Le 5 février 2026, Perplexity a officiellement lancé «Model Council», une nouvelle fonctionnalité de recherche multi-modèle conçue pour répondre à une seule question en consultant plusieurs systèmes d’IA de pointe en même temps. Dans les mots de Perplexity : «Aujourd'hui nous lançons Model Council, une fonctionnalité de recherche multi-modèle…»
L’idée reflète une réalité croissante dans l’IA moderne : le meilleur modèle dépend de la tâche. Perplexity expose le problème de façon franche : «Nos données montrent que les performances des modèles varient de plus en plus selon les tâches et les questions.» Model Council est la réponse produit de Perplexity : considérer la variabilité comme une caractéristique à gérer plutôt qu’une nuisance à ignorer.
1) Ce qu'est le Model Council de Perplexity (et pourquoi il existe)
Model Council est la tentative de Perplexity pour rendre la recherche en IA moins axée sur le choix d’un modèle «vainqueur» et davantage sur la comparaison de perspectives fortes en parallèle. Plutôt que de forcer les utilisateurs à décider quel modèle pourrait être le meilleur pour une question donnée, le système exécute une même requête sur trois modèles à la fois puis consolide les résultats.
Perplexity positionne la fonctionnalité autour du fait que différents modèles excellent à différentes tâches : résumé, raisonnement, créativité, mathématiques, codage ou nuances de sourçage. La motivation déclarée de l’entreprise est la variabilité de performance selon les tâches, ce qui signifie que le modèle A peut surpasser le modèle B sur une question, puis être dépassé sur la suivante.
Cette variabilité est aussi un problème de fiabilité. Si un seul modèle est trop sûr de lui ou passe à côté d’un angle, l’utilisateur peut ne pas s’en rendre compte. Model Council est conçu pour réduire ces angles morts d’un seul modèle en exposant les accords et désaccords entre les meilleurs systèmes comme un signal sur la stabilité des réponses.
2) Comment fonctionne Model Council : trois modèles en parallèle + un synthétiseur
Au cœur de Model Council se trouve le parallélisme : Perplexity exécute la même invite «sur trois des modèles… tels que Claude Opus 4.6, GPT 5.2 et Gemini 3.0.» La composition peut varier, mais l’essentiel est que l’utilisateur reçoit plusieurs tentatives indépendantes sur le même problème.
Ces tentatives séparées ne sont pas affichées par défaut comme un amas désordonné de sorties concurrentes. Perplexity indique qu’un «modèle synthétiseur» «revue les sorties, résout les conflits… et vous donne une réponse unique qui montre où les modèles sont d’accord et où ils diffèrent.» Autrement dit, le système vise à fusionner les avantages de l’approche ensembliste avec un résultat unique lisible.
L’accent mis sur «accord vs différend» est important car il change ce que les utilisateurs doivent rechercher. La convergence peut être un signal de confiance (plusieurs modèles forts arrivant indépendamment à des conclusions similaires), tandis que la divergence peut être un signal d’alerte (la question peut être ambiguë, les données incertaines, ou les chemins de raisonnement en conflit). La logique de Perplexity est que la comparaison multi-modèle aide à réduire les erreurs trop confiantes qui peuvent passer inaperçues lorsqu’un seul modèle est consulté.
3) Disponibilité du produit et accès : uniquement web et exclusif à Max
Le Centre d’aide de Perplexity définit Model Council comme une «recherche multi-modèle» qui «exécute des requêtes sur trois modèles d’IA simultanément et synthétise une réponse unifiée.» Au lancement, elle est «exclusivement pour les abonnés Perplexity Max sur le web», établissant à la fois une limitation de plateforme et une exigence d’abonnement.
La disponibilité est actuellement limitée : le Centre d’aide indique qu’elle est «actuellement disponible uniquement sur le web… pas encore disponible sur les applications mobiles ou de bureau.» Cette contrainte est reprise par la couverture externe également, y compris une citation rapportée par Numerama depuis la publication sociale de Perplexity : «Exécutez trois modèles de pointe à la fois… Disponible maintenant sur le web uniquement pour les abonnés Perplexity Max.»
L’accès est intentionnellement simple dans l’interface web. Le Centre d’aide de Perplexity décrit les étapes ainsi : Accueil (web) → cliquez sur le plus (+) à côté de la barre de recherche → sélectionnez «Model Council». Ce petit détail de flux de travail est important car il signale que Model Council n’est pas un produit séparé, c’est un mode à l’intérieur de l’expérience de recherche Perplexity existante.
4) Contrôles et personnalisation : choix des modèles et mode «Thinking»
Model Council n’est pas verrouillé à un trio statique unique. Selon le Centre d’aide, les utilisateurs «peuvent activer ou désactiver différents modèles», leur permettant de choisir quels trois modèles participent. Cela soutient des stratégies pratiques, comme combiner un modèle fort en raisonnement avec un modèle fort en créativité et un modèle fort en codage selon la tâche.
Les contrôles par modèle incluent aussi une bascule optionnelle «Thinking». Perplexity note : «Chaque modèle a aussi une bascule ‘Thinking’…» Bien que Perplexity ne présente pas cela comme un interrupteur magique, cela implique que les utilisateurs peuvent opter pour des comportements de traitement plus délibérés et lourds en étapes lorsque nécessaire, généralement au prix de la vitesse ou du coût de calcul.
