NotebookLM : L’IA de Google qui fait tes recherches

En bref

• NotebookLM passe à la vitesse supérieure : Google ajoute Deep Research (recherche automatisée + rapports sourcés) et la compatibilité Word/Sheets (fin des conversions manuelles).
• 2 modes de recherche : Fast (résultats rapides) vs Deep (analyse en arrière-plan, rapports structurés).
• Mais attention : fiabilité des sources et limites techniques (1M jetons = bien, mais suffisant ?) restent à surveiller.

Tu en as marre de passer des heures à trier des sources et résumer des PDF ? Google vient de booster NotebookLM avec une fonction Deep Research qui fait le boulot à ta place – et en plus, ça marche maintenant avec tes fichiers Word et Sheets. Mais est-ce que c’est vraiment révolutionnaire, ou juste un coup de com’ bien ficelé ? On décrypte.

Deep Research : l’IA qui fait tes devoirs (ou presque)

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Google a ajouté une fonctionnalité qui pourrait bien changer la vie des étudiants, des chercheurs et des pros : Deep Research. L’idée ? L’IA scanne des centaines de sites, génère un plan de recherche, affine les résultats, puis te sort un rapport sourcé que tu peux ajouter directement dans ton carnet.

Comment ça marche ?

• Fast Research : Si tu veux un résultat rapide, c’est fait en 2 minutes. Mais ça reste superficiel.
• Deep Research : Pour des rapports complets, l’analyse se fait en arrière-plan pendant que tu bosses sur autre chose. Exemple ? Tu veux un dossier sur « l’impact des IA génératives sur l’emploi » → NotebookLM te sort un plan structuré + sources en 10-15 min.

Les limites

• Fiabilité : Comment NotebookLM vérifie-t-il les sources ? Risque de hallucinations (comme tous les LLM).
• Profondeur : 1M jetons, c’est bien, mais un vraiment gros dossier (ex : thèse) pourrait saturer.

Chiffre clé :

➡ « Deep Research peut analyser et synthétiser des données 6x plus vite qu’un humain moyen » (source : blog Google).

Fin des conversions : Word, Sheets et Drive directement intégrés

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Google a enfin réglé un problème relou : les conversions manuelles de fichiers. Désormais, NotebookLM supporte :

• Microsoft Word (.docx) → Plus besoin de convertir en PDF.
• Google Sheets → Analyse de données/statistiques directement depuis le tableau.
• Google Drive → Ajout via lien copié-collé (plusieurs URLs possibles, séparées par des virgules).
• PDFs → Plus besoin de télécharger/re-uploader si déjà dans Drive.
• Bientôt les images (notes manuscrites, documents scannés).

Comparaison avec la concurrence

| Outil | Deep Research | Word/Sheets | Sources externes | Mobile |

|—————-|—————|————-|——————-|——–|

| NotebookLM | ✅ (nouveau) | ✅ (nouveau)| ✅ (Drive/URL) | ✅ |

| Perplexity | ❌ | ❌ | ✅ (limité) | ✅ |

| Copilot | ⚠️ (basique) | ✅ | ❌ | ✅ |

Problème potentiel

• Vie privée : Si tu uploades des fichiers sensibles (contrats, données perso), où sont-ils stockés ? Google est loin d’être transparent sur ce point.

NotebookLM vs la concurrence : qui gagne la course des assistants IA ?

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Points forts de NotebookLM

• Intégration Google Drive = fluide (vs Copilot qui impose OneDrive).
• Deep Research en arrière-plan = unique (Perplexity et Copilot font du « recherche », mais pas aussi structuré).
• Gemini 2.5 Flash = meilleur raisonnement multi-étapes que GPT-4o mini (source : benchmarks ML).

Points faibles

• Pas open-source → Impossible de vérifier comment les sources sont triées.
• Dépendance à Google : Si tu quittes l’écosystème (ex : passe à Microsoft 365), tu perds en compatibilité.
• Prix : Pour l’instant gratuit, mais combien de temps ? (Google a l’habitude de monétiser après.)

Pour qui ?

• Étudiants → Rapports sourcés en 10 min.
• Chercheurs/Journalistes → Gain de temps sur la veille.
• Pros (marketing, data) → Analyse de Sheets sans Excel.

À éviter si

• Tu travailles sur des données ultra-sensibles (mieux vaut un outil local).
• Tu veux 100% de contrôle sur les sources (l’IA peut rater des nuances).

NotebookLM devient vraiment utile avec Deep Research et la compatibilité Word/Sheets – surtout si tu es déjà dans l’écosystème Google. Mais attention : ce n’est pas magique. Les rapports générés restent à vérifier, et la dépendance à Big G peut poser problème. À tester sans hésiter… mais sans non plus jeter tes vieux réflexes de recherche manuelle.