ChatGPT Deep Research : fonctionnement, forces et faiblesses
L’intelligence artificielle conversationnelle connaît une évolution constante, et OpenAI continue d’innover avec des fonctionnalités toujours plus avancées. Avec ChatGPT Deep Research, l’entreprise spécialisée en IA ambitionne d’offrir un assistant de recherche approfondie et automatisée (Agent AI) capable d’exécuter des analyses poussées. Le temps de génération du rapport varie entre 5 et 30 minutes, ce qui témoigne de la complexité de la tâche.
Conçu pour réaliser une recherche avancée sur le web, Deep Research se distingue des versions classiques de ChatGPT. Il ne se contente pas de naviguer sur le Web et de collecter les informations. La force de ce nouvel agent IA est qu’il analyse les données, une forme de « raisonnement » qui permet de synthétiser et restituer des informations sous forme de rapports détaillés et sourcés. Deep Research est une aide précieuse pour les professionnels, chercheurs et analystes qui passent habituellement des heures à compiler des données sur des sujets complexes.
Cependant, cette technologie soulève également des questions : ChatGPT Deep Research est-il vraiment un outil révolutionnaire ou présente-t-il encore des limitations ? Comme pour toute fonctionnalité de ChatGPT ou autre IA, une validation humaine demeure essentielle. Dans quelle mesure peut-il nous être utile ? Se contente-t-il d’automatiser certaines tâches sans véritable analyse du contexte ?
Dans cet article, nous allons explorer le fonctionnement, les atouts et les faiblesses de ChatGPT Deep Research, afin de déterminer si cette innovation d’OpenAI représente l’avenir de la recherche automatisée ou si elle doit encore évoluer pour être pleinement efficace.
1. Qu’est-ce que ChatGPT Deep Research ?
Un agent IA conçu pour la recherche avancée
ChatGPT Deep Research est une fonctionnalité innovante développée par OpenAI, intégrée à son assistant IA ChatGPT. Contrairement aux versions classiques de l’intelligence artificielle conversationnelle, qui se basent principalement sur des données pré-entraînées, Deep Research est conçu pour effectuer une recherche avancée sur le web en temps réel.
Son objectif principal est d’aider les professionnels, analystes et chercheurs en automatisant la collecte et la synthèse d’informations. Cet agent IA est capable de naviguer sur Internet, d’analyser des sources variées et de générer des rapports détaillés et structurés. Il cite également ses sources et explique son cheminement, ce qui permet de comprendre le processus, vérifier les sources et modifier le rapport en conséquence.
Une évolution par rapport aux outils classiques d’intelligence artificielle conversationnelle
Les modèles d’intelligence artificielle comme ChatGPT sont traditionnellement limités par la date de leurs données d’entrainement. Ce qui signifie qu’ils ne peuvent pas accéder aux événements récents ou aux nouvelles tendances sans mise à jour de leur modèle. Deep Research résout cette problématique en naviguant activement sur le web, lui permettant d’intégrer des informations actualisées et d’améliorer la pertinence de ses réponses.
En ce sens, ChatGPT Deep Research se rapproche des agents IA autonomes, qui ne se contentent pas d’exploiter une base de connaissances statique, mais qui explorent activement le web pour produire des analyses en temps réel.
À qui s’adresse ChatGPT Deep Research ?
Cette fonctionnalité s’adresse avant tout aux utilisateurs ayant des besoins avancés en recherche d’informations :
- Chercheurs et universitaires souhaitant explorer une thématique complexe sans passer des heures à consulter des études.
- Professionnels du droit et de la finance ayant besoin d’analyses détaillées avec des sources vérifiables.
- Journalistes et analystes souhaitant obtenir une synthèse rapide et structurée sur un sujet d’actualité.
- Entreprises et stratèges cherchant à comprendre les tendances du marché et à anticiper les évolutions de leur secteur.
- Les domaines d’application sont multiples : Deep Research peut potentiellement intéresser tout utilisateur effectuant une recherche approfondie sur un sujet spécifique (technique, scientifique, tendances, etc.).
Cependant, Deep Research est pour l’instant réservé aux abonnés ChatGPT Pro (200 $/mois), ce qui limite l’accès au grand public.
Un premier pas vers une intelligence artificielle autonome ?
Avec ChatGPT Deep Research, OpenAI franchit une nouvelle étape dans le développement des agents IA avancés. En combinant intelligence artificielle conversationnelle et capacité d’analyse en temps réel, cet outil ambitionne de devenir un véritable assistant de recherche, capable de réduire considérablement le temps d’analyse des utilisateurs.
Toutefois, bien que prometteur, Deep Research doit encore prouver son efficacité et sa fiabilité sur le long terme. Son fonctionnement détaillé et ses limites seront analysés dans les sections suivantes.
2. Comment fonctionne ChatGPT Deep Research ?
Une recherche multi-étapes optimisée par l’intelligence artificielle
Contrairement aux versions classiques de ChatGPT, qui génèrent des réponses en s’appuyant uniquement sur leurs données pré-entraînées, Deep Research exploite une méthode de recherche avancée basée sur plusieurs étapes :
- Exploration du web : L’agent IA navigue sur Internet pour collecter des données en temps réel.
- Analyse des sources : Il filtre et hiérarchise les informations en fonction de leur pertinence et de leur fiabilité. (évaluation de la source, des faits, recoupement d’informations …)
- Synthèse des données : L’IA compile les résultats en structurant un rapport détaillé et en incluant des citations de sources vérifiables.
- Révision dynamique : L’outil ajuste sa réponse en fonction des précisions demandées par l’utilisateur. (approche itérative)
Cette approche permet à Deep Research de produire des analyses approfondies sur des sujets complexes, avec un niveau de détail proche d’une recherche menée par un expert humain.
Une interaction intuitive avec l’utilisateur
L’expérience utilisateur avec ChatGPT Deep Research reste similaire à une conversation classique avec ChatGPT. L’interface propose une interaction en plusieurs étapes :
- Saisie de la requête : L’utilisateur formule sa demande de recherche, comme par exemple « Analyse des tendances du e-commerce en 2024 ».
- Clarification par l’IA : L’agent IA pose des questions pour affiner la recherche (ex. « Souhaitez-vous inclure une analyse par région ? »).
- Génération du rapport : En quelques minutes (entre 5 et 30 min selon la complexité), Deep Research produit un document structuré, contenant des résumés précis et des références vérifiables.
💡 Exemple concret : Un journaliste souhaitant un aperçu des nouvelles régulations sur l’IA pourrait recevoir un rapport détaillé listant les législations récentes, les commentaires d’experts et des liens vers les sources officielles.
Une IA capable de naviguer et d’adapter ses résultats
L’un des points forts de Deep Research est sa capacité à raisonner dynamiquement :
- Il ne se contente pas de lister des résultats, il synthétise et met en contexte les informations trouvées.
- Il peut adapter sa recherche en fonction des nouvelles données qu’il découvre au fil de l’exploration.
- Il permet à l’utilisateur de raffiner sa demande pour approfondir un point spécifique.
Cette capacité à ajuster sa recherche en temps réel en fonction des éléments qu’il découvre, le différencie des moteurs de recherche classiques et des versions traditionnelles de ChatGPT. Il se rapproche d’une recherche humaine dans son fonctionnement.
Des limites encore présentes dans son fonctionnement
Malgré ses performances avancées, Deep Research souffre encore de certaines faiblesses :
❌ Problème d’omission : Il peut ignorer certaines données récentes. Il est donc essentiel de connaitre le sujet abordé, afin de réorienter ou préciser la recherche.
❌ Absence d’accès à certaines bases de données privées : Il ne peut pas consulter des études payantes ou des archives restreintes.
❌ Possibles erreurs d’interprétation : Comme toute IA, il peut commettre des imprécisions, nécessitant une vérification humaine des résultats.
Vers une automatisation avancée de la recherche
Grâce à Deep Research, OpenAI fait évoluer ChatGPT vers un véritable assistant IA spécialisé en recherche avancée. Sa capacité à naviguer sur le web, analyser et structurer des informations en fait un outil prometteur.
Toutefois, son efficacité dépend encore de la validation humaine, et certaines limitations font que nous sommes encore loin d’un agent IA totalement autonome.
3. Les forces de Deep Research
3.1. Automatisation et gain de temps : un assistant IA puissant
L’un des principaux atouts de ChatGPT Deep Research est de faire gagner du temps. Alors qu’une recherche humaine peut prendre des heures voire des jours pour collecter et analyser des informations.
En quelques minutes Deep Research réalise un premier jet exploitable. En fonction de la complexité du sujet, il faudra tout de même passer du temps pour affiner la recherche.
✅ Un véritable gain de productivité pour :
- Les journalistes souhaitant obtenir une synthèse rapide sur un sujet d’actualité.
- Les chercheurs et universitaires qui doivent explorer des sources variées avant de publier un article.
- Les analystes financiers et juridiques qui nécessitent des rapports précis et documentés.
- À mon avis, Deep Research peut être utile à toutes les professions, voire au grand public, dès lors que le sujet est complexe et nécessite la consultation de plusieurs sources d’information.
💡 Exemple concret : Un expert en marketing voulant analyser les tendances du e-commerce en 2024 obtiendrait en quelques minutes un rapport structuré citant les études récentes, les principales stratégies utilisées et l’évolution du comportement des consommateurs.
3.2. Fiabilité des résultats et structuration optimisée
Contrairement aux versions précédentes de ChatGPT, qui peuvent parfois halluciner des réponses, Deep Research se distingue par une meilleure vérification des sources et une présentation claire des informations.
✅ Une meilleure précision grâce à :
- L’intégration de sources en temps réel issues du web.
- Une hiérarchisation des résultats pour ne conserver que les informations les plus pertinentes.
- L’utilisation de notes de bas de page et de références pour permettre aux utilisateurs de vérifier l’origine des données.
💡 Exemple concret : Un avocat recherchant une analyse des récents jugements sur la protection des données obtiendrait une synthèse détaillée, avec des liens vers les décisions de justice officielles, lui évitant ainsi de parcourir de multiples bases de données juridiques. Toutefois en France, l’accès à ce type d’informations reste partielle.
Depuis 2021, la loi française pour la confiance dans l’institution judiciaire a renforcé l’accès aux décisions de justice. Un open data progressif des jugements a été mis en place pour rendre accessible les décisions des juridictions civiles, administratives et pénales. Cela illustre une des difficultés rencontrées, que ce soit pour Deep Research ou un humain qui ferait une recherche sur Internet, l’accès à certaines informations est parfois limité ou partiel.
3.3. Une avancée majeure pour les agents IA
Avec Deep Research, OpenAI franchit une nouvelle étape dans le développement des agents IA autonomes. Cette fonctionnalité n’est pas un simple chatbot, mais un véritable outil d’analyse à l’aide de l’intelligence artificielle.
✅ Une évolution qui marque un tournant dans l’IA :
- Il ne se contente pas de répondre, mais exécute une vraie recherche structurée (une suite de recherche, analyse, affinement, etc …).
- Il adapte ses résultats en fonction des demandes spécifiques de l’utilisateur.
- Il intègre la logique d’un assistant IA capable de planifier une recherche multi-étapes.
💡 Comparaison avec d’autres outils :
- Moteurs de recherche traditionnels (Google, Bing) : nécessitent une interprétation manuelle des résultats.
- Autres chatbots IA (Claude, Gemini, Perplexity AI) : fournissent des réponses basées sur leur base de données pré-entraînée, sans réelle navigation web dynamique.
- Deep Research : réalise une recherche complète (hierarchies de recherches), compile et restitue un rapport cohérent, se rapprochant du travail d’un analyste humain.
3.4. Un outil pensé pour les professionnels, mais pas uniquement.
Si les versions classiques de ChatGPT sont adaptées à des usages grand public, Deep Research vise principalement les utilisateurs ayant des besoins spécifiques en analyse et documentation.
✅ Il est particulièrement adapté aux :
✔️ Entreprises et consultants pour les études de marché et les rapports de tendances.
✔️ Universitaires et chercheurs pour synthétiser des publications et documenter leurs travaux.
✔️ Experts juridiques et financiers pour analyser l’évolution des régulations et anticiper les décisions.
Cependant, un tel outil possède un champ d’application très large et pourrait intéresser de nombreux utilisateurs. Par exemple, un utilisateur atteint d’un cancer a utilisé Deep Research pour analyser les avantages et inconvénients d’un traitement, obtenant un rapport avec des études scientifiques récentes qui l’ont aidé dans sa prise de décision.
Bilan des forces de Deep Research
✅ Automatisation avancée qui économise un temps précieux.
✅ Fiabilité améliorée grâce à une analyse de sources en temps réel.
✅ Capacité d’adaptation et raisonnement dynamique.
✅ Structuration optimisée avec des rapports détaillés et sourcés.
✅ Un outil conçu pour les professionnels et les experts qui reste utile pour une usage grand public.
💡 En résumé : ChatGPT Deep Research marque un tournant dans l’intelligence artificielle conversationnelle, en offrant une véritable assistance en recherche avancée. Cependant, malgré ces avancées, il reste encore des limites à surmonter, que nous allons explorer dans la section suivante.
4. Les limites et faiblesses de Deep Research
Malgré ses nombreuses avancées, ChatGPT Deep Research n’est pas exempt de faiblesses. Si cet agent IA marque une évolution majeure dans la recherche automatisée, il présente encore des limites qui peuvent impacter sa fiabilité et son accessibilité.
4.1. Problèmes d’omission d’informations récentes
L’un des principaux défauts constatés lors des tests de Deep Research est sa tendance à ignorer certaines données récentes, ce qui peut fausser l’analyse.
❌ Exemple concret : Lors d’un test de TheVerge sur les décisions judiciaires liées à la Section 230, Deep Research a omis toutes les décisions de l’année 2024, alors que certaines d’entre elles étaient majeures. Cette omission peut donner une image biaisée de la situation juridique.
👉 Pourquoi ce problème ?
- L’agent IA doit sélectionner et hiérarchiser les informations trouvées en ligne.
- Il peut accidentellement ignorer des sources clés, en privilégiant d’anciens résultats.
- Il semble moins performant pour détecter et prioriser les événements récents.
💡 Impact : Pour des sujets en constante évolution (ex. législation, tendances économiques, avancées scientifiques), ces omissions peuvent compromettre l’exactitude des rapports. Cela demande donc une relecture attentive. Afin de contourner ce problème, l’idéal est de refaire une nouvelle recherche avec un prompt pour éviter ces failles. Comme pour les autres modèles, la stratégie par tatonnement reste de mise.
4.2. Manque de contexte et d’analyse approfondie
Bien que Deep Research soit capable de compiler des informations et de générer des synthèses détaillées, il n’interprète pas toujours correctement le contexte global.
❌ Exemple concret : Lors d’une analyse sur la réglementation de l’intelligence artificielle, l’agent IA a listé les lois en vigueur mais n’a pas intégré les implications géopolitiques et les tendances de fond influençant ces décisions.
👉 Pourquoi ce problème ?
- Deep Research analyse les faits mais peine à saisir les nuances sociales, politiques ou économiques.
- Il ne détecte pas toujours les enjeux sous-jacents d’un sujet.
- Il n’identifie pas les questions qui mériteraient d’être approfondies, contrairement à un expert humain.
💡 Impact : Dans des domaines où l’interprétation est cruciale (ex. droit, politique, stratégie d’entreprise), Deep Research reste un outil d’aide.
4.3. Risque d’erreurs et nécessité d’une vérification humaine
Si Deep Research améliore la précision des résultats par rapport aux anciennes versions de ChatGPT, il n’est pas infaillible.
❌ Les principaux risques :
- Informations biaisées ou mal interprétées.
- Erreurs de classement des sources : certaines références peuvent être moins pertinentes que d’autres.
- Possible surreprésentation de certaines données au détriment d’une analyse équilibrée.
👉 Exemple concret : Dans une recherche sur l’impact du changement climatique, certains tests ont montré que l’IA pouvait donner trop de poids à certaines études, sans toujours contrebalancer avec d’autres perspectives.
4.4. Un outil encore réservé aux utilisateurs premium
L’accès à ChatGPT Deep Research est actuellement limité aux abonnés ChatGPT Pro, soit 200 $/mois. OpenAI a annoncé qu’il étendrait la fonctionnalité aux abonnés Plus et Team, sans préciser le quota d’utilisation. Vu l’utilisation intensive des ressources, pour les utilisateurs Plus et Team, le quota devrait limité son usage.
❌ Limites liées à ce modèle économique :
- Peu accessible au grand public.
- Un investissement élevé, qui peut être difficile à justifier pour certains professionnels.
💡 Impact : des solutions concurrentes pourraient limiter l’interêt de cette fonctionnalité. Sur Hugging Face, un projet Open-source DeepResearch a été lancé deux après l’outil d’OpenAI. D’autres projets similaires devraient émerger.
Bilan des limites de Deep Research
❌ Omissions d’informations récentes, ce qui peut fausser une analyse et nécessiter une nouvelle analyse.
❌ Manque de contexte global, ce qui réduit la profondeur des rapports.
❌ Nécessité d’une vérification humaine, car les erreurs restent possibles.
❌ Accès limité aux abonnés premium, freinant son adoption. Risque de fuite des utilisateurs vers des solutions plus abordables.
💡 En résumé : ChatGPT Deep Research est une avancée majeure dans la recherche automatisée, mais il demande une relecture attentive par une personne experte sur le sujet. Son potentiel est immense, mais des ajustements sont encore nécessaires pour le rendre plus précis, accessible et pertinent.
Depuis le lancement de DeepSeek, l’IA chinoise, la question du coût de fonctionnement et, par conséquent, du tarif des abonnements, est devenue un enjeu majeur. Les entreprises d’IA l’ont bien compris. Si OpenAI ne revoit pas sa stratégie tarifaire, les utilisateurs risquent de se tourner vers d’autres alternatives.
5. ChatGPT Deep Research : un outil prometteur mais perfectible
L’arrivée de ChatGPT Deep Research marque une avancée majeure dans le domaine de la recherche automatisée par intelligence artificielle et plus globalement des agents IA. OpenAI transforme son chatbot conversationnel en un véritable assistant de recherche avancée. Toutefois, malgré ses capacités impressionnantes, cet outil reste encore perfectible et nécessite des améliorations pour atteindre son plein potentiel.
5.1. Un pas vers une intelligence artificielle autonome
L’une des grandes ambitions d’OpenAI avec Deep Research est de développer un agent IA capable d’exécuter des tâches de raisonnement avancé, se rapprochant ainsi d’une intelligence artificielle autonome.
✅ Ce que Deep Research fait déjà bien :
- Exploration active du web pour fournir des informations récentes.
- Synthèse de données structurée, avec des rapports détaillés et sourcés.
- Adaptation des réponses en fonction des précisions demandées par l’utilisateur.
💡 Impact : gain de temps considérable dans les travaux d’investigation.
5.2. Des améliorations nécessaires pour gagner en fiabilité
Malgré ses performances prometteuses, Deep Research présente encore des failles qui peuvent limiter son efficacité.
❌ Omissions critiques : Certains résultats manquent de récence et ne prennent pas en compte des informations essentielles. Dans la plupart des cas, une nouvelle recherche est nécessaire avec un prompt affiné pour éviter ces omissions.
❌ Manque d’analyse contextuelle : L’IA compile les faits mais ne comprend pas toujours les enjeux sous-jacents.
❌ Dépendance à la validation humaine : Les utilisateurs doivent vérifier les sources et croiser les informations pour éviter des erreurs.
👉 Solutions envisageables :
- Amélioration de la capacité de mise à jour pour mieux capter les événements récents.
- Intégration d’analyses plus contextuelles en s’appuyant sur des modèles de raisonnement plus poussés.
- Accès à des bases de données spécialisées pour enrichir ses résultats.
💡 Exemple d’évolution : Une connexion directe avec des sources académiques, des bases de données juridiques ou des archives financières permettrait à Deep Research d’être encore plus pertinent pour les professionnels spécialisés.
5.3. Vers une accessibilité élargie ?
L’un des freins majeurs à l’adoption de ChatGPT Deep Research reste son modèle économique. Actuellement réservé aux abonnés ChatGPT Pro (200 $/mois), il reste réservé aux utilisateurs intensifs.
👉 Pistes d’amélioration :
- Proposer une version allégée avec des fonctionnalités de base accessibles aux abonnés ChatGPT Plus.
- Développer des formules flexibles adaptées aux besoins des entreprises et chercheurs indépendants.
- Intégrer Deep Research à d’autres outils professionnels (ex. Microsoft Copilot, Google Workspace) pour une utilisation optimisée.
💡 Impact : Une démocratisation de l’accès permettrait à plus d’utilisateurs de bénéficier de la recherche avancée automatisée, renforçant ainsi la place de Deep Research dans le monde professionnel.
5.4. Résumé des forces, faiblesses et perspectives de Deep Research
ChatGPT Deep Research est un outil révolutionnaire dans le domaine de la recherche automatisée par intelligence artificielle. Grâce à son capacité à naviguer sur le web, à synthétiser les informations et à générer des rapports détaillés, il représente un atout majeur pour les professionnels, chercheurs et analystes.
✅ Forces principales :
✔️ Automatisation avancée et gain de temps considérable.
✔️ Synthèse structurée et sourcée, améliorant la fiabilité des résultats.
✔️ Évolution vers un agent IA plus autonome, capable d’adapter ses réponses.
❌ Faiblesses à corriger :
❌ Omissions d’informations récentes, limitant la pertinence des recherches.
❌ Manque d’analyse approfondie, nécessitant toujours une validation humaine.
❌ Accessibilité restreinte, avec un coût élevé pour les utilisateurs non professionnels.
💡 Perspectives d’évolution :
- Affiner la capacité d’analyse contextuelle pour une meilleure compréhension des enjeux.
- Optimiser l’accès aux données récentes et spécialisées pour améliorer la précision.
- Rendre l’outil plus accessible à un public plus large, notamment via des offres alternatives.
👉 Verdict final : ChatGPT Deep Research est une innovation prometteuse, mais encore en phase d’amélioration. Avec les ajustements nécessaires, il pourrait devenir un outil incontournable dans l’univers de la recherche automatisée et des agents IA avancés. 🚀
Deep Research, une étape clé dans l’évolution des agents IA
L’arrivée de ChatGPT Deep Research marque une évolution significative dans le domaine de l’intelligence artificielle, particulièrement dans le développement des agents IA. Après « Operator », il s’agit du deuxième agent IA développé par OpenAI, témoignant d’une stratégie claire de l’entreprise dans ce domaine. Cette progression laisse présager l’émergence de nombreux autres agents IA au cours de l’année 2025, ouvrant la voie à une nouvelle ère dans l’automatisation des tâches complexes.
Incontestablement, Deep Research représente un gain de temps considérable dans le processus de recherche et d’analyse. Cependant, comme tout outil d’IA, il présente des limitations qui nécessitent une approche pragmatique. La relecture par un expert du domaine reste indispensable, notamment parce que l’IA peine encore à détecter les enjeux sous-jacents d’un sujet. Cette faiblesse souligne l’importance de maintenir une collaboration étroite entre l’intelligence artificielle et l’expertise humaine.
Un outil dont l’efficacité dépend de la façon dont nous l’utilisons
Un aspect crucial du fonctionnement de Deep Research, souvent observé avec les modèles d’IA actuels, est la nécessité d’adopter une stratégie par tâtonnement. Les premiers résultats peuvent nécessiter des ajustements, des reformulations de requêtes, voire plusieurs tentatives pour obtenir une analyse satisfaisante. Cette caractéristique, loin d’être un défaut, rappelle que l’IA reste un outil dont l’efficacité dépend de la façon dont nous l’utilisons.
Le potentiel de Deep Research pourrait être considérablement amplifié par l’accès à des bases de données et de connaissances professionnelles spécialisées. Actuellement limité aux sources publiquement accessibles sur internet, l’outil gagnerait en pertinence et en précision s’il pouvait exploiter des ressources plus spécifiques : bases de données juridiques, archives scientifiques, documents techniques spécialisés. Cette évolution permettrait de combler certaines lacunes actuelles et d’offrir des analyses encore plus pointues dans des domaines spécifiques.
Ainsi, Deep Research représente moins une révolution qu’une étape importante dans l’évolution des agents IA. Il illustre parfaitement à la fois les avancées impressionnantes réalisées dans ce domaine et les défis qui restent à relever. Son développement continuera probablement d’influencer la conception des futurs agents IA, contribuant à définir les standards de cette technologie émergente. Dans un contexte où les agents IA se multiplient, Deep Research pose les jalons d’une nouvelle approche de la recherche assistée par intelligence artificielle, où l’automatisation et l’expertise humaine se complètent plutôt que de se concurrencer.
Si vous appréciez nos articles, ne manquez les prochains en vous abonnant à Cosmo Games sur Google News, vous pouvez également nous suivre sur X (ex Twitter). N'hésitez pas à partager vos réactions, commentaires ou remarques dans les commentaires, afin d'enrichir le contenu, de mieux vous comprendre et intégrer les différents points de vue. Un partage sur les réseaux sociaux nous aide également beaucoup, merci pour votre soutien !
