Les utilisateurs de Perplexity ont de quoi se réjouir ! Depuis un certain temps, ils ont désormais la possibilité de faire leurs recherches en se servant de DeepSeek R1. De quelle manière l’utiliser ?
Sommaire
DeepSeek R1 en quelques lignes
Avant d’évoquer l’utilisation de DeepSeek R1, voyons tout d’abord de quoi il s’agit ! Lancé par l’entreprise chinoise DeepSeek, DeepSeek-R1 n’est autre qu’un modèle de raisonnement qui se positionne comme un concurrent direct du modèle o3-mini d’Open AI. En effet, cette IA de raisonnement open source présente des performances similaires à celles du modèle d’Open AI. Toutefois, force est de constater que le modèle de la firme américaine conserve une petite longueur d’avance en matière de raisonnement factuel et de codage.
Cela étant dit, DeepSeek R1 constitue une très bonne alternative et ce modèle séduit également par son accessibilité. Faut-il rappeler que les entreprises doivent débourser 200 dollars/mois si elles veulent profiter du plan Pro du modèle d’Open AI ? Ce coût peut être important pour les petites structures et les développeurs qui ne disposent malheureusement pas d’un gros budget. L’arrivée de DeepSeek R1 est donc une aubaine.
Les points forts de DeepSeek R1
Par rapport à DeepSeek R1 Zéro, DeepSeek R1 a été développé à travers une approche hybride (combinaison de la mise au point supervisée avec la technique de renforcement par apprentissage ou RL). Le but étant de s’affranchir des limites de l’apprentissage par renforcement pur. Ce dernier ne permettait pas au modèle R1 Zéro de communiquer efficacement son raisonnement. En outre, les résultats fournis peuvent parfois manquer de précision et de clarté. Ainsi, DeepSeek R1 a bénéficié de certaines améliorations. À cet effet, le raisonnement fragmenté ainsi que le mélange des langues sont réduits au maximum.
Autre avantage : DeepSeek R1 affiche une grande flexibilité. Il est possible de l’affiner pour qu’il puisse s’adapter à des tâches ou secteurs spécifiques. Toutefois, vous devez être prêt à mobiliser d’importantes ressources informatiques.
Y a-t-il des limitations ?
Côté inconvénient, il peut arriver que DeepSeek R1 rencontre des difficultés quand il s’agit de requêtes multilingues. Sachez que le modèle est surtout optimisé pour 2 langues à savoir le chinois et l’anglais. Ainsi, si vous effectuez des requêtes dans d’autres langues, on constate une diminution au niveau de la performance. On peut espérer que les prochaines mises à jour vont pouvoir résoudre ces problèmes.
De quelle manière utiliser DeepSeek R1 ?
Depuis peu, le modèle R1 a fait son intégration au sein du moteur de recherche de Perplexity (option Pro Search). Pour utiliser DeepSeek R1 sur Perplexity, vous n’aurez pas besoin d’effectuer des manipulations ou de procédure compliquée. En fait, c’est tout le contraire ! Via votre compte, vous n’avez qu’à ouvrir Perplexity et lancer ensuite un nouveau fil de discussion. Une fenêtre apparaît alors à l’écran et au niveau de la barre de prompt (plus précisément dans le coin inférieur droit), il vous faudra cocher « Pro ». Vous trouverez à côté du sélecteur une petite flèche qui pointe vers le bas. Cliquez dessus et un encart va alors apparaître vous permettant de choisir le modèle que vous allez utiliser. En tout, il y a 2 modèles qui s’affichent : OpenAI et DeepSeek R1. Il vous suffit de sélectionner ce dernier et de taper ensuite votre prompt. Et voilà, il ne reste plus qu’à attendre les résultats !
Il est à noter que si les résultats fournis ne sont pas satisfaisants, vous avez toujours la possibilité de sélectionner un autre modèle. Mais comme évoqué plus haut dans cet article, DeepSeek R1 est tout aussi performant que le modèle o3-mini d’OpenAI.
Quid de la sécurité des données ?
Certains utilisateurs s’inquiètent de la sécurité de leurs données, ce qui est compréhensible. Mais la société Perplexity, par le biais de son PDG, a tenu un discours rassurant à leur égard. Ainsi, si vous vous servez des modèles open source sur Perplexity, vous n’aurez pas à vous soucier de vos données dans la mesure où ces dernières sont sur des serveurs occidentaux.
Et qu’en est-il de la censure ?
En suggérant R1, Perplexity a indiqué qu’elle a procédé à la suppression d’une partie de la censure qui a été intégrée au modèle. En effet, lorsque l’utilisateur pose une question à Perplexity à l’aide de R1, on constate que le modèle ne subit pas trop de restriction. Néanmoins, il faut reconnaître qu’il évite certains sujets en refusant de répondre à des questions précises par exemple : « Que s’est-il passé sur la place de Tiananmen ? ».
DeepSeek R1 n’est certes pas un modèle parfait, mais il a quand même le mérite d’être performant en faisant jeu égal avec d’autres modèles connus d’OpenAI. Son accessibilité constitue également un atout de taille surtout pour les professionnels à petit budget. Il ne reste plus qu’à attendre et voir comment ce modèle va s’améliorer dans les prochains mois.