[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"kb-article-evaluer-les-capacites-de-deep-research-comparaison-detaillee-de-claude-chatgpt-et-grok-fr":3,"ArticleBody_NtrcQHp8tdcljO5JhtbGBjeCFWZB3KegEGK5vuWqhrE":215},{"article":4,"relatedArticles":186,"locale":66},{"id":5,"title":6,"slug":7,"content":8,"htmlContent":9,"excerpt":10,"category":11,"tags":12,"metaDescription":10,"wordCount":13,"readingTime":14,"publishedAt":15,"sources":16,"sourceCoverage":58,"transparency":60,"seo":63,"language":66,"featuredImage":67,"featuredImageCredit":68,"isFreeGeneration":72,"trendSlug":73,"trendSnapshot":74,"niche":82,"geoTakeaways":85,"geoFaq":94,"entities":104},"6a3c7f26c84db6fcbb769620","Évaluer les capacités de deep research : comparaison détaillée de Claude, ChatGPT et Grok","evaluer-les-capacites-de-deep-research-comparaison-detaillee-de-claude-chatgpt-et-grok","## 1. Ce qu’on entend par « deep research » en 2025‑2026\n\nPar « deep research », on entend des assistants capables de :\n- explorer activement le web,\n- croiser plusieurs sources,\n- produire un rapport structuré avec citations cliquables,  \net non une simple réponse fondée sur le corpus d’entraînement.[1]\n\nCompétences clés :\n- recherche itérative (enchaînement de requêtes),\n- filtrage critique des sources,\n- synthèse hiérarchisée (sections, tableaux, résumés),\n- traçabilité des références.[1]\n\nActeurs principaux : offres payantes\u002Fhybrides de [ChatGPT](\u002Ffr\u002Fentities\u002F695fbf5519d266277e14f7d7-chatgpt), [Claude](\u002Ffr\u002Fentities\u002F6961deaa19d266277e1509c1-claude), [Gemini](\u002Ffr\u002Fentities\u002F6960e2ef19d266277e1504a0-gemini), [Grok](\u002Ffr\u002Fentities\u002F6960e2ef19d266277e1504a1-grok), [Perplexity](\u002Ffr\u002Fentities\u002F696562bf19d266277e153363-perplexity).[1]  \nCertaines ([ChatGPT Plus](\u002Ffr\u002Fentities\u002F69ee8002e1ca17caac37d436-chatgpt-plus), SuperGrok) distinguent requêtes « lourdes » (deep research) et « légères », avec quotas dédiés.[1]\n\n💡 À retenir  \nLa « profondeur » vient surtout :\n- de l’orchestration des requêtes,\n- de la gestion des citations,\n- du format du rapport,  \nautant que du modèle lui‑même.[1]\n\nPour les cas d’usage R&D complexes (infra IA, durabilité, régulation), des frameworks comme [CREATE](https:\u002F\u002Ffr.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FCreate) (Character, Request, Examples, Adjustments, Types of output, Evaluations) aident à cadrer et à comparer les modèles sur des tâches identiques.[2]  \n\nPrincipe non négociable des experts R&D :  \n- validation humaine systématique,[2]\n- contrôle des sources et inférences, même avec des citations apparemment solides.\n\n📊 Donnée clé  \nEn 2025‑2026 :\n- 72 % des grandes entreprises françaises,\n- 35 % des [PME](\u002Ffr\u002Fentities\u002F696b19b8f9cff84f21a8fb1b-pme)  \nutilisent déjà l’IA (dont ces assistants) dans au moins un processus métier, surtout pour : documentation, veille, préparation de décisions stratégiques.[10]  \n\nUn directeur R&D d’ETI (≈30 personnes) indique qu’un rapport de veille réglementaire trimestriel est passé de 3 semaines‑hommes à \u003C5 jours grâce à la combinaison assistants de recherche + revue humaine.[10]\n\n## 2. Claude, ChatGPT, Grok : analyse comparative des capacités de recherche approfondie\n\n### ChatGPT : profondeur de raisonnement et cohérence globale\n\nDans ses offres avec recherche avancée, ChatGPT s’appuie sur des modèles de raisonnement (o3, o4‑mini) avec quotas explicites de requêtes profondes selon l’abonnement.[1]  \n\nConstats de terrain :\n- excellente cohérence globale,\n- bonne intégration de sources dispersées,\n- chaîne de raisonnement explicitée clairement.[1][2]\n\n⚡ Point fort  \nSur les analyses multi‑sources longues (études technologiques, notes de cadrage R&D), ChatGPT se distingue par :\n- des synthèses très claires,\n- une reformulation adaptée à des décideurs non experts.[1][2]\n\n### Claude : nuance rédactionnelle et sens du détail\n\nClaude (versions haut de gamme) est souvent perçu comme plus nuancé et « réfléchi », surtout pour :\n- gros volumes de documents techniques,\n- analyses fines de formulation.[1][4]\n\nRetours utilisateurs :\n- style rédactionnel fluide,\n- bonne prise en compte des nuances,\n- structuration soignée des rapports.[4]\n\nLimites :\n- la version gratuite récente (Sonnet) est jugée en retrait pour la recherche très pointue,\n- précision factuelle et profondeur de vérification inférieures à ChatGPT avec raisonnement étendu ou Gemini Pro.[4]\n\n💡 À retenir  \nDans un benchmark vidéo sur les tendances IA 2026 pour l’R&D :  \n- Claude produit un document très structuré,  \n- ChatGPT domine en cohérence et maillage narratif.  \nD’autres modèles se distinguent plutôt par la rapidité ou des formats originaux (quiz, infographies, audio).[2]\n\n### Grok : réactivité et actualité temps réel\n\nGrok s’appuie fortement sur :\n- la connexion temps réel,\n- les flux issus de la plateforme [X](\u002Ffr\u002Fentities\u002F696385e619d266277e151564-x),  \nce qui en fait un outil apprécié pour la veille ultra‑récente.[1][3]\n\nRetours d’usage :\n- grande réactivité,\n- excellente couverture de l’actualité minute par minute,\n- raisonnement souvent jugé inférieur à ChatGPT ou Claude sur les analyses techniques profondes.[3]\n\nUn utilisateur raconte avoir utilisé Grok pour suivre l’actualité IA et géopolitique au jour le jour, tout en réservant ChatGPT à la consolidation des rapports destinés à sa direction.[3]\n\n⚠️ Point clé  \nGrok est très efficace pour capter les signaux faibles « à chaud », mais une seconde passe avec un autre modèle reste souvent nécessaire pour :\n- fiabiliser l’argumentaire,\n- améliorer la structure du rapport.[1][3]\n\n## 3. Choisir son modèle et structurer une chaîne de recherche efficace\n\nPour l’R&D et les études stratégiques, l’approche robuste consiste à :\n- combiner plusieurs modèles,\n- renoncer à l’idée d’un « vainqueur » unique.[2][4]\n\nExemples de combinaison :\n- Claude ou ChatGPT comme moteurs principaux de deep research,\n- Grok pour l’actualisation temps réel,\n- un second modèle pour détecter biais et angles morts.[2][4]\n\nEn 2026, le prompt engineering avancé généralise cette logique :  \non orchestre rôles, étapes d’évaluation et prompts système complexes, en phase avec les architectures multi‑agents.[8]  \n\nChaîne de recherche type :\n1. Agent « cadrage métier » : clarification question, périmètre, livrables.[8][9]  \n2. Agent « recherche documentaire » : multi‑requêtes, filtrage des sources.[1][9]  \n3. Agent « analyse critique » : contradictions, lacunes, biais.[2][9]  \n4. Agent « synthèse exécutive » : rapport final, résumé direction, annexes techniques.[2][9]\n\nLes architectures multi‑agents, recommandées pour dépasser la requête unique, réduisent les hallucinations et augmentent la fiabilité en décomposant la tâche en sous‑tâches spécialisées.[9]  \n\n💼 À retenir  \nDes plateformes multi‑agents montrent une hausse simultanée :\n- de la précision,\n- de la robustesse en production,  \nnotamment en environnement contraint (latence, charge, conformité).[9]\n\nPour une entreprise, le choix entre Claude, ChatGPT et Grok doit intégrer :\n- performances de recherche (profondeur, actualité, style),\n- gouvernance et conformité (localisation des données, auditabilité).","\u003Ch2>1. Ce qu’on entend par « deep research » en 2025‑2026\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Par « deep research », on entend des assistants capables de :\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>explorer activement le web,\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>croiser plusieurs sources,\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>produire un rapport structuré avec citations cliquables,\u003Cbr>\net non une simple réponse fondée sur le corpus d’entraînement.\u003Ca href=\"#source-1\" class=\"citation-link\" title=\"View source [1]\">[1]\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Compétences clés :\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>recherche itérative (enchaînement de requêtes),\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>filtrage critique des sources,\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>synthèse hiérarchisée (sections, tableaux, résumés),\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>traçabilité des références.\u003Ca href=\"#source-1\" class=\"citation-link\" title=\"View source [1]\">[1]\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Acteurs principaux : offres payantes\u002Fhybrides de \u003Ca href=\"\u002Ffr\u002Fentities\u002F695fbf5519d266277e14f7d7-chatgpt\">ChatGPT\u003C\u002Fa>, \u003Ca href=\"\u002Ffr\u002Fentities\u002F6961deaa19d266277e1509c1-claude\">Claude\u003C\u002Fa>, \u003Ca href=\"\u002Ffr\u002Fentities\u002F6960e2ef19d266277e1504a0-gemini\">Gemini\u003C\u002Fa>, \u003Ca href=\"\u002Ffr\u002Fentities\u002F6960e2ef19d266277e1504a1-grok\">Grok\u003C\u002Fa>, \u003Ca href=\"\u002Ffr\u002Fentities\u002F696562bf19d266277e153363-perplexity\">Perplexity\u003C\u002Fa>.