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Laboratoire de perplexité : Un guide avec 5 exemples pratiques

Découvrez Perplexity Labs, ses fonctionnalités de création de rapports, de tableaux de bord et d'applications web, et comment l'utiliser à travers des exemples pratiques.
Actualisé 2 juin 2025  · 8 min de lecture

Perplexity Labs Perplexity Labs est un outil d'IA basé sur des projets qui permet de générer des rapports complets, des tableaux de bord et des applications web simples à l'aide d'invites en langage naturel.

Après avoir testé la plateforme avec mes propres invites, j'ai été réellement impressionné par ses capacités d'exécution de code et sa capacité à générer des applications web soignées en utilisant uniquement HTML, CSS et JavaScript. Ce qui rend la chose encore plus attrayante, c'est que toutes ces fonctionnalités sont proposées dans le cadre d'un abonnement mensuel de 20 $.

Dans ce blog, j'expliquerai ce qu'est Perplexity Labs, comment l'utiliser et je testerai ses capacités à travers cinq exemples pratiques.

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Qu'est-ce que Perplexity Labs ?

Perplexity Labs est un outil alimenté par l'IA conçu pour transformer les demandes des utilisateurs en projets complets tels que des rapports, des feuilles de calcul, des tableaux de bord et des applications web simples. Si vous avez utilisé Manus AI auparavant, l'expérience est assez similaire.

Pour vous aider à comprendre le fonctionnement des laboratoires Perplexity, je vais vous présenter un exemple tiré de la galerie Galerie des Labs: a tableau de bord de la performance d'un portefeuille qui compare des stratégies d'investissement traditionnelles et alimentées par l'IA.

Lorsque vous créez un laboratoire, vous remarquerez qu'il est différent d'un chat Perplexity standard. Contrairement à un fil de discussion traditionnel, un laboratoire dispose de volets supplémentaires pour Apps, Assets et Images en plus des voletsTâches et Sources habituels :

exemple de laboratoire de perplexité

Le tableau de bord interactif

Les Applications apparaît lorsque vous demandez explicitement une application web, un tableau de bord ou une présentation, comme dans cet exemple :

Le volet Apps de Perplexity Labs présente un tableau de bord financier interactif avec des graphiques et des visualisations de données.

Il compare les performances globales d'un portefeuille d'actions traditionnel et d'un portefeuille alimenté par l'IA, avec des sections supplémentaires sur l'impact du sentiment, les tendances macroéconomiques et la composition du portefeuille :

Tableau de bord des performances du portefeuille de Perplexity Labs comparant les stratégies d'investissement traditionnelles et d'IA avec des mesures de performance et des graphiques.

Ce qui est particulièrement impressionnant, c'est que l'application est déployée sur une page dédiée à laquelle vous pouvez accéder en dehors de la plateforme Perplexity. Vous pouvez l'ajouter à vos favoris, le partager ou le consulter ultérieurement sans avoir à revenir à votre laboratoire d'origine.

Le volet Actifs

Le laboratoire montre également l'ensemble du code qui alimente l'application dans le fichier Actifs dans le panneau Assets :

Capture d'écran du volet Assets de Perplexity Labs montrant les fichiers de code, les scripts Python et les fichiers de données qui alimentent l'application de tableau de bord.

Les ressources comprennent des scripts Python pour générer des données synthétiques et des graphiques basés sur la recherche, ainsi que des ensembles de données CSV et des images PNG que vous pouvez télécharger et examiner. L'application web elle-même fonctionne sur trois fichiers seulement : HTML pour la structure, CSS pour le style et JavaScript pour les fonctions interactives.

Le volet Tâches

Pour vous donner une vue d'ensemble, les Tâches montre l'ordre exact dans lequel la recherche a été menée et comment les informations consolidées passent par les différents scripts Python, les fichiers de données et l'application web finale :

Le volet des tâches de Perplexity Labs montre le flux de travail de la recherche avec les étapes ordonnées de la collecte des données, de l'analyse et du développement de l'application.

