Quand une même vérification revient chaque semaine, il faut souvent repartir de zéro : retrouver les données, les classer puis préparer un résultat à relire. Sur Mac, Perplexity ajoute désormais Teammates, une fonction qui permet de confier ce type de mission à des agents d’intelligence artificielle. Selon Perplexity, l’accès est réservé aux abonnés Perplexity Max.
Donner une responsabilité plutôt que poser une question
Teammates ne fonctionne pas comme une simple conversation dans laquelle on envoie une demande isolée. L’utilisateur attribue un objectif à un ou plusieurs agents, qui organisent ensuite les tâches nécessaires. Perplexity cite notamment le suivi d’indicateurs, le tri des rapports de bugs reçus, l’étude d’un nouveau marché, l’assurance qualité, le service client et les campagnes de croissance.
Quand la mission prend de l’ampleur, ces agents peuvent solliciter d’autres agents. L’ambition affichée par Perplexity est de poursuivre le travail jusqu’à la préparation d’un résultat que l’utilisateur pourra examiner. La fonction s’appuie sur le système d’orchestration d’IA déjà employé par le service.
Teammates arrive dans l’application Mac
Cette possibilité existait déjà sur iOS et sur le Web. Son arrivée dans l’application Perplexity pour Mac permet de retrouver ces équipes d’agents sur l’ordinateur utilisé pour les documents, les tableaux et le suivi de projets. Concrètement, un abonné Max peut leur déléguer une première passe sur des signalements clients, une veille de secteur ou des métriques à suivre régulièrement, avant de reprendre la main pour vérifier le résultat.
Ce n’est donc pas un outil qui remplace le jugement de la personne chargée du dossier. Son rôle est plutôt de limiter les actions répétées entre le moment où une tâche est confiée et celui où son résultat doit être contrôlé.
Ce que ça change
La différence est importante pour les tâches qui se répètent : au lieu de reformuler chaque étape dans une nouvelle requête, l’utilisateur peut définir un rôle et un objectif. Pour les abonnés Perplexity Max, l’intérêt dépendra surtout de la qualité des résultats produits et de leur capacité à s’intégrer dans une routine de recherche, de support ou de suivi. Le bon réflexe restera de vérifier ce que les agents ont préparé avant d’en faire une décision ou une réponse définitive.
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Source : Perplexity AI (X)