Ces contrôles transforment Model Council d’un simple «bouton d’ensemble» en quelque chose de plus proche d’un cockpit de recherche. Plutôt que de traiter toutes les questions de la même manière, les utilisateurs peuvent ajuster le panneau, en s’orientant vers un raisonnement soigné pour des décisions complexes, ou en activant des modèles optimisés pour l’ouverture lorsqu’ils font du brainstorming ou de l’exploration.
5) Tarification et éligibilité : une fonctionnalité premium de fiabilité
Model Council est inclus avec Perplexity Max, tarifé à 200 $ par mois ou 2 000 $ par an, selon le Centre d’aide. Cette tarification signale que Perplexity vise les utilisateurs intensifs, ceux qui retirent une valeur matérielle des améliorations marginales en précision, exhaustivité et signalisation de confiance.
L’éligibilité est explicitement étroite. Le Centre d’aide indique qu’elle est «disponible uniquement pour les abonnés Max» et «non disponible pour les niveaux Free, Pro, Education Pro, Enterprise Pro ou Enterprise Max…». En pratique, cela fait de Model Council à la fois un élément différenciateur et un mécanisme de verrouillage : l’accès aux comparaisons multi-modèles devient une capacité premium.
Ce choix d’emballage reflète aussi l’économie du calcul nécessaire pour exécuter trois modèles de pointe pour une seule requête, plus une passe de synthèse au-dessus. Même si les utilisateurs ne voient pas l’infrastructure, la restriction d’abonnement communique que ce niveau de redondance et de synthèse est coûteux, et suffisamment précieux pour que Perplexity l’ancre à son abonnement le plus cher.
6) Quand Perplexity recommande d’utiliser Model Council
Le Centre d’aide de Perplexity pointe plusieurs cas d’utilisation : recherche d’investissement, décisions complexes, brainstorming créatif et vérification. Ces catégories partagent un trait commun : le coût d’une erreur est plus élevé, ou l’espace des réponses possibles est suffisamment large pour que la première réponse d’un modèle puisse manquer des angles clés.
Pour la recherche d’investissement, l’avantage est moins de prédire les marchés que de structurer la diligence, faire émerger des récits concurrents, identifier des variables manquantes et repérer où les modèles ne s’accordent pas sur les hypothèses. Si trois systèmes puissants convergent sur les mêmes réserves, cette convergence peut être informative ; s’ils divergent, cela met en lumière ce qui nécessite un sourcing plus approfondi.
Pour la vérification, Model Council fonctionne comme une vérification de cohérence. Si un seul modèle produit une affirmation assurée, l’utilisateur peut tester si d’autres modèles de pointe la corroborent, la remettent en cause ou la reformulent. La logique déclarée de Perplexity, «Chaque modèle d’IA a des angles morts», fait de la vérification une motivation de première classe plutôt qu’une réflexion après coup.
7) Couverture initiale et positionnement : la fiabilité par triangulation
La couverture médiatique a rapidement résumé la fonctionnalité en termes d’exécution multi-modèle simultanée. Le 6 février 2026, le média tech japonais Innovatopia a décrit Model Council comme exécutant trois modèles d’IA en même temps pour améliorer la fiabilité des réponses, une interprétation alignée avec l’accent mis par Perplexity sur la convergence et le désaccord comme signal de qualité.
Le média français Numerama a également noté la date d’annonce du 5 février 2026 et mis en avant le concept des «trois modèles en même temps». Numerama a aussi relayé la formulation sociale de Perplexity : «Exécutez trois modèles de pointe à la fois… Disponible maintenant sur le web uniquement pour les abonnés Perplexity Max.» Cette citation capture effectivement à la fois la promesse (trois modèles) et la limitation immédiate (web uniquement, Max uniquement).
Ensemble, ces résumés reflètent la manière dont Perplexity souhaite que Model Council soit compris : moins comme une nouveauté et davantage comme un flux de travail de recherche pratique. L’argument est que la fiabilité ne vient pas seulement d’avoir un modèle unique plus performant, mais de trianguler entre plusieurs modèles puissants et de rendre visibles les désaccords plutôt que de les cacher.
Model Council est une étape notable dans la mise en produit d’un comportement que de nombreux utilisateurs avancés pratiquent déjà manuellement : poser la même question à différents modèles et comparer les résultats. En formalisant ce flux de travail , trois modèles en parallèle plus un synthétiseur qui met en évidence accords et désaccords , Perplexity essaie de rendre la «vérification croisée» native, rapide et lisible.
À court terme, l’impact de la fonctionnalité dépendra de la qualité avec laquelle le synthétiseur résout les conflits sans masquer l’incertitude, et de la fréquence à laquelle le désaccord entre modèles aide réellement les utilisateurs à prendre de meilleures décisions. Mais la direction est claire : à mesure que les performances des modèles deviennent plus dépendantes des tâches, Perplexity parie que l’avenir de la recherche en IA n’est pas un oracle unique, mais un conseil, où la fiabilité provient de la comparaison, de la synthèse et de la transparence des variations.