\u003Ca href=\"#source-1\" class=\"citation-link\" title=\"View source [1]\">[1]\u003C\u002Fa>\u003Cbr>\nCertaines (\u003Ca href=\"\u002Ffr\u002Fentities\u002F69ee8002e1ca17caac37d436-chatgpt-plus\">ChatGPT Plus\u003C\u002Fa>, SuperGrok) distinguent requêtes « lourdes » (deep research) et « légères », avec quotas dédiés.\u003Ca href=\"#source-1\" class=\"citation-link\" title=\"View source [1]\">[1]\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>💡 À retenir\u003Cbr>\nLa « profondeur » vient surtout :\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>de l’orchestration des requêtes,\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>de la gestion des citations,\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>du format du rapport,\u003Cbr>\nautant que du modèle lui‑même.\u003Ca href=\"#source-1\" class=\"citation-link\" title=\"View source [1]\">[1]\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Pour les cas d’usage R&D complexes (infra IA, durabilité, régulation), des frameworks comme \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ffr.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FCreate\" class=\"wiki-link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">CREATE\u003C\u002Fa> (Character, Request, Examples, Adjustments, Types of output, Evaluations) aident à cadrer et à comparer les modèles sur des tâches identiques.\u003Ca href=\"#source-2\" class=\"citation-link\" title=\"View source [2]\">[2]\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Principe non négociable des experts R&D :\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>validation humaine systématique,\u003Ca href=\"#source-2\" class=\"citation-link\" title=\"View source [2]\">[2]\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>contrôle des sources et inférences, même avec des citations apparemment solides.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>📊 Donnée clé\u003Cbr>\nEn 2025‑2026 :\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>72 % des grandes entreprises françaises,\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>35 % des \u003Ca href=\"\u002Ffr\u002Fentities\u002F696b19b8f9cff84f21a8fb1b-pme\">PME\u003C\u002Fa>\u003Cbr>\nutilisent déjà l’IA (dont ces assistants) dans au moins un processus métier, surtout pour : documentation, veille, préparation de décisions stratégiques.\u003Ca href=\"#source-10\" class=\"citation-link\" title=\"View source [10]\">[10]\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Un directeur R&D d’ETI (≈30 personnes) indique qu’un rapport de veille réglementaire trimestriel est passé de 3 semaines‑hommes à <5 jours grâce à la combinaison assistants de recherche + revue humaine.\u003Ca href=\"#source-10\" class=\"citation-link\" title=\"View source [10]\">[10]\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>2. 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technologiques, notes de cadrage R&D), ChatGPT se distingue par :\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>des synthèses très claires,\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>une reformulation adaptée à des décideurs non experts.\u003Ca href=\"#source-1\" class=\"citation-link\" title=\"View source [1]\">[1]\u003C\u002Fa>\u003Ca href=\"#source-2\" class=\"citation-link\" title=\"View source [2]\">[2]\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch3>Claude : nuance rédactionnelle et sens du détail\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Claude (versions haut de gamme) est souvent perçu comme plus nuancé et « réfléchi », surtout pour :\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>gros volumes de documents techniques,\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>analyses fines de formulation.\u003Ca href=\"#source-1\" class=\"citation-link\" title=\"View source [1]\">[1]\u003C\u002Fa>\u003Ca href=\"#source-4\" class=\"citation-link\" title=\"View source [4]\">[4]\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Retours utilisateurs :\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>style rédactionnel fluide,\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>bonne prise en compte des nuances,\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>structuration soignée des rapports.