Étude Perplexity-Harvard : les agents IA recomposent le travail du savoir

L'étude Perplexity-Harvard révèle que l'orchestrateur d'agents Computer réduit de 87 % le temps de travail et accélère de 25 fois l'exécution des tâches.

Avec des chercheurs de la Harvard Business School, Perplexity publie sa première étude d'ampleur sur l'usage réel de Perplexity Computer, son orchestrateur d'agents lancé en février, comparé à Search, son moteur de réponses. L'analyse porte sur trois axes : autonomie, efficacité et périmètre des tâches.

Sur l'autonomie, l'écart est net. À tâches comparables (10 000 paires appariées), Computer effectue en moyenne 26 minutes d'exécution machine par session contre 33 secondes pour Search, soit environ 48 fois plus de travail automatisé, sans abandon plus fréquent et en enchaînant davantage d'appels d'outils externes via MCP ou API. La qualité ne baisse pas : l'insatisfaction au tour suivant tombe à 1,3 % contre 2,9 %.

Côté efficacité, l'étude estime, sur tâches identiques, une réduction moyenne de 87 % du temps et de 94 % du coût lorsque l'humain passe de l'exécution à la supervision ; les entretiens d'utilisateurs évoquent une accélération médiane de 25 fois. Surtout, le périmètre s'élargit : les usagers de Computer travaillent hors de leur métier d'origine dans 59 % des cas (contre 50 %) et s'attaquent à des tâches plus complexes (76 % de requêtes à cognition d'ordre supérieur, contre 55 %). Là où Search explique, Computer produit.

L'étude reste prudente : fenêtre d'observation précoce, premiers adoptants déjà rompus à l'IA, estimations dépendantes d'hypothèses sur le temps humain équivalent.