Iris·Deep ResearcherIris reads the market, the audience, and the SERPs, then hands a structured brief to your AI Team so research turns into a product.
Research that ends in a shipped product, not a PDF.
Perplexity gives you an answer. SparkToro gives you a chart. Both end as a doc somebody pastes into Notion and nobody reads in week 3. Iris hands her findings to Emma so research becomes a PRD.
One LLM summary or one trend chart is not a market read. Iris synthesizes search, communities, audience data, and competitor pages into one cited view you can interrogate, not just accept.
Exploding Topics shows a chart trending up. It does not tell you whether the demand is durable or a TikTok blip. Iris validates trends across signals before you commit a sprint to building for them.
Discovery, interviews, competitor scans, slide deck, exec review. By the time the deck lands the founder already picked a direction. Iris compresses the loop into one Editor report your team can challenge the same day.
De votre premier prompt à un résultat livré — voici comment Iris fonctionne réellement.
Iris transforme « dois-je créer X ? » en une hypothèse exploitable pour la recherche — quoi valider, quoi ignorer.
Moteurs de recherche, forums, marketplaces, boutiques d’apps, réseaux sociaux — bien plus large qu’une seule requête Google.
Volume, croissance, intention, volonté de payer, acteurs en place — le tout présenté sous forme de carte de signaux comparable.
Évaluez les opportunités pour voir "ce créneau, cet angle, cette preuve" au lieu d’un simple déversement de recherche.
La niche gagnante devient l’entrée d’un PRD ciblé — la recherche ne reste jamais dans un document que personne n’ouvre.
Transférer à EmmaCombines search results, community signals, audience data, and competitor pages into one structured view.
Every key claim is backed by a source link so you can verify the evidence yourself.
Identifies recurring user complaints and feature gaps competitors are not addressing.
Maps where existing players are weak so you know where to position.
Breaks the market into segments with distinct needs instead of one monolithic user.
Findings land in an Editor block with sections, takeaways, and recommendations.
Conclusions feed straight into Emma so research turns into PRD inputs, not a dead document.
Les workflows conçus manuellement sont lents, manuels et très dépendants des outils. Survolez une carte pour voir pourquoi chaque gain compte.
Vous venez de ChatGPT Deep Research ? Voici où Iris prend l’avantage.
Perplexity et ChatGPT renvoient un résumé de recherche que vous devez interpréter. Iris, lui, aboutit à une recommandation d’opportunité ciblée et assumée : quelle niche, pourquoi maintenant, et quelle est la prochaine étape.
Les outils de recherche autonomes renvoient un Google Doc. Iris transmet la niche validée à Emma, qui rédige une spécification ; Alex construit ensuite le produit. Votre insight se transforme en logiciel livré au cours de la même session.
La plupart des outils de deep research optimisent les citations et l'étendue. Iris optimise les décisions go-or-no-go : "Ce marché est-il réel ? Quelles preuves l'étayent ? Quel est le plus petit produit qui peut gagner ici ?"
| Fonctionnalité | Atoms Recommandé | Perplexity Pro |
|---|---|---|
| Résultat | Opportunité validée | Résumé de la recherche |
| Transfert direct vers une spécification produit | Direct vers Emma | Vous le copiez dans un document |
| Classement de niche avec scoring des signaux | Intégré à | Narratif uniquement |
| Démarrage du produit dans la même session | Oui | Recherche uniquement |
| Étendue des sources | Multi-source, incl. forums et marketplaces | Web + forums légers |
Iris ne travaille pas seul. Voici comment se font les relais quand vous construisez avec l’équipe complète.
Iris transmet l’opportunité validée à Emma. Emma transforme « ce marché est réel » en une spécification produit concrète.
Voir comment Emma fonctionne
La recherche de mots-clés d’Iris alimente la planification des clusters de contenu de Sarah. Votre stratégie SEO repose sur une demande réelle, pas sur l’intuition.
Voir comment Sarah fonctionne
Iris identifie le client à forte intention ; Adrian le cible avec des publicités payantes sur le bon canal.
Voir comment Adrian fonctionneConcrete research questions Iris answers with evidence and a path to product.
Find underserved niches in a market before committing to building anything.
Map competitor positioning, weaknesses, and pricing patterns in one report.
Understand who the users are, where they hang out, and what they actually complain about.
Test whether a trend is real and durable before building on it.
See how competitors price, package, and bundle so your pricing decision has a baseline.
Run the discovery work before writing a PRD so Emma builds on real insight, not assumption.
@Iris find underserved niches in the personal finance app market for Gen Z in the US. Pull from search, Reddit, and the top 10 incumbents. Identify 3 gaps with evidence and hand the top one to Emma to scope.
@Iris deep dive Notion. Map their pricing, positioning, recent product moves, community sentiment, and where their power users are leaking. Cite every claim and flag the two weaknesses we could exploit.
@Iris is "AI agent for accountants" a real durable trend or a 6-month hype cycle? Check search velocity, community discussions, funding signals, and incumbent moves. Tell me if it is worth Emma writing a PRD for.
@Iris profile freelance designers earning $80k-$200k/year in the US. Where do they hang out, what tools do they hate, what do they complain about? Hand the persona to Emma so the PRD reflects real users, not assumptions.
Aucun agent ne travaille seul. Touchez n’importe quel coéquipier pour voir comment il gère sa partie de votre produit.
Stop researching in one tool and building in another. Let Iris run discovery and hand her findings to your AI Team in Atoms.