\u003Ca href=\"#source-4\" class=\"citation-link\" title=\"View source [4]\">[4]\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Limites :\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>la version gratuite récente (Sonnet) est jugée en retrait pour la recherche très pointue,\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>précision factuelle et profondeur de vérification inférieures à ChatGPT avec raisonnement étendu ou Gemini Pro.\u003Ca href=\"#source-4\" class=\"citation-link\" title=\"View source [4]\">[4]\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>💡 À retenir\u003Cbr>\nDans un benchmark vidéo sur les tendances IA 2026 pour l’R&D :\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Claude produit un document très structuré,\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>ChatGPT domine en cohérence et maillage narratif.\u003Cbr>\nD’autres modèles se 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minute,\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>raisonnement souvent jugé inférieur à ChatGPT ou Claude sur les analyses techniques profondes.\u003Ca href=\"#source-3\" class=\"citation-link\" title=\"View source [3]\">[3]\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Un utilisateur raconte avoir utilisé Grok pour suivre l’actualité IA et géopolitique au jour le jour, tout en réservant ChatGPT à la consolidation des rapports destinés à sa direction.\u003Ca href=\"#source-3\" class=\"citation-link\" title=\"View source [3]\">[3]\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>⚠️ Point clé\u003Cbr>\nGrok est très efficace pour capter les signaux faibles « à chaud », mais une seconde passe avec un autre modèle reste souvent nécessaire pour :\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>fiabiliser l’argumentaire,\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>améliorer la structure du rapport.\u003Ca href=\"#source-1\" class=\"citation-link\" title=\"View source [1]\">[1]\u003C\u002Fa>\u003Ca href=\"#source-3\" class=\"citation-link\" title=\"View source [3]\">[3]\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch2>3. Choisir son modèle et structurer une chaîne de recherche efficace\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Pour l’R&D et les études stratégiques, l’approche robuste consiste à :\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>combiner plusieurs modèles,\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>renoncer à l’idée d’un « vainqueur » unique.\u003Ca href=\"#source-2\" class=\"citation-link\" title=\"View source [2]\">[2]\u003C\u002Fa>\u003Ca href=\"#source-4\" class=\"citation-link\" title=\"View source [4]\">[4]\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Exemples de combinaison :\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Claude ou ChatGPT comme moteurs principaux de deep research,\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Grok pour l’actualisation temps réel,\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>un second modèle pour détecter biais et angles morts.\u003Ca href=\"#source-2\" class=\"citation-link\" title=\"View source [2]\">[2]\u003C\u002Fa>\u003Ca href=\"#source-4\" class=\"citation-link\" title=\"View source [4]\">[4]\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>En 2026, le prompt engineering avancé généralise cette logique :\u003Cbr>\non orchestre rôles, étapes d’évaluation et prompts système complexes, en phase avec les architectures multi‑agents.\u003Ca href=\"#source-8\" class=\"citation-link\" title=\"View source [8]\">[8]\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Chaîne de recherche type :\u003C\u002Fp>\n\u003Col>\n\u003Cli>Agent « cadrage métier » : clarification question, périmètre, livrables.\u003Ca href=\"#source-8\" class=\"citation-link\" title=\"View source [8]\">[8]\u003C\u002Fa>\u003Ca href=\"#source-9\" class=\"citation-link\" title=\"View source [9]\">[9]\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Agent « recherche documentaire » : multi‑requêtes, filtrage des sources.\u003Ca href=\"#source-1\" class=\"citation-link\" title=\"View source [1]\">[1]\u003C\u002Fa>\u003Ca href=\"#source-9\" class=\"citation-link\" title=\"View source [9]\">[9]\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Agent « analyse critique » : contradictions, lacunes, biais.\u003Ca href=\"#source-2\" class=\"citation-link\" title=\"View source [2]\">[2]\u003C\u002Fa>\u003Ca href=\"#source-9\" class=\"citation-link\" title=\"View source [9]\">[9]\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Agent « synthèse exécutive » : rapport final, résumé direction, annexes techniques.\u003Ca href=\"#source-2\" class=\"citation-link\" title=\"View source [2]\">[2]\u003C\u002Fa>\u003Ca href=\"#source-9\" class=\"citation-link\" title=\"View source [9]\">[9]\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\u003Cp>Les architectures multi‑agents, recommandées pour dépasser la requête unique, réduisent les hallucinations et augmentent la fiabilité en décomposant la tâche en sous‑tâches spécialisées.\u003Ca href=\"#source-9\" class=\"citation-link\" title=\"View source [9]\">[9]\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>💼 À retenir\u003Cbr>\nDes plateformes multi‑agents montrent une hausse simultanée :\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>de la précision,\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>de la robustesse en production,\u003Cbr>\nnotamment en environnement contraint (latence, charge, conformité).\u003Ca href=\"#source-9\" class=\"citation-link\" title=\"View source [9]\">[9]\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Pour une entreprise, le choix entre Claude, ChatGPT et Grok doit intégrer :\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>performances de recherche (profondeur, actualité, style),\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>gouvernance et conformité (localisation des données, auditabilité).\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n","1. Ce qu’on entend par « deep research » en 2025‑2026\n\nPar « deep research », on entend des assistants capables de :\n- explorer activement le web,\n- croiser plusieurs sources,\n- produire un rapport st...","trend-radar",[],847,4,"2026-06-25T01:16:41.497Z",[17,22,26,30,34,38,42,46,50,54],{"title":18,"url":19,"summary":20,"type":21},"Deep Research AI Tools: ChatGPT vs Claude vs Gemini vs Grok vs Perplexity","https:\u002F\u002Fbrightinventions.pl\u002Fblog\u002Fai-deep-research-comparison\u002F","Rafał Hofman • 27 June 2025\n\nDeep Research AI Tools: ChatGPT vs Claude vs Gemini vs Grok vs Perplexity\n\nThe landscape of AI-powered research tools has evolved dramatically in 2025. 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Pour des études R&D profondes, ChatGPT est recommandé pour la cohérence narrative et la synthèse hiérarchisée, Claude pour l’analyse fine de gros volumes et la qualité rédactionnelle, et Grok pour la veille ultra‑récente en temps réel; la meilleure pratique consiste à orchestrer ces modèles via agents spécialisés (cadrage, recherche documentaire, analyse critique, synthèse exécutive) et à maintenir une validation humaine systématique pour contrôler sources, inférences et biais. L’utilisation de quotas dédiés pour requêtes « lourdes » et de frameworks comme CREATE aide à comparer et évaluer les sorties sur tâches identiques.",{"question":99,"answer":100},"Deuxième question ici ?","Oui, la traçabilité est cruciale et doit être intégrée dès la chaîne de recherche. Les rapports de deep research doivent inclure citations cliquables, horodatage des sources et métadonnées d’accès; sans ces éléments, la vérifiabilité et l’auditabilité sont compromises, ce qui impose une revue humaine et des outils de gestion des références.",{"question":102,"answer":103},"Troisième question ici ?","Non, aucun modèle unique ne suffit pour tous les cas d’usage R&D en 2026. La stratégie optimale combine modèles pour profondeur, actualité et contrôle des biais, avec architectures multi‑agents et gouvernance (localisation des données, auditabilité) pour garantir conformité et robustesse.",[105,113,119,125,130,138,145,151,156,161,167,171,175,179],{"id":106,"name":107,"type":108,"confidence":109,"wikipediaUrl":110,"slug":111,"mentionCount":112},"696d4ba1f9cff84f21a907ca","architectures multi-agents","concept",0.95,"https:\u002F\u002Ffr.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FSyst%C3%A8me_multi-agents","696d4ba1f9cff84f21a907ca-architectures-multi-agents",17,{"id":114,"name":115,"type":108,"confidence":116,"wikipediaUrl":117,"slug":118,"mentionCount":59},"695e3ca819d266277e14dd90","R&D",0.92,null,"695e3ca819d266277e14dd90-rd",{"id":120,"name":121,"type":108,"confidence":116,"wikipediaUrl":122,"slug":123,"mentionCount":124},"6a3c81a9536f1d147fe10f41","CREATE","https:\u002F\u002Ffr.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FCreate","6a3c81a9536f1d147fe10f41-create",1,{"id":126,"name":127,"type":108,"confidence":128,"wikipediaUrl":117,"slug":129,"mentionCount":124},"6a3c81a9536f1d147fe10f42","prompt engineering 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