sans qu'aucun appel API ni échange de clés ne soit nécessaire de la part de l'utilisateur. Les tarifs démarrent à 20 dollars par mois, avec une formule à 200 dollars pour un usage plus intensif. Ce lancement illustre une tendance de fond : démocratiser le développement logiciel auprès des fondateurs et entrepreneurs sans bagage technique. "La plupart des gens n'échouent pas à être productifs. Ils sont submergés par les petites tâches qui n'arrêtent pas d'arriver", résume Mukund Jha, cofondateur et PDG d'Emergent. En déléguant à un agent la gestion des flux de communication, la planification ou la mise à jour de données dans un CRM, Wingman promet de libérer du temps sur des opérations répétitives à faible valeur ajoutée. Le ton des réponses générées par l'agent est ajustable, afin qu'il ressemble davantage à un collaborateur de confiance qu'à un simple outil. Le moteur peut être alimenté par les modèles d'OpenAI ou d'Anthropic, ou par l'instance propriétaire d'Emergent pour réduire les coûts. Ce type de plateforme s'inscrit dans la vague du "vibe coding", où le langage naturel remplace l'écriture de code. L'idée est séduisante, mais soulève des questions que la communication d'Emergent esquive soigneusement. Le code généré repose sur des corpus de données scrappés sur internet, recombinés et partiellement modifiés pour correspondre aux besoins exprimés. Or, pour les fondateurs qui constituent le public cible, les aspects de sécurité et de fiabilité du code produit resteront largement opaques, y compris via la fonction d'audit de code intégrée à la plateforme. Des acteurs comme OpenClaw ou d'autres outils similaires peuvent convenir à des usages personnels ou exploratoires, mais leur adoption pour des applications à portée commerciale ou publique suppose une confiance aveugle dans des systèmes dont ni les biais ni les failles ne sont aisément auditables par des non-techniciens. C'est précisément là que se situe la tension centrale du marché des agents autonomes en 2026 : entre la promesse d'accessibilité universelle et les exigences réelles d'un logiciel robuste.

Google lance une compétence d'agent dans l'API Gemini pour combler les lacunes des modèles IA sur leurs propres SDK

Google a introduit une nouvelle fonctionnalité baptisée « Agent Skill » dans son API Gemini, conçue pour combler une lacune structurelle des modèles d'IA : leur ignorance des mises à jour de leurs propres SDK survenues après leur date d'entraînement. Ce mécanisme permet au modèle d'accéder dynamiquement à une documentation à jour sur ses propres outils, améliorant significativement la qualité du code généré pour les applications qui utilisent l'API Gemini. L'impact est concret pour les développeurs : un modèle qui ne connaît pas les dernières versions d'un SDK produit du code obsolète, bogué ou incompatible. En injectant automatiquement les bonnes références au moment de la génération, Google réduit les erreurs d'intégration et accélère le développement d'agents IA — un enjeu critique alors que l'écosystème évolue plusieurs fois par mois. Ce problème de « knowledge cutoff » est universel à tous les grands modèles de langage : ChatGPT, Claude et Gemini souffrent tous d'un décalage entre leur entraînement et l'état réel du monde. La réponse de Google illustre une tendance plus large — plutôt que d'attendre le prochain cycle d'entraînement, les éditeurs construisent des couches de récupération dynamique pour maintenir les modèles à jour en temps réel sur des domaines critiques comme leurs propres API.

💬 C'est un problème que je rencontre toutes les semaines en intégrant des SDK qui bougent vite. Google répond d'une façon élégante : plutôt que d'attendre le prochain cycle d'entraînement, ils injectent la doc à jour directement au moment de la génération, ce qui évite les erreurs bêtes sur des méthodes dépréciées depuis trois mois. Reste à voir si ça scale quand tous les éditeurs adoptent cette logique, mais c'est clairement la bonne direction.

Les agents Claude peuvent désormais se connecter aux API d'entreprise sans exposer leurs identifiants

Anthropic vient d'annoncer deux nouvelles fonctionnalités pour Claude Managed Agents qui s'attaquent directement au principal frein à l'adoption des agents IA en entreprise : la sécurité des identifiants d'accès. La première, les sandboxes auto-hébergées, permet aux équipes d'exécuter les appels d'outils au sein de leur propre infrastructure, et est disponible dès maintenant en bêta publique. La seconde, les tunnels MCP, connecte les agents à des serveurs MCP privés sans que les identifiants ne transitent par le contexte de l'agent ; elle est pour l'instant en préversion de recherche. Cette architecture divise le système en deux parties distinctes : la boucle agentique (orchestration, gestion du contexte, récupération sur erreur) s'exécute sur l'infrastructure d'Anthropic, tandis que l'exécution des outils reste dans le périmètre de l'entreprise. Les tunnels MCP, eux, fonctionnent via une passerelle légère en sortie uniquement, installée dans le réseau de l'organisation, sans qu'aucun identifiant ne passe par l'agent. Ce changement architectural répond à un problème de fond dans les déploiements actuels : dans la plupart des systèmes en production, l'agent transporte lui-même les jetons d'authentification lors de l'exécution des appels d'outils. Un agent compromis ou mal configuré emporte donc avec lui tout ce dont il a besoin pour causer des dégâts sur les systèmes internes. En déplaçant le contrôle des identifiants vers la frontière réseau plutôt que de les laisser à l'intérieur de l'agent, Anthropic modifie substantiellement le modèle de menace. Pour les équipes d'orchestration, l'enjeu dépasse la sécurité : cette séparation permet de cartographier plus précisément les flux de travail des agents, de mieux contrôler les ressources de calcul et d'isoler les responsabilités entre la plateforme et l'infrastructure métier. Anthropic n'est pas seul sur ce terrain. OpenAI avait déjà ajouté l'exécution locale à son Agents SDK en avril 2025, en réponse à des demandes similaires de ses clients entreprise. La distinction que revendique Anthropic réside précisément dans cette séparation franche entre boucle agentique et exécution des outils, que les approches sandbox existantes, y compris celle d'OpenAI, ne font pas. Le protocole MCP, adopté rapidement en environnement de production, a en effet précédé la maturité des architectures de sécurité qui l'entourent, créant un écart que ces nouvelles fonctionnalités cherchent à combler. Pour les équipes qui évaluent la plateforme, la recommandation pratique est claire : commencer par migrer l'exécution des outils vers les sandboxes auto-hébergées et valider cette frontière avant d'explorer les tunnels MCP, encore en phase expérimentale.