Wide Research

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Qu’est-ce que la Recherche Ample ?

La Recherche Ample est l’approche de Manus pour gérer les tâches impliquant le traitement de nombreux éléments similaires, comme l’analyse de 100 produits, la recherche sur 50 entreprises ou la génération de 20 contenus. Au lieu d’utiliser un seul Agent AI qui traite les éléments séquentiellement, la Recherche Ample déploie des centaines d’Agents indépendants qui travaillent en parallèle. Chaque agent reçoit son propre contexte dédié et traite un élément indépendamment. Cette architecture résout la limitation de la fenêtre de contexte qui entraîne une dégradation de la qualité des systèmes AI traditionnels à mesure que le nombre d’éléments augmente.

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Le problème de la fenêtre de contexte

Les systèmes AI traditionnels, y compris la plupart des chatbots, fonctionnent avec une fenêtre de contexte fixe—une limite sur la quantité d’informations qu’ils peuvent traiter activement simultanément. Lorsqu’on leur demande d’analyser de nombreux éléments séquentiellement :

• Éléments 1-5: Analyse détaillée et approfondie avec contexte complet disponible
• Éléments 10-20: Les descriptions deviennent plus courtes à mesure que le contexte se remplit
• Éléments 30+: Résumés génériques et erreurs accrues à mesure que le contexte antérieur est compressé ou perdu

Cette dégradation se produit car l’AI doit conserver tous les éléments précédents en mémoire tout en en traitant de nouveaux. La recherche montre que ce “seuil de fabrication” se produit généralement autour de 8 à 10 éléments pour la plupart des systèmes AI.

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Comment fonctionne la Recherche Ample

La Recherche Ample utilise une architecture fondamentalement différente : 1. Décomposition de la tâche: L’Agent principal analyse votre demande et la décompose en sous-tâches indépendantes (par exemple, “recherche entreprise n°1”, “recherche entreprise n°2”, etc.) 2. Déploiement d’Agents Parallèles: Chaque sous-tâche est attribuée à un Agent dédié avec sa propre fenêtre de contexte vierge 3. Traitement Indépendant: Les Agents travaillent simultanément, chacun menant une recherche approfondie sans se disputer l’espace de contexte 4. Synthèse des Résultats: L’Agent principal collecte toutes les sous-tâches terminées et les assemble dans le format que vous avez demandé (tableau, rapport, ensemble de données, etc.) Résultat: L’élément n°250 reçoit la même profondeur d’analyse que l’élément n°1, car chacun dispose de son propre Agent dédié et d’une fenêtre de contexte complète.

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Démarrage Rapide

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Demande Simple

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Demande Détaillée

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Demande Créative

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Exemples Réels

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Exemple 1 : Recherche sur 250 Chercheurs en AI

Résultat: Base de données complète avec 250 profils détaillés Relecture: https://manus.im/share/IXdMjxObbFKbIjUUkBk4EH?replay=1 Pourquoi ça fonctionne:

• Aucun autre outil AI ne peut gérer une tâche de cette ampleur
• Chaque chercheur bénéficie d’une recherche indépendante et approfondie
• Tableau généré et rempli automatiquement avec tous les champs
• Qualité constante du chercheur n°1 au n°250

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Exemple 2 : Comparaison de 100 Modèles de Baskets

Résultat: Tableau complet d’étude de marché avec 100 produits Relecture: https://manus.im/share/3zvs5smekSmn4lS14n9QNg?replay=1 Pourquoi ça fonctionne:

• Recherche indépendante et approfondie sur chaque produit
• Extraction de données structurées à grande échelle
• Organisation et tri automatiques
• Aucune dégradation de la qualité sur 100 éléments

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Exemple 3 : Analyse des Chronologies AGI

Résultat: Analyse complète incluant la visualisation des données Relecture: https://manus.im/share/GajPnKzrpM4pEbpcrKDmx0?replay=1 Pourquoi ça fonctionne:

• Synthétise les informations provenant de dizaines de sources
• Crée une représentation visuelle des résultats
• Identifie les modèles et les valeurs aberrantes
• Fournit des résumés fondés sur des preuves

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Exemple 4 : Recherche de 20 Biographies

Résultat: 20 biographies complètes avec une structure cohérente Relecture: https://manus.im/share/ayLBetEJkfSIVuWKo2toPn?replay=1 Pourquoi ça fonctionne:

• Chaque biographie est recherchée de manière approfondie et indépendante
• Structure cohérente pour toutes les entrées
• Recherche approfondie multi-source pour chaque individu
• Pas de raccourcis ni de génération de contenu générique

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Exemple 5 : Modification en masse de photos de profil LinkedIn

Résultat: 50 photos de profil éditées professionnellement Relecture: https://manus.im/share/5iT2464ldyvdf1FMxUOCsW?replay=1 Comment ça fonctionne:

• Remplace les outils micro-SaaS pour le traitement d’images en masse
• Applique des modifications cohérentes à toutes les images
• Automatise le processus de téléchargement et de traitement
• Résultats professionnels à grande échelle

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Exemple 6 : Extraction d’une Bibliothèque de Prompts GitHub

Résultat: Base de données structurée contenant plus de 100 Prompts Relecture: https://manus.ai/share/wxTg2q4hV6GN4YY4KnQeFx?replay=1 Comment ça fonctionne:

• Extrait et structure les informations à grande échelle
• Catégorisation et étiquetage automatiques
• Crée une base de données organisée et consultable
• Gère les tâches complexes de web scraping

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Cas d’utilisation par Catégorie

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Pourquoi choisir la Recherche Ample plutôt que d’autres outils

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Quand utiliser la Recherche Ample

Idéal pour:

• Veille concurrentielle (Analysez plus de 50 concurrents)
• Étude de marché (Comparez plus de 100 produits)
• Recherche académique (Résumez plus de 30 articles)
• Génération de leads (Recherchez plus de 200 prospects)
• Création de contenu (Générez plus de 20 éléments similaires)
• Extraction de données (Scrapez et structurez plus de 100 pages)
• Traitement en masse (Modifiez plus de 50 images/fichiers)

Moins idéal pour:

• Analyse approfondie unique (Utilisez le mode Agent régulier)
• Tâches nécessitant une dépendance séquentielle
• Recherche interactive en temps réel
• Tâches impliquant moins de 10 éléments

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Conseils pour de Meilleurs Résultats

Soyez explicite concernant la structure:

• ✅ “Créez un tableau avec les colonnes suivantes : Nom, Entreprise, Titre, E-mail, LinkedIn”
• ❌ “Recherchez ces personnes”

Spécifiez l’échelle à l’avance:

• ✅ “Analysez les 100 entreprises de cette liste”
• ❌ “Analysez quelques entreprises”

Décrivez le format de sortie souhaité:

• ✅ “Organisez dans une feuille de calcul triable avec des filtres”
• ❌ “Donnez-moi les résultats”

Incluez les critères d’évaluation:

• ✅ “Notez chaque produit en fonction de : Prix, Fonctionnalités, Avis, Disponibilité”
• ❌ “Comparez ces produits”

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FAQ

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