Cette visibilité du flux de travail vous aide à comprendre ce qui a été créé et comment les laboratoires ont abordé le problème, ce qui vous permet d'affiner plus facilement vos messages-guides pour les projets futurs.

Ce que j'apprécie ici, c'est la combinaison de compétences multiples qui a rendu ce tableau de bord possible :

  • Recherche approfondie
  • Consolider les informations pertinentes dans une base de données
  • Programmation en Python pour l'analyse et la visualisation des données.
  • Conception UX pour rendre l'application visuellement attrayante
  • Développement d'applications web avec HTML, CSS et JavaScript

Bien entendu, il s'agit d'un exemple de galerie que l'équipe de Perplexity a sélectionné, et nous devrons donc mettre cette fonctionnalité à l'épreuve en créant nos propres laboratoires.

Dans la section suivante, je vous présenterai les exemples de projets que j'ai créés à l'aide de Perplexity Labs. Chaque exemple ci-dessous a pris entre 10 et 30 minutes à compléter lors de sessions Lab distinctes. Tous les exemples, sauf un, ne nécessitaient qu'une seule invite pour créer l'ensemble de l'application. Les résultats ont toujours montré une conception propre, des couleurs attrayantes et, surtout, une fonctionnalité acceptable.

Exemple 1 : Visualisation des données climatiques

J'ai d'abord essayé un laboratoire avec un projet générique de visualisation de données climatiques. Voici l'invitation :

Visualize global temperature trends over the past decade using interactive heat maps.
The application should display yearly and monthly temperature variations across different regions of the world, with the ability to zoom into continents, countries, or cities.
Include features such as a time slider, hover tooltips with exact temperature data, anomaly highlights (compared to historical averages), and filters for land vs. ocean temperatures.
The design should be responsive, data-rich, and intuitive, suitable for both researchers and general audiences. Use reliable open-source climate data sources (e.g., NASA, NOAA, Berkeley Earth).

Voyons le résultat (vous pouvez également accéder au Labo ici) :

exemple de laboratoire de perplexité

Le rapport généré pour le projet était détaillé et pertinent. Cependant, l'application web ne proposait pas beaucoup de visualisations "cool" que j'espérais obtenir :

exemple de laboratoire de perplexité

L'application est accompagnée d'une carte de base qui permet de faire des zooms avant et arrière, mettant en évidence les anomalies climatiques dans les différentes régions. Les utilisateurs peuvent ajuster le seuil d'anomalie à l'aide d'une simple commande et naviguer dans différentes périodes de temps à l'aide du curseur.

L'application comprend également une fonction d'animation, bien qu'elle n'offre pas la profondeur d'analyse que l'on peut attendre des visualisations climatiques. Malgré ces limitations, tous les composants de la page fonctionnent comme prévu (voir le Lab ici pour vous en convaincre).

Je pense que l'invite que j'ai utilisée n'était pas suffisamment instructive et détaillée pour produire une application plus sophistiquée. C'est pourquoi les autres projets utilisent des messages plus descriptifs et plus structurés.

Exemple 2 : Calendrier d'événements personnalisé

Pour le projet suivant, je voulais un tableau de bord de type calendrier qui recueille des informations sur tous les événements technologiques majeurs à venir, tels que les conférences, les rencontres, les journées de développement et les hackathons organisés par des organismes importants :

Design a visually appealing calendar web application that displays upcoming events in Python, AI, data science, and machine learning. The app should showcase high-quality conferences, meetups, developer days, and hackathons organized by official organizations and reputable companies only (e.g., PyCon, IEEE, NeurIPS, Google, OpenAI, Hugging Face, etc.).

Each event card should include:

1. Event Name
2. Date(s)
3. Location (city, country, or virtual)
4. Organizing Body or Host
5. Registration Fee or Ticket Cost
6. Event Type (conference, meetup, dev day, hackathon, etc.)
7. Website or registration link
8. Brief description (agenda, target audience, notable speakers, etc.)

Prioritize clean and minimalist design and filter options (by date, topic, event type, location). The UI should support calendar view (monthly) and list view, with intuitive navigation and bookmarking for favorite events.

La version initiale de l'application contenait tout ce que je voulais dans une interface minimaliste :

exemple de laboratoire de perplexité

Les événements sont correctement trouvés et affichés, les événements de plusieurs jours occupant des emplacements dans le calendrier pour leurs jours respectifs. En cliquant sur l'événement, vous accédez à la fiche de l'événement et à un bouton permettant d'ajouter un signet à l'événement :

Tous les filtres et contrôles sont fonctionnels, de même que la vue en liste :

Après la première version, je me suis rendu compte que l'application ne répertoriait que les événements jusqu'à la fin de l'année 2025. Dans la fenêtre de discussion, j'ai donc demandé à Perplexity d'inclure également les événements de 2026 :

Can you update the app with events in 2026 as well?

C'est à ce moment-là que l'application s'est arrêtée. Perplexity Labs semble être sujet au même problème que la plupart des assistants de codage : l'ingénierie excessive. 

Au bout d'une quinzaine de minutes, Perplexity m'a remis l'application mise à jour avec une meilleure interface utilisateur et un nouveau gestionnaire de signets :

exemple de laboratoire de perplexité

Cependant, l'application ne comprenait plus que deux événements pour les deux années, ce qui signifiait que la nouvelle interface utilisateur rompait le pipeline de données existant.

Il s'agit donc d'un point important à garder à l'esprit : demandez toujours à vos assistants de codage de résoudre les problèmes en apportant des changements aussi minimes que possible. Cela permet d'éviter que les modèles linguistiques sous-jacents n'augmentent le nombre de jetons en ajoutant des caractéristiques inutiles et non souhaitées.

Je suis sûr que ce problème peut être résolu par quelques invites supplémentaires, alors pourquoi ne pas essayer ? ici?

Exemple 3 : Tableau de bord des clubs de football

En tant que fan du FC Barcelone, je suis avec impatience les résultats des matchs, je garde un œil sur les matchs à venir et je consulte régulièrement les actualités pour connaître les rumeurs de transfert. Dans cette optique, j'ai essayé de créer un tableau de bord pour garder une trace de tout :

Create a comprehensive, real-time dashboard for FC Barcelona fans that displays the following:

1. **Last 5 Match Results** – Include opponent, date, scoreline, competition, and key stats (e.g., goalscorers, assists, possession).
2. **Upcoming 5 Fixtures** – Show date, opponent, competition, kickoff time, and venue.
3. **Full Squad Overview** – List players by position with photos, jersey numbers, current contract status, contract expiry date, and injury status indicators.
4. **Transfer & Rumor Hub** – A dedicated news section summarizing credible reports on potential signings, departures, renewals, and management changes.
5. **Additional Useful Features**:

  * **League Standing** with live table updates
  * **Injury List & Recovery Timelines**
  * **Top Scorers & Assist Leaders**
  * **Player Stats Summary** (minutes played, goals, assists, cards)
  * **Manager and Staff Info**
  * **Fan Polls or Reactions** for each match or transfer rumor
  * **Live Match Alerts** and countdowns to kickoff

The dashboard should be visually engaging, mobile-friendly, and update automatically via APIs from trusted football data providers (e.g., Football-Data.org, Transfermarkt, ESPN, or Opta).

La perplexité n'a pas déçu :

L'application répond à presque toutes les exigences de la demande avec une interface utilisateur agréable aux couleurs officielles du FC Barcelone. Il fournit des informations précises sur l'équipe :

En outre, un onglet distinct est consacré aux rumeurs, aux transferts potentiels et aux prolongations de contrat :

Cependant, il y a eu quelques inexactitudes en ce qui concerne les prolongations de contrat et les blessures, mais nous pouvons attribuer ces erreurs à des faiblesses dans le processus de recherche.

En tant que fan de football, je sais de première main que même les meilleurs modèles de langage ayant fait l'objet de recherches approfondies commettent des erreurs lorsqu'il s'agit du monde complexe des actualités footballistiques. Par exemple, le ChatGPT commet des erreurs similaires lorsqu'il s'agit de certaines requêtes avec des délais complexes.

Vous pouvez consulter l'application ici.

Exemple 4 : Suivi des startups dans le domaine de l'IA

Le projet suivant porte sur les start-ups de l'IA et montre l'importance d'instructions claires dans les messages-guides :

Build a dynamic web application that tracks top-funded startups in AI, machine learning, and data science worldwide. The dashboard should pull from reliable funding databases (e.g., Crunchbase, PitchBook, CB Insights, or open-source alternatives) and display a curated list of startups with the following information:

1. Name, logo, and founding year
2. Headquarters location (city, country)
3. Founders (with brief bios if available)
4. Total funding raised, funding rounds, and latest round date
5. Top investors and VCs
6. Key products, APIs, or technologies offered
7. Primary market focus or industry vertical
8. Website, social links, and hiring page (if available)

Dashboard Features:

* Filter & Search: By funding amount, country, industry, founding year, or investor
* Charts & Trends:

 * Funding over time (line or bar chart)
 * Top countries and industries by startup count
 * Funding distribution by round type (Seed, Series A, etc.)
* Map View: Interactive global map showing startup HQs by funding volume
* Bookmark & Watchlist: Let users save startups they’re interested in tracking
* Automatic Updates: Sync regularly with open APIs or scrape if permitted

The UI should be clean, responsive, and professional—suitable for founders, investors, or researchers. Prioritize intuitive UX, minimal loading times, and visual clarity for data-heavy views. Add dark mode and export-to-CSV options

Même si le message est bien structuré et détaillé, il manque une information essentielle : le fait que nous vivons en 2025. Cela se reflète dans toutes les tâches que Perplexity a exécutées en pensant que nous sommes en 2024 :

laboratoires de perplexité

Par la suite, l'interface utilisateur de l'application utilise les résultats de recherche erronés :

Comme vous pouvez le constater, les derniers montants de financement datent tous de 2024. Par exemple, OpenAI a battu le record du montant le plus élevé levé en une seule fois en mars 2025, avec plus de 40 milliards de dollars.

Par ailleurs, l'interface principale du tableau de bord est fonctionnelle et le mode sombre fonctionne. Mais les onglets "Charts" et "Map" affichent des graphiques illisibles et les fonctionnalités "watchlist" et "Export to CSV" ne fonctionnent pas du tout.

Découvrez le laboratoire ici.

Exemple 5 : Visualisation des conflits mondiaux

Enfin, j'ai voulu construire un tableau de bord des conflits mondiaux. Comme ce projet nécessitait également des informations en temps réel, j'ai veillé à mentionner l'année dans l'invitation :

Create an interactive web dashboard that visualizes ongoing global conflicts, geopolitical tensions, and humanitarian crises in real time in 2025 June. The app should display a world map with clickable regions that surface detailed, verified information on each active conflict or crisis. Use reputable sources such as CrisisWatch, UN OCHA, ACLED, and major news outlets to provide live updates.

Each conflict entry should include:

1. Conflict name and affected regions
2. Key actors or parties involved (governments, rebel groups, coalitions, etc.)
3. Timeline of major events or escalations
4. Current status (active fighting, ceasefire, post-conflict recovery)
5. Human impact (displacement, casualties, humanitarian aid needs)
6. Links to news articles, UN reports, and crisis briefings
7. Tags (e.g., civil war, territorial dispute, ethnic violence)

Dashboard Features:

* Filter by region, conflict type, escalation level, or last update
* Time slider to visualize conflict evolution over weeks/months
* Toggle between map view and table/list view
* Live alerts for newly emerging conflicts or ceasefire violations
* Shareable conflict reports or exports (PDF/CSV)
* Optional integration with Twitter/X and RSS for news stream

Design the UI for clarity and urgency, with accessible visuals and support for mobile devices. Make it useful for analysts, journalists, NGOs, and concerned citizens

La version initiale de cette application produisait une page qui ne répondait pas. Pourtant, lorsque j'ai collé la même invite dans un nouveau laboratoire, Perplexité a produit l'exemple le plus frappant et le plus satisfaisant de notre liste :

exemple de laboratoire de perplexité

Tous les aspects de l'application sont corrects : les chiffres sont exacts, les commandes fonctionnent, il y a des alertes en direct et les fonctions qui doivent encore être mises en œuvre sont accompagnées d'une jolie fenêtre contextuelle qui incite l'utilisateur à ajouter des fonctionnalités en arrière-plan.

En outre, le thème noir et rouge de l'application est en harmonie avec le contexte. L'application répertorie les huit conflits actifs avec des marques de couleurs différentes selon le niveau d'escalade.

En cliquant sur un conflit actif, vous obtiendrez une fiche détaillée :

exemple de laboratoire de perplexité

La vue en liste affiche une liste complète des conflits avec un résumé des points les plus importants :

exemple de laboratoire de perplexité

Découvrez le tableau de bord ici.

Importance d'une ingénierie rapide

Comme pour tout assistant de codage, la rédaction de bons messages-guides fait toute la différence, et les exemples que nous venons de voir le prouvent. Pour générer les messages-guides de ces projets, j'ai donné mes idées brutes et mes exigences à ChatGPT pour qu'il les affine. 

Je trouve que cette approche fonctionne beaucoup mieux que l'ingénierie manuelle, car les LLM s'améliorent de plus en plus dans la rédaction d'instructions qui leur permettent de mieux travailler. Toujours, l'ingénierie des messages-guides est un processus itératif - comme vous l'avez vu, même les invites générées par ChatGPT peuvent échouer dans certains domaines sans votre supervision.

Conclusion

En testant Perplexity Labs sur différents types de projets, vous constaterez qu'il offre des possibilités impressionnantes pour combiner la recherche, l'analyse de données et le développement web en un seul flux de travail.

Nos exemples ont montré que si vous fournissez des instructions bien structurées et détaillées, vous pouvez vous attendre à des applications fonctionnelles avec des interfaces propres et des fonctionnalités fonctionnelles, alors que des instructions vagues produisent des résultats décevants.

Les tests ont également révélé certaines limites que vous devez prendre en compte avant de vous appuyer sur les laboratoires pour des projets importants. Par exemple, nous avons constaté que la précision des données en temps réel reste incohérente, en particulier pour les informations qui changent rapidement, comme les statistiques sportives ou les événements d'actualité, et que le système a tendance à surestimer l'ingénierie lorsque vous demandez des améliorations itératives.

Malgré ces contraintes, l'abonnement mensuel de 20 $ vous donne accès à un outil qui nécessiterait généralement une expertise dans de multiples domaines - de la recherche et de l'analyse de données au design UX et au développement web - ce qui en fait une option précieuse lorsque vous avez besoin de prototypage rapide et de projets exploratoires.

Si vous souhaitez découvrir d'autres outils d'IA, consultez les tutoriels suivants :


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Bex Tuychiev
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Je suis un créateur de contenu en science des données avec plus de 2 ans d'expérience et l'un des plus grands followings sur Medium. J'aime écrire des articles détaillés sur l'IA et la ML dans un style un peu sarcastıc, car il faut bien faire quelque chose pour les rendre un peu moins ennuyeux. J'ai produit plus de 130 articles et un cours DataCamp, et un autre est en cours d'élaboration. Mon contenu a été vu par plus de 5 millions de personnes, dont 20 000 sont devenues des adeptes sur Medium et LinkedIn. 

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