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Perplexity Labs (Create files and apps)

Perplexity Labs (renommé « Create files and apps » début 2026) est une fonctionnalité de Perplexity AI réservée aux abonnés Pro et Max qui permet de créer des livrables complets (rapports, tableurs, dashboards, présentations, mini-applications web) à partir d’un simple prompt en langage naturel, en combinant recherche web autonome, exécution de code et génération de fichiers.

Qu’est-ce que Perplexity Labs ?

Perplexity a été conçu comme un moteur de réponses : vous posez une question, vous obtenez une réponse sourcée. Deep Research (renommé « Research ») a poussé cette logique plus loin en produisant des rapports structurés. Labs franchit une étape supplémentaire : au lieu de simplement vous donner des réponses ou des rapports, il crée des livrables concrets que vous pouvez utiliser directement dans votre travail.

La métaphore officielle de Perplexity résume bien la progression : « Utiliser Perplexity Search, c’est comme avoir une machine à réponses disponible 24h/24. Utiliser Labs, c’est comme avoir une équipe. » Au lieu de répondre à une question en 3 secondes (Search) ou de produire un rapport en 3-5 minutes (Research), Labs investit 10 minutes ou plus de travail autonome pour assembler un livrable complet avec recherche, analyse, visualisations et fichiers téléchargeables.

Lancé en mai 2025, Labs a été renommé « Create files and apps » début 2026 dans le cadre d’une clarification de la nomenclature Perplexity. Les trois modes sont désormais clairement positionnés : Search (réponses rapides), Research (rapports approfondis), et Create files and apps (projets complets avec fichiers). Le terme « Labs » reste largement utilisé dans la communauté et dans cet article.

Comment Labs fonctionne

Quand vous lancez une requête en mode Labs, Perplexity enchaîne automatiquement plusieurs étapes sans intervention humaine. Le système analyse d’abord votre requête pour comprendre le type de livrable attendu. Il lance ensuite une recherche web approfondie sur le sujet, consultant des dizaines de sources. L’information collectée est structurée et analysée via l’exécution de code (Python, généralement). Les visualisations (graphiques, tableaux, diagrammes) sont générées automatiquement. Le tout est assemblé dans un livrable cohérent, qu’il s’agisse d’un rapport formaté, d’un tableur avec formules, d’un dashboard interactif ou d’une mini-application web.

Le processus prend typiquement entre 5 et 15 minutes selon la complexité de la requête. Pendant ce temps, vous pouvez suivre l’avancement : Perplexity affiche les recherches en cours, le code exécuté et les fichiers en cours de création. Vous pouvez aussi ajouter des précisions ou des questions de suivi pendant que Labs travaille.

Les outils que Labs utilise en coulisses

L’onglet Assets

Tous les fichiers créés pendant une session Labs sont organisés dans un onglet « Assets » situé sous la réponse. Vous y trouverez les graphiques générés, les fichiers CSV et Excel, le code source Python ou JavaScript, les images créées, et les documents texte. Chaque asset peut être visualisé ou téléchargé individuellement. C’est un avantage pratique significatif : vous récupérez les livrables sans avoir à les extraire manuellement d’un flux de texte.

L’onglet App

Quand Labs crée une application web, elle est rendue directement dans un onglet « App » intégré à l’interface Perplexity. Vous pouvez interagir avec le dashboard, cliquer sur les éléments interactifs, tester le fonctionnement, le tout sans quitter la plateforme. Les applications sont construites en HTML, CSS et JavaScript, et le code source est disponible dans les Assets pour une utilisation externe.

Cas d’usage concrets

Rapports de recherche avec visualisations

Le cas d’usage phare de Labs. Demandez « Crée un rapport comparatif des 10 meilleurs outils de gestion de projet pour équipes tech, avec tableau de prix, graphique de fonctionnalités et recommandation » et Labs produit un document complet avec tableaux structurés, graphiques comparatifs et analyse argumentée, le tout sourcé depuis le web. C’est l’équivalent de plusieurs heures de travail d’analyste en 10 minutes.

Dashboards interactifs

Labs peut créer des dashboards avec données temps réel. Un exemple testé par des utilisateurs : un dashboard de la dette nationale américaine avec tendances historiques, projections et visualisations multi-pages. Le code Python est fourni dans les Assets pour personnalisation ultérieure. Pour les analystes financiers, les chercheurs et les consultants, c’est un outil de prototypage rapide de dashboards.

Tableurs et analyses de données

Demandez à Labs de créer un tableur comparatif et il va rechercher les données, les structurer, appliquer les formules pertinentes et produire un fichier CSV ou Excel téléchargeable. C’est particulièrement utile pour les comparatifs de produits, les analyses de marché, les budgets prévisionnels et les grilles d’évaluation.

Présentations et slideshows

Labs peut générer des présentations structurées avec contenu, données et visuels. Le format est une application web (slideshow HTML) plutôt qu’un fichier PowerPoint natif. Pour des présentations internes ou des briefs rapides, c’est suffisant. Pour des présentations client avec mise en page pixel-perfect, vous devrez exporter le contenu vers un outil dédié comme Gamma ou PowerPoint.

Mini-applications web

Labs peut développer et déployer des applications web simples directement dans l’interface. Calculateurs, générateurs de QR codes, outils de conversion, quiz interactifs : ces mini-apps sont fonctionnelles dans l’onglet App et le code source est téléchargeable. La limite : ce sont des applications frontend uniquement (HTML/CSS/JS), sans backend ni base de données. Pour des applications plus complexes, Claude Artifacts ou Lovable offrent plus de possibilités.

Labs vs Search vs Research : quelle différence ?

La règle de choix est simple : si vous avez besoin d’une réponse, utilisez Search. Si vous avez besoin d’un rapport, utilisez Research. Si vous avez besoin de fichiers, graphiques, tableurs ou d’une application, utilisez Labs.

Labs vs Claude Artifacts vs ChatGPT

Verdict : Labs excelle quand le livrable nécessite des données web temps réel : rapports de recherche avec visualisations, comparatifs basés sur des données actuelles, dashboards avec données fraîches. Claude Artifacts est supérieur pour les applications interactives complexes (React, bibliothèques avancées, storage persistant, publication par lien). ChatGPT Code Interpreter est un bon compromis pour l’analyse de données uploadées. Le positionnement de Labs est unique : aucun concurrent ne combine recherche web autonome + exécution de code + génération de fichiers dans un workflow aussi intégré.

Limites et points d’attention

Les quotas sur le plan Pro sont la limite la plus contraignante : environ 50 sessions Labs par mois. Pour un usage quotidien intensif, cela peut être insuffisant. Le plan Max (200$/mois) offre un accès illimité. Si vous utilisez Labs une ou deux fois par semaine pour des projets ponctuels, le quota Pro est largement suffisant. Si vous prévoyez un usage quotidien, évaluez vos besoins avant de choisir entre Pro et Max.

Les itérations après génération sont limitées. Une fois le livrable produit, les possibilités de modification conversationnelle sont restreintes par rapport à ce que propose Claude Artifacts (où vous pouvez itérer indéfiniment sur le même output). Si le résultat initial ne correspond pas à vos attentes, il est souvent plus efficace de relancer une nouvelle session avec un prompt amélioré plutôt que de tenter de corriger le résultat existant.

Les applications web créées restent basiques. Labs produit du HTML/CSS/JS simple, sans framework frontend, sans backend, sans base de données. Pour des applications fonctionnelles en production, c’est un point de départ, pas un produit fini.

Le temps de traitement (10-15 minutes) peut paraître long comparé à l’instantanéité de la recherche classique. Mais rapporté au travail équivalent réalisé manuellement (plusieurs heures), c’est un gain de productivité considérable.

Enfin, la qualité varie selon la spécificité du domaine. Les rapports sur des sujets bien documentés en ligne (tech, finance, marketing) sont généralement excellents. Les sujets de niche ou très récents peuvent produire des résultats moins complets si les sources web disponibles sont limitées.

Workflow type : de l’idée au livrable

Un workflow Labs efficace suit généralement cette séquence. Commencez par une requête Research (Deep Research) pour explorer le sujet et valider que suffisamment de données sont disponibles. Analysez le rapport Research pour identifier les angles et les données clés. Formulez ensuite votre requête Labs en spécifiant précisément le type de livrable, les données à inclure, le format des visualisations et le public cible. Laissez Labs travailler pendant 10-15 minutes. Récupérez les assets dans l’onglet dédié, puis affinez dans vos outils professionnels habituels (Excel, PowerPoint, éditeur de code) si nécessaire.

Ce workflow en deux temps (Research pour explorer, Labs pour produire) exploite les forces respectives des deux modes et produit des résultats nettement supérieurs à une requête Labs lancée « à froid » sans exploration préalable.

Comment accéder à Labs

Labs est accessible depuis le sélecteur de mode dans la barre de saisie de Perplexity. Depuis la mise à jour de février 2026, cliquez sur l’icône « + » à côté du champ de texte pour voir apparaître les modes disponibles : Search, Research, Create files and apps (Labs), Model Council, et Learn step by step. Sélectionnez « Create files and apps » et formulez votre requête. Le mode est disponible sur le web, l’application iOS et l’application Android. Les applications desktop (Mac et Windows) devraient supporter Labs prochainement.