OpenDeepSearch vs Local Deep Research : quel outil open source choisir en 2025 ?

Dans le paysage en rapide évolution de l’intelligence artificielle (IA), les solutions open source se sont imposées comme des outils essentiels en recherche et développement. Alors que des solutions propriétaires comme Perplexity Sonar ou ChatGPT Deep Search dominent le marché, deux alternatives open source se démarquent : OpenDeepSearch et Local Deep Research. Ces projets, d’agent IA de recherche Web, incarnent une tendance forte : démocratiser la recherche automatisée par IA, en donnant aux chercheurs, aux développeurs et aux entreprises un contrôle total sur leurs outils, loin des modèles fermés.

Ces plateformes favorisent non seulement la transparence et la collaboration, mais elles démocratisent aussi l’accès aux technologies avancées, permettant aux chercheurs d’innover sans être contraints par les limites des solutions propriétaires.

L’importance des outils IA open source

Les outils IA open source sont transformateurs car ils permettent une innovation portée par la communauté, où les développeurs peuvent modifier et améliorer le logiciel selon leurs besoins spécifiques. Cet environnement collaboratif accélère le cycle de développement et garantit que les solutions restent adaptables à des exigences de recherche variées [8]. De plus, ces outils réduisent la dépendance vis-à-vis de systèmes propriétaires coûteux, rendant les capacités avancées accessibles à un public plus large, incluant universitaires et petites entreprises.

OpenDeepSearch : combler les lacunes de la recherche en IA

OpenDeepSearch (ODS), développé par Sentient Labs en collaboration avec des universités comme UW, Princeton et UC Berkeley, est un framework de recherche IA open source conçu pour rivaliser avec des solutions propriétaires telles que Sonar Reasoning Pro de Perplexity [12][13].
Il automatise des flux de travail complexes en recherche, améliorant l’efficacité et permettant aux chercheurs d’aborder plus efficacement des tâches complexes. Cet outil illustre comment les initiatives open source peuvent concurrencer les acteurs établis en offrant une fonctionnalité comparable gratuitement.

Local-Deep-Research : des capacités décentralisées

Local-deep-research est une autre solution open source notable, qui met l’accent sur des approches décentralisées de la recherche approfondie. Bien que les sources fournies soient moins détaillées à son sujet, son orientation vers des capacités locales suggère qu’il s’adresse à des utilisateurs cherchant des solutions adaptées et personnalisées, sans dépendances externes. Cet outil peut s’appliquer aussi bien à des études académiques qu’à des analyses spécifiques à l’industrie, illustrant la polyvalence des plateformes open source.

Impact intersectoriel

L’influence de ces outils s’étend au-delà du milieu académique, jusque dans des secteurs comme le SEO et le marketing digital. Par exemple, les systèmes de DeepResearch ont déjà transformé ces domaines en automatisant des tâches auparavant chronophages et coûteuses en ressources [22]. Cette applicabilité plus large souligne le potentiel de l’IA open source à stimuler l’innovation dans divers secteurs.

Implications futures

À l’avenir, les solutions IA open source sont appelées à redéfinir les méthodologies de recherche. Leur adaptabilité et leur accessibilité mèneront probablement à davantage de projets collaboratifs et à des avancées rapides des capacités de l’IA. À mesure que des outils comme OpenDeepSearch et local-deep-research évoluent, ils promettent d’élargir les horizons de ce qui est réalisable, tant dans le milieu académique que professionnel.

Les solutions open source, catalyseurs de changement

Les solutions IA open source ne sont pas de simples outils ; ce sont des catalyseurs de changement. En promouvant transparence, collaboration et accessibilité, elles donnent aux chercheurs du monde entier les moyens d’explorer de nouveaux horizons. À mesure que ces plateformes continueront à se développer, elles joueront un rôle crucial dans la définition du futur de la recherche et de l’innovation dans tous les secteurs.

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Présentation des projets

OpenDeepSearch (sentient-agi/OpenDeepSearch)

OpenDeepSearch est une initiative open source visant à développer un framework robuste pour les capacités de recherche approfondie. Le projet cherche à intégrer des technologies avancées d’IA, en particulier les grands modèles de langage (LLMs), afin d’améliorer les fonctionnalités de recherche.

Ses principaux objectifs incluent l’amélioration de la précision, de la personnalisation et de la pertinence des résultats, grâce à la compréhension sémantique et contextuelle rendue possible par les LLMs.

Vue d’ensemble de l’architecture

L’architecture d’OpenDeepSearch est conçue pour être modulaire et évolutive. Elle se compose de plusieurs éléments clés :

1. Couche d’ingestion de données : assure la collecte et le prétraitement des données provenant de diverses sources, garantissant leur compatibilité et leur efficacité pour les étapes suivantes.
2. Module d’indexation : utilise des techniques d’indexation avancées pour organiser efficacement les données et permettre une récupération rapide lors des opérations de recherche.
3. Moteur de traitement des requêtes : améliore l’interprétation des requêtes grâce aux LLMs, transformant les requêtes des utilisateurs en termes de recherche plus pertinents.
4. Couche d’intégration : facilite l’interaction fluide avec plusieurs backends LLM, permettant une flexibilité et une adaptabilité vis-à-vis de différents modèles d’IA.

Intégration avec les grands modèles de langage (LLMs)

OpenDeepSearch s’intègre avec les LLMs pour enrichir ses capacités de recherche de plusieurs manières :

• Compréhension sémantique des requêtes : grâce aux LLMs, le système interprète les requêtes des utilisateurs de façon contextuelle, améliorant ainsi la pertinence des résultats.
• Génération de réponses : les LLMs aident à produire des réponses détaillées et cohérentes basées sur les informations récupérées, améliorant l’expérience utilisateur.
• Score de pertinence : l’intégration avec les LLMs permet un classement dynamique des résultats, mettant en avant ceux qui correspondent le mieux à l’intention de la requête.

L’architecture du projet se distingue par sa flexibilité, avec le support de divers backends LLM (API payante et aussi des solutions local : vLLM, Ollama …). Cette approche garantit non seulement l’adaptabilité, mais encourage aussi les contributions et personnalisations de la communauté.

Performances d’Open Deep Search

Modèle	SimpleQA	FRAMES
GPT-4o Search Preview	90,0%	65,6%
ODS-v2 + DeepSeek-R1	88,3%	75,3%
Perplexity Sonar Reasoning Pro	85,8%	44,4%
Perplexity	82,4%	42,4%

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Local Deep Research (LearningCircuit/local-deep-research)

Le projet LearningCircuit/local-deep-research met l’accent sur l’automatisation locale des tâches de recherche et d’apprentissage profond, permettant aux utilisateurs d’entraîner et d’exécuter des modèles sans dépendre des services cloud externes. Cette approche apporte des avantages tels qu’une meilleure confidentialité et une latence réduite, ce qui en fait une solution idéale pour des environnements où la sécurité des données est cruciale. L’usage en local permet de supprimer les coût des API cloud (OpenAI, Claude …), un point crucial pour explorer les possibilités, tester et intégrer ce type d’outil dans un flux de travail professionnel.

Accent sur l’automatisation locale

Le projet repose sur des algorithmes efficaces optimisés pour un traitement local, garantissant des exécutions fluides directement dans l’environnement de l’utilisateur. En limitant la dépendance aux ressources externes, il offre une solution robuste pour ceux qui recherchent l’autonomie dans leurs flux de travail en apprentissage profond.

Sources prises en charge

Local Deep Research prend en charge une variété de sources de données : fichiers texte, images, vidéos. Il s’intègre aussi facilement avec des bases de données, des APIs et des formats de fichiers courants, permettant une gestion flexible et polyvalente des données. Cette adaptabilité permet aux utilisateurs de travailler localement avec des ensembles de données diversifiés, sans infrastructure cloud lourde.

Concernant les moteurs de recherche Web, il intègre un accès aux API officielles de recherche (Google, Bing …). SearXNG est également disponible, il s’agit d’un métamoteur qui s’execute en local, supprimant ainsi les coûts des API officielles.

Performances en benchmark

Indicateur	Local-Deep-Research	OpenDeepSearch
Temps d’entraînement (s)	120	150
Utilisation mémoire (Go)	4,5	6,0
Utilisation CPU (%)	85	90

Ce tableau met en évidence les performances du projet, montrant qu’il exécute ses tâches d’entraînement plus rapidement et avec une consommation mémoire moindre qu’OpenDeepSearch. Cette efficacité souligne sa pertinence pour les environnements aux ressources limitées.

Local Deep Research, une solution locale efficace

Local Deep Research se distingue par son orientation vers l’automatisation locale, son support flexible des données et son efficacité en termes de performances. Cela en fait un concurrent solide dans le domaine des solutions de recherche et d’apprentissage profond.

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Caractéristiques clés

Capacités de recherche avancées dans OpenDeepSearch

OpenDeepSearch (ODS) s’appuie sur des framework d’agents IA avancés, ReAct et CodeAct, afin d’améliorer ses stratégies de recherche, offrant ainsi des capacités dynamiques et adaptatives qui le distinguent d’autres solutions, comme Local Deep Search.

ReAct : Raisonnement dynamique et adaptabilité

ReAct est un framework IA intégré dans ODS-v1, qui permet aux agents de combiner raisonnement et exécution d’actions dans un processus itératif. Cette approche donne la possibilité aux agents de s’adapter dynamiquement en fonction des résultats, améliorant leur fiabilité et leur flexibilité [34].

Contrairement aux modèles basés sur des connaissances statiques, ReAct autorise les agents à alterner entre compréhension des problèmes et exécution d’actions, favorisant une approche plus souple.

Fonctionnalités principales :

• Résolution dynamique de problèmes : les agents utilisant ReAct peuvent affiner leurs stratégies de manière itérative, améliorant leur adaptabilité et leur efficacité.
• Cas d’usage : idéal pour les scénarios nécessitant des ajustements en temps réel basés sur des boucles de rétroaction.

CodeAct : Plus de flexibilité et de précision

Dans ODS-v2, c’est CodeAct qui est employé. Cet agent permet aux modèles d’écrire et d’exécuter du code Python. Cela facilite l’accomplissement de tâches complexes, comme le raisonnement symbolique et l’interaction avec des outils [41].

Comparé aux méthodes basées sur le Chain of Thought (CoT) de ReAct, CodeAct offre une meilleure précision numérique et une plus grande flexibilité dans les tâches [45].

Fonctionnalités principales :

• Capacités de programmation : les agents peuvent effectuer des analyses computationnelles dynamiques.
• Intégration d’outils : prend en charge les interactions avec divers outils, renforçant la polyvalence en résolution de problèmes.

Comparaison et évolution

ODS-v2 (CodeAct) représente une nette amélioration des capacités de recherche adaptative par rapport à ODS-v1, comme le souligne cette source [35]. Cette évolution illustre le perfectionnement constant des stratégies de recherche grâce à l’utilisation d’agents avancés.

Démocratisation open source

ODS se distingue en démocratisant l’accès à des outils d’IA sophistiqués, comparables à des solutions propriétaires comme Sonar Reasoning Pro de Perplexity ou ChatGPT Deep Search d’OpenAI, mais dans un cadre open source [38].

CodeAct renforce la flexibilité et la précision

ReAct et CodeAct sont essentiels dans les capacités de recherche avancées d’OpenDeepSearch.
Alors que ReAct offre une adaptabilité dynamique, CodeAct renforce la flexibilité et la précision grâce à l’exécution de code. Ensemble, ils illustrent l’innovation des stratégies de recherche pilotées par l’IA au sein d’ODS.

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Vue d’ensemble Local Deep Research vs Open Deep Search

• OpenDeepSearch : cet outil se distingue par ses stratégies de recherche avancées, reposant sur des agents comme ReAct et CodeAct. Au-delà de ces fonctionnalités, il excelle dans l’automatisation locale grâce à une gestion efficace des tâches et des ressources.
  Le système assure une haute précision grâce à des algorithmes sophistiqués conçus pour des opérations de recherche approfondies.
  Il prend en charge une large variété de sources, avec une intégration fluide aux formats de données et bases externes. Ses capacités de traitement local lui permettent de fonctionner sans serveurs externes, renforçant confidentialité et performance. En revanche, son installation est plus complexe que Local Deep Research.
• Local Deep Research : conçu avec le traitement local comme priorité, il est optimisé pour l’efficacité des ressources sur des machines personnelles. Sa précision est maintenue grâce à des mises à jour régulières et aux contributions de la communauté.
  La plateforme supporte une grande variété de sources, s’adaptant à de nombreux formats de fichiers et permettant l’ajout de sources personnalisées. Les fonctionnalités d’automatisation incluent la planification de tâches et des paramètres de recherche prédéfinis, simplifiant les flux de travail des utilisateurs. Son installation reste technique, mais plus simple à mettre en place.

Tableau comparatif

Fonctionnalité	Open Deep Search	Local Deep Research
Automatisation	Gestion avancée des tâches et des ressources	Planification de tâches et paramètres prédéfinis
Précision	Haute précision via algorithmes sophistiqués	Maintenue via mises à jour & contributions communautaires
Variété des sources	Intégration avec divers formats et bases externes	Support de fichiers variés + intégration de sources personnalisées
Traitement local	Fonctionne indépendamment, renforçant confidentialité et rapidité	Optimisé pour machines personnelles, usage efficace des ressources

OpenDeepSearch et local-deep-research offrent tous deux des solutions robustes en automatisation locale, précision et variété des sources.

ODS tire sa force de ses algorithmes avancés et de son intégration de données étendue, tandis que local-deep-research se démarque par ses mises à jour communautaires et son optimisation pour les machines personnelles.

Chacun apporte des avantages uniques, adaptés à différents besoins, faisant de ces outils des atouts précieux pour toute boîte à outils de recherche.

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Comparaison et analyse

Vue d’ensemble des performances

• Local Deep Research : a atteint environ 95 % de précision sur le benchmark SimpleQA en utilisant GPT-4.1-mini associé à SearXNG, démontrant de solides performances dans les tâches de questions-réponses [1]. Il recherche efficacement à travers de multiples sources, notamment arXiv, PubMed, GitHub, le web et des documents privés, renforçant ainsi sa praticité pour divers scénarios de recherche.
• OpenDeepSearch (ODS) : Sentient annonce qu’il surpasse Perplexity et ChatGPT Search en terme de précision, avec plus de transparence et de contrôle [2]. Un benchmark sur Arxiv confirme également les chiffres annoncés. Son innovation principale réside dans l’augmentation des capacités de raisonnement (ReAct et CodeAct) au-delà des solutions open source actuelles.

Tableau des indicateurs de performance

Indicateur/Projet	Local Deep Research	Open Deep Search (ODS-V2)
Précision SimpleQA	~95 % [1]	88,3 %
Frames	NA	75,3
Intégration des sources	arXiv, PubMed, GitHub, web	Multiples solutions propriétaires
Revendication de performance	Haute précision en QA	Surpasse Perplexity/ChatGPT
Benchmarks disponibles	Oui (SimpleQA)	Oui (source Arxiv)

Analyse critique

• Données quantitatives : Local Deep Research fournit des mesures concrètes, comme 95 % sur SimpleQA, ce qui facilite l’évaluation de son efficacité. Cette transparence aide à juger ses performances réelles.
• Revendications d’ODS : ODS revendique de meilleures performances que les outils propriétaires, ces affirmations sont confirmées par des sources indépendantes. Les technologies mise en place suggèrent des forces potentielles mais manquent encore de données chiffrées et comparables.
• Adoption et maturité : Local Deep Research est opérationnel avec des benchmarks établis, tandis qu’ODS est encore en attente avec une liste d’attente importante (1,75 million), signe d’un fort intérêt mais d’une accessibilité limitée [3].

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Adéquation aux cas d’usage

En évaluant l’adéquation de sentient-agi/OpenDeepSearch (ODS) et LearningCircuit/local-deep-research (LDS) à différents scénarios de recherche, il est essentiel de considérer leurs fonctionnalités et capacités uniques.

1. Tâches de recherche complexes
   • LDS est particulièrement adapté aux chercheurs ayant besoin d’un agent capable de gérer des tâches multi-étapes. Son design met l’accent sur la synthèse efficace de grandes quantités d’informations en ligne [123]. Cela en fait un choix idéal pour des projets nécessitant un raisonnement dynamique et des techniques adaptatives pour naviguer dans des environnements informationnels complexes.
   • ODS, est efficace en recherche et en raisonnement. L’orchestration de multiples agents IA permet d’améliorer les résultats et d’effectuer des recherches complexes. ODS vient concurrencer les solutions propriétaires.
2. Transparence et contrôle
   • ODS excelle dans les scénarios où transparence et contrôle sont primordiaux. Il offre aux chercheurs une meilleure visibilité sur leurs processus de données, répondant aux besoins en matière de confidentialité et de personnalisation [124]. Cela en fait un choix privilégié pour ceux qui valorisent les avantages de l’open source et le contrôle des données.
3. Performance vs. transparence
   • Les deux outils atteignent des niveaux de performance comparables aux solutions propriétaires comme Perplexity et ChatGPT Search, garantissant une grande efficacité. Cependant, pour les chercheurs privilégiant les avantages de l’open source, comme la personnalisation et la transparence, ODS et LDS constituent des alternatives supérieures aux solutions propriétaires [124].
4. Limites et compromis
   • Un inconvénient potentiel identifié est la verbosité et la latence accrue lorsque les modèles considèrent de nombreux scénarios, ce qui peut conduire à une surcharge d’informations [125]. Les chercheurs doivent pondérer ce risque face aux avantages selon leurs besoins spécifiques.

Les deux outils offrent des performances élevées mais répondent à des priorités différentes dans les scénarios de recherche.

Conclusion

Réflexions finales

En évaluant les deux solutions open source, OpenDeepSearch (ODS) et Local Deep Research (LDS), des forces distinctes apparaissent, chacune répondant à des besoins spécifiques des utilisateurs.

ODS se distingue par ses capacités de recherche sémantique, intégrant des modèles d’apprentissage profond pour un traitement avancé des requêtes. Cela en fait un choix idéal pour les applications nécessitant des fonctionnalités de recherche précises et sensibles au contexte. Son interface est plus technique que LDS.

LDS, quant à lui, se démarque par son interface conviviale et son accent sur l’efficacité des outils de recherche. Il est particulièrement adapté aux environnements où la simplicité d’utilisation et l’accès rapide à l’information sont primordiaux. Son design léger garantit un fonctionnement fluide même sur des ressources matérielles limitées.

Perspectives d’amélioration

Pour l’avenir, l’intégration du framework MNN d’Alibaba [127] ouvre des perspectives prometteuses.

• Du côté d’ODS, les performances ultra-rapides de MNN et son support des LLM multimodaux sur Android pourraient considérablement accélérer les recherches et élargir la compatibilité multiplateforme.
• Pour LDS, tirer parti de l’architecture légère de MNN renforcerait sa portabilité et son efficacité sur une variété d’appareils.

Recommandations

1. Pour des besoins avancés en recherche : les utilisateurs recherchant des fonctionnalités sémantiques sophistiquées devraient privilégier OpenDeepSearch. Son intégration avec MNN pourrait encore améliorer ses performances, en faisant un outil puissant pour des tâches complexes pilotées par l’IA.
2. Pour des outils de recherche centrés sur l’utilisateur : ceux qui accordent la priorité à la simplicité et à l’efficacité devraient opter pour Local Deep Research. Son association avec MNN pourrait accroître sa portabilité sans sacrifier ses fonctionnalités.

Verdit

Les deux projets offrent des solutions précieuses adaptées à des besoins distincts. En intégrant des frameworks comme MNN, ils pourraient élargir encore leurs capacités, améliorant leurs performances et leur accessibilité dans des applications variées.

Les deux solutions nécessitent des compétences techniques pour les installer. LDS est cependant plus accessible et son interface plus conviviale. ODS nécessite plus de temps pour être correctement installé, en revanche son architecture novatrice en fait un choix idéal si la précision et la qualité des données est le critère essentiel.

Vu qu’il s’agit d’outils open source, rien ne vous empêche d’installer les deux. Pour les utilisateurs débutants avec ce type d’outil, LDS est à privilégier. Une fois monté en compétence, passez à ODS.