Manus AI au microscope : cet agent autonome peut-il fournir une véritable recherche ? (Et le coût en vaut-il la peine ?)

Manus AI est un agent d'IA autonome à usage général développé par la startup chinoise Monica. Lancé en mars 2025, Manus a rapidement suscité une attention massive, se targuant de compter plus de 2 millions de personnes sur sa liste d'attente et étant décrit comme le premier agent d'IA général véritablement capable d'exécuter des tâches complexes en plusieurs étapes.

Contrairement aux chatbots traditionnels ou même aux assistants de recherche structurés, Manus ne se contente pas d'écrire : il construit, agit et résout. Des tableaux de bord financiers aux visualisations 3D et aux sites de commerce électronique, il exécute des tâches avec un minimum d'intervention à l'aide d'une architecture multi-agents inspirée des flux de travail collaboratifs humains.

Pour un aperçu plus approfondi de son architecture, de sa conception multi-agents et de son positionnement concurrentiel, consultez mon article précédent : 👉 Manus AI : Révolutionner l'avenir des agents d'IA autonomes

Cet article documente mon expérience d'évaluation de Manus AI en lui demandant de générer un rapport complet sur l'adoption de Robot Framework dans l'industrie.

Invite utilisée

J'ai fourni à Manus AI les instructions complètes suivantes pour tester ses capacités de recherche :

Vous êtes un analyste de recherche chargé de générer un rapport de recherche complet sur l'adoption de Robot Framework dans l'industrie ...

Demander un rapport à Manus

Voici l'interface où j'ai soumis mon invite :

Après la soumission, Manus AI a commencé à traiter la demande.

Pendant la génération du rapport

La plateforme a fourni un suivi d'état clair indiquant la progression de la génération du rapport :

Il a fallu seulement quelques minutes, environ 15 minutes, pour que Manus AI produise un rapport multi-sections complet avec des sous-sections, des citations en ligne et un contenu structuré aligné sur l'invite.

Sortie du rapport final

Une fois la génération terminée, le rapport résultant est apparu dans un format structuré avec des titres, des paragraphes et des références de sources :

Vous pouvez ensuite le télécharger ou l'exporter.

📊 Résumé du rapport : principaux indicateurs et informations

Longueur totale : ~20 000 mots
Sections : 7 sections principales, plus de 100 sous-titres
Références : 17 sources citées
Secteurs couverts : télécommunications, finance, santé, automobile, technologie, secteur public
Cas d'utilisation : Web, API, mobile, bureau, RPA, CI/CD
Comparaisons de frameworks : Robot Framework vs 6 alternatives open source
Informations fournies :
- Tendances d'adoption dans les régions et les secteurs
- Exemples à l'échelle de l'entreprise et de petites équipes
- Mises à jour de la feuille de route (v7.0 et v7.2) avec les projections futures
- Défis et modèles de réussite
- Quand choisir (ou ne pas choisir) Robot Framework

Le rapport offre une profondeur adaptée à la direction, combinant clarté technique et orientation stratégique.

Consommation de crédits

La génération de ce rapport complet a consommé une partie notable des crédits alloués :

Crédits consommés : 621
Crédits restants (dans mon plan gratuit) : 379
Temps total de génération : environ 15 minutes

Les prix des autres plans sont les suivants :

Conclusion

Après avoir terminé l'évaluation, voici mes conclusions :

✅ Qualité du rapport

Structuré et cohérent
Contenait plusieurs références et sources
Convient pour l'examen des parties prenantes ou les présentations aux clients

⚡ Délai de production

Environ 15 minutes de bout en bout

💰 Efficacité des crédits

Le rapport complet coûte ~60 % de mes crédits de niveau gratuit

🔁 Alternatives

ChatGPT Deep Research
Perplexity Deep Research
Custom LLM Chains : plus personnalisables mais nécessitent une configuration

Manus AI offre une structure solide et une exécution autonome des tâches, se positionnant à l'avant-garde de l'espace émergent des agents d'IA. Le coût d'exécution de Manus AI doit être pris en compte, en particulier lors de la mise à l'échelle des efforts de recherche. Tenez compte du taux de consommation de crédits et de la façon dont il correspond à votre budget et à vos besoins en matière de rapports.

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