IA Skywork
Dans le monde réel, un livrable IA n’a de valeur que s’il est crédible, sourcé et actionnable. À partir d’un test consacré à Skywork, comparé à GenSpark et Manus, on décortique ce qui change — et ce qui reste à prouver.
La démonstration donne Skywork gagnant sur la structure, la traçabilité et la qualité de livrables prêts à l’emploi (PPT, Excel, page web), au-delà de simples “murs de texte”.
Les chiffres et constats ci-dessous proviennent d’un test. Ils constituent une évaluation indépendante.
Beaucoup d’outils IA livrent des pavés de texte sans figure, tableau ni lien source. Résultat : impossible d’embarquer un COMEX ou de nourrir un mémoire académique sans retravailler lourdement.
En contexte pro, la question n’est pas “est-ce bien écrit ?” mais “puis-je vérifier ?”. Sans citation claire, date, provenance et fiabilité de la source, un rapport reste fragile.
Le monde académique demande des références rigoureuses ; l’entreprise exige des livrables prêts à décider. Il faut donc un moteur de recherche orienté livrable.
Réputé rapide, mais des plantages sont évoqués. Même lorsque ça sort, le rendu peut manquer d’images ou de structure.
Manus affiche les sources pendant la recherche. C’est un vrai plus pour la confiance, même si la densité analytique peut varier selon les cas.
Skywork est présenté comme un assistant qui lit un ensemble substantiel de documents, relie les idées et synthétise en livrables professionnels.
Après un plantage initial, un rapport incomplet, des images manquantes : difficile à exploiter tel quel.
Un livrable court (~2 465 mots), plus proche d’un article de blog que d’un rapport de recherche approfondi.
Un document basé sur 65 sources, ultra-professionnel, avec graphiques et données vérifiables. Le type de livrable qu’on peut intégrer dans un comité technique.
Une nouvelle fois, un mur de texte. Lisible, oui. Actionnable, non.
La structure tabulaire et les listes rendent le contenu utilisable pour une première prise de décision.
Table des matières, graphiques interactifs, schémas : un rendu consulting-ready. Idéal pour une réunion client ou une note de synthèse interne.
Cette fois, GenSpark livre un manuel utilisable, clair et opérationnel.
Bon équilibre entre concision et pertinence, même si certains détails techniques pourraient être étoffés.
Le game-changer mis en avant : chaque information ou chiffre renvoie au clic à sa source. Traçabilité granulaire et immédiate.
Résultats cités : Skywork 92,5 %, Manus 86 %, Open (GPT) 74,3 %. Cela suggère une capacité plus élevée à traiter des questions complexes, selon le protocole.
Skywork 94,5 % — GPT-4 38,2 %. Un écart qui, s’il se confirme hors démo, changerait la donne sur certains use cases.
Jusqu’à –60 % vs. solutions dominantes, d’après lev test. À vérifier selon volumétrie, domaine et processus internes.
Skywork n’est pas un simple chatbot ni un “Google sous stéroïdes”. Il est présenté comme un orchestrateur de recherche axé livrables.
Au lieu d’empiler des passages, l’outil comprend le contexte, identifie des schémas et connecte les idées entre documents.
Lire beaucoup n’est pas suffisant : il faut synthétiser. L’apport mis en avant : transformer l’agrégat de 65 sources en rapport cohérent, sourcé et visuel.
Un deck directement prêt à présenter : structure, slides, éléments graphiques. Gain de temps pour les équipes commerciales et comités.
Pas juste un CSV : un fichier Excel avec formules et visualisations. Parfait pour simuler, mettre à jour et partager.
Transformer un rapport en page web consultable : utile pour la documentation interne, les mini-sites de projet ou les dossiers clients.
Possibilité (selon la démo) de brancher vos docs internes à la base de connaissances pour des recherches ultérieures personnalisées.
Les résultats cités sont ceux du test. Une réplication indépendante est indispensable avant de faire évoluer vos process.
La performance dépend du domaine, de la qualité des sources, et du périmètre défini. Les scores ne sont pas universels.
Même avec traçabilité au clic, vérifiez les dates, la réputation et la méthodologie des sources. Les marchés évoluent vite.
Si vous intégrez des documents internes, définissez qui accède, où sont stockées les données et comment elles circulent (conformité RGPD, NDA, etc.).
On clarifie la question de recherche, les livrables attendus (PPT, Excel, page web), le périmètre des sources et les critères de qualité (scope, granularité, délais).
On configure la collecte (web + interne), la citation systématique, la traçabilité et les règles de consolidation (déduplication, pondération, versions).
On génère un rapport structuré avec ToC, tableaux et graphiques, en veillant à la narration (problème → analyse → recommandations), puis on exporte en PPT/Excel/Web.
On mène une revue humaine : contrôle des chiffres clés, test de reproductibilité des sources, validation factuelle.
On conçoit des templates réutilisables, des checklists qualité, et des workflows pour ancrer la pratique dans vos équipes.
Ce que montre le test, c’est un passage du texte à la preuve : des livrables propres, sourcés et convaincants. Si les chiffres se confirment dans vos contextes, l’ère des murs de texte peut vraiment toucher à sa fin.
Vous voulez voir ce que cela donne sur vos sujets ? On pilote un POC : étude de marché, comparatif technique, livre blanc. On paramètre, on produit, on vérifie, et vous décidez.
D’après le test, non. Il fonctionne comme un assistant de recherche axé livrables : compréhension du contexte, synthèse multi-sources et exports pro.
Non. Ils proviennent d’un test spécifique. Les performances peuvent varier selon le domaine, le jeu de données et vos exigences.
C’est possible, mais il faut un cadre de sécurité (droits d’accès, chiffrement, stockage, RGPD). Nous vous aidons à le définir.
Elle réduit le doute : chaque chiffre renvoie à sa source. Pratique pour les audits, la due diligence et les comités exigeants.
Commencez par un cadrage clair (question, livrables, sources), puis un POC de 2–3 semaines pour tester la valeur sur un cas prioritaire.
Prompt intelligence artificielle robuste pour agent métier : 7 patrons prêts à copier-coller (spécial monfreelancer.fr)…
Automatisation IA en ETI : la méthode impact × faisabilité Votre backlog déborde d’idées d’automatisation…
Mieux utiliser l’IA que 99 % des entreprises : les 3 voies concrètes pour 2025…
Salon Intelligence Artificielle 2025 : récit d’un jour où tout a basculé (et ce que…
GPT-5 Codex : le modèle spécialisé pour le code est-il prêt pour la prod ?…
Nano Banana : l’IA de Google qui révolutionne la génération d’images Pourquoi Nano Banana attire…