Mistral parie sur l'IA sur mesure pour rivaliser avec OpenAI et Anthropic dans l'entreprise
La plupart des projets d'IA en entreprise échouent non pas parce que les entreprises manquent de technologie, mais parce que les modèles qu'elles utilisent ne comprennent pas leur activité. Ces modèles sont souvent entraînés sur Internet, plutôt que sur des décennies de documents internes, de flux de travail et de connaissances institutionnelles.
C'est dans cette lacune que Mistral, la startup française d'IA, voit une opportunité. Mardi, la société a annoncé Mistral Forge, une plateforme qui permet aux entreprises de créer des modèles personnalisés entraînés sur leurs propres données. Mistral a présenté cette plateforme lors de la Nvidia GTC, la conférence technologique annuelle de Nvidia, qui cette année se concentre fortement sur l'IA et les modèles agentiques pour les entreprises.
C'est un mouvement stratégique pour Mistral, une entreprise qui a construit son activité sur des clients corporatifs, tandis que ses rivaux OpenAI et Anthropic ont pris de l'avance en termes d'adoption par les consommateurs. Le PDG Arthur Mensch affirme que la concentration de Mistral sur l'entreprise fonctionne : la société est en voie de dépasser 1 milliard de dollars de revenus récurrents annuels cette année.
Une grande partie de cet engagement envers l'entreprise consiste à donner aux entreprises plus de contrôle sur leurs données et leurs systèmes d'IA, selon Mistral.
"Ce que Forge fait, c'est permettre aux entreprises et aux gouvernements de personnaliser des modèles d'IA selon leurs besoins spécifiques", a déclaré Elisa Salamanca, responsable produit chez Mistral.
Plusieurs entreprises dans le domaine de l'IA en entreprise affirment déjà offrir des capacités similaires, mais la plupart se concentrent sur l'ajustement de modèles existants ou l'ajout de données propriétaires par le biais de techniques comme la génération augmentée par récupération (RAG). Ces approches ne réentraînent pas fondamentalement les modèles ; elles les adaptent ou les interