Comment Computer transforme le travail intellectuel

Cette semaine, en collaboration avec des chercheurs de la Harvard Business School, nous avons publié une nouvelle étude examinant la manière dont les individus utilisent réellement Perplexity Computer dans le monde réel. Et comment, en seulement trois mois d'existence, cet outil modifie déjà la nature du travail intellectuel. Voici un court résumé de nos conclusions et les raisons pour lesquelles nous estimons qu'il mérite une attention particulière.

Pourquoi nous avons mené cette recherche

Au cours des dernières décennies, l'informatique s'est rapprochée de notre travail. Chaque nouvelle interface, de la ligne de commande à l'interface graphique en passant par l'écran tactile, a pris en charge davantage de tâches, réduisant ainsi la charge pesant sur l'utilisateur.

À mesure que les interfaces se simplifiaient, nos questions en faisaient de même. Toutefois, les utilisateurs devaient toujours décomposer leurs requêtes en plusieurs étapes, les saisir manuellement et reconstituer les résultats.

Perplexity Computer change la donne. Il orchestre plus de 20 modèles de pointe via des fichiers et des outils, transformant une requête en équipes d'agents capables de comprendre l'objectif, de répartir le travail et d'agir de manière asynchrone. L'utilisateur demande le résultat, et non le processus.

Nous voulions savoir ce qui se passe lorsque les gens commencent réellement à travailler de cette manière.

Nos conclusions

Les utilisateurs demandent l'exécution d'un travail, pas seulement des réponses.

La recherche fournit des réponses. Computer les exécute. Pour des requêtes quasi identiques, Computer a effectué en moyenne 26 minutes de travail machine contre 33 secondes pour la recherche, soit une multiplication par 48 de l'efficacité sur une même tâche. Ces minutes sont consacrées à la recherche, à l'édition, à l'exécution de code et à l'accès aux outils connectés ; Computer a réalisé environ douze fois plus d'appels à des applications et connecteurs externes par Session que la recherche. L'effort de l'utilisateur se concentre aux deux extrémités : la définition de l'objectif et la vérification du résultat. La phase intermédiaire est gérée par les agents.

Il est nettement plus rapide et plus économique.

Sur 10 000 paires de tâches comparées - le même type de requête effectué à la fois sur la recherche et sur Computer - Computer a réduit le temps estimé de 87 % et le coût de 94 %. Un flux de travail qui prenait 269 minutes est passé à 36 minutes.

Ces économies ont été constatées dans 18 domaines : logiciel, finance, marketing, santé, droit, éducation, et plus encore. Lors des entretiens avec les utilisateurs, la médiane des personnes interrogées a rapporté que leur travail était 25 fois plus rapide. Certains ont fait état d'accélérations dépassant 300 fois.

Les demandes sont devenues plus ambitieuses et plus vastes.

L'exécution étant prise en charge, la barrière à la réalisation de projets ambitieux s'abaisse. 23 % des requêtes adressées à Computer concernaient des tâches que les utilisateurs n'avaient jamais demandées à la recherche - notamment dans les domaines du logiciel, du développement web, de la documentation et de la visualisation de données ; il s'agissait bien de tâches, et non de questions.

La moitié de toutes les requêtes adressées à Computer demandaient à celui-ci de produire quelque chose - soit deux fois plus que sur la recherche - et 76 % exigeaient une analyse, une évaluation ou une création plutôt qu'une simple consultation, contre 55 % sur la recherche. 71 % impliquaient un travail abstrait et non routinier, contre 53 % pour la recherche. Une tâche type sur Computer couvrait 2,4 domaines d'expertise, tandis que la recherche ne s'appuyait que sur 1,74 domaine, et présentait trois fois moins de probabilités de nécessiter 3 domaines ou plus.

Les utilisateurs ont également travaillé en dehors de leur propre champ de compétences. Sur 8 000 utilisateurs issus de huit groupes professionnels, les individus ont effectué un travail en dehors de leur profession principale 59 % du temps avec Computer, contre 50 % avec la recherche.

La qualité n'a pas baissé.

S'attaquer à des travaux plus complexes dans différents domaines n'a pas altéré la qualité. L'orchestration multi-modèles permet à Computer d'associer chaque étape au modèle le plus adapté ; ainsi, une requête couvrant la recherche, l'analyse et la conception est traitée par le modèle approprié à chaque étape, plutôt que par un seul modèle pour l'ensemble. Ce routage permet de maintenir le niveau de qualité, même lorsque les requêtes deviennent plus complexes.

Pourquoi cela est intéressant

L'IA est rapide. Cela est attendu.

Le constat le plus intéressant réside dans l'utilisation que les gens font du temps ainsi gagné. Lorsque l'exécution devient peu coûteuse, le calcul change. Un travail qui n'en valait pas la peine auparavant devient soudainement intéressant. Un travail qui nécessitait autrefois un spécialiste est désormais quelque chose que vous pouvez tenter de réaliser vous-même avec crédibilité.

Le goulot d'étranglement du travail intellectuel n'était que rarement la recherche d'informations ; c'était la capacité d'exécution. Perplexity Computer prend en charge cette capacité et, par conséquent, les objectifs deviennent plus ambitieux. Les utilisateurs passent du statut d'opérateur à celui de superviseur, passant moins de temps à exécuter le flux de travail et plus de temps à fixer l'objectif et à vérifier le résultat.

Et ensuite ?

Nous n'en sommes qu'au début. Computer n'a que trois mois, les utilisateurs s'habituent à travailler avec lui, et les flux de travail ainsi que les usages s'adapteront indubitablement avec le temps.

Cependant, ces données démontrent déjà des changements de comportement au niveau individuel.

La manière dont cela s'agrège au niveau des équipes et de l'organisation reste la question ouverte, et celle qui nous intéresse le plus pour la suite.

Vous pouvez en apprendre davantage sur cette recherche, y compris la méthodologie complète, les graphiques et les mises en garde, dans le blog technique et le document de recherche.