Perplexity est connu pour son moteur de recherche alimenté par IA, mais la société vient de lancer Perplexity Labs, une plateforme dédiée aux utilisateurs Pro. L’outil a été lancé la semaine dernière et permet de créer des tableaux de bords, des feuilles de calcul, ainsi que des représentations visuelles.
L’annonce fait suite à une forte demande d’outil IA autonome pour améliorer la productivité des utilisateurs.
Et face à ChatGPT et à Claude, Perplexity Labs semble avoir la capacité d’analyser les tâches, même les plus complexes, pendant plus de 10 minutes.
Un assistant IA multitâches pour les projets complexes
Perplexity Labs est la troisième volée d’outils IA de l’entreprise après Perplexity Search et Deep Research.
Il s’agit en d’autres termes d’un outil IA qui va agir en tant qu’équipe. Et c’est celle-ci qui va gérer toutes les tâches complexes de votre projet. Notamment celles que j’ai mentionnées plus haut, mais Perplexity Labs permet aussi de créer de simples applications Web comme l’a indiqué l’entreprise.
Et à ce titre justement, l’outil peut fonctionner pendant 10 minutes tout en écrivant et en exécutant du code et en naviguant sur le web.
Il est également possible de créer des graphiques et des images via Perplexity Labs. Le labo ne se limite donc pas à la recherche web alimentée par IA, comme l’a ajouté Hyoun Park, analyste en chef chez Amalgam Insights.
« Nous avons cré un outil qui surpasse les capacités de la recherche approfondie de ChatGPT. Or, ChatGPT fait partie des façons les plus rapides pour obtenir des réponses rapidement. Mais l’avantage avec Perplexity Labs, c’est qu’il peut exploiter d’autres outils. Notamment la génération de fichiers ou la création d’applications », indique Perplexity dans cet article de blog.
In less than a hour, using the new Perplexity Labs, I developed a system that secretly tracks human movement through walls using standard WiFi routers.
— Avinash Roy (@Avinashabroy) June 3, 2025
No cameras. No LiDAR. Just my nighthawk mesh router, a research paper, and Perplexity Labs’ runtime environment. I used it to… pic.twitter.com/PmI6I0PLq8
Les atouts de Perplexity Labs face à ses concurrents
Park a expliqué que Perplexity Labs constitue une réponse directe aux solutions concurrentes comme OpenAI o1-pro (lancé en mars). Mais aussi à Claude Opus 4 (sorti en mai) et aux récentes annonces Flow et Firebase de Google.
Selon lui, nous assistons actuellement à une véritable guerre des Hunger Games dans l’univers de l’IA.
Tous les grands acteurs se battent pour proposer toujours plus de fonctionnalités. Que ce soit à travers un modèle natif ou par le biais d’écosystèmes d’agents IA conçus pour collaborer et produire des ressources numériques comme des documents, des applications et des vidéos.
Mais Perplexity Labs se démarque de ses concurrents si on se base sur ses nouvelles capacités. Les utilisateurs préféreront d’ailleurs un environnement économique ouvert et indépendant pour l’exploration web. Mais aussi pour l’exécution de code et la création de produits finis, notamment des miniapplications web.
Perplexity fait encore face au manque de transparence
Pour les entreprises, il est toujours nécessaire de faire preuve de prudence face à l’adoption de Perplexity Labs.
Je tiens d’ailleurs à rappeler que les données seront stockées sur le cloud de Perplexity. Et jusqu’à aujourd’hui, il n’y a pas encore de garantie quant à la confidentialité de ces derniers.
Ce qui fait le point faible de Perplexity par rapport à ses concurrents tels que Gemini de Google et Copilot de Microsoft.
Il y a aussi le fait que les modèles et les agents IA, du moins la plupart d’entre eux, ne sont pas toujours transparents en ce qui concerne leurs données d’entraînement.
Ce qui veut dire qu’à terme, les fournisseurs de solutions IA devront proposer davantage d’outils de gouvernance, et surtout de transparence. « Comme le cas de la sécurité mobile de l’iPhone », ajoute Park.
Sans cela, les entreprises pourraient être obligées de développer leurs propres versions de Perplexity Labs. Certes, c’est plus sécurisé, mais elles seront moins performantes.
Et comme le souligne toujours Park, ces solutions internes risquent d’être moins précises et moins utiles. Cela parce que l’histoire montre que les applications d’entreprise qui tentent d’imiter les applications grand public populaires y parviennent rarement.
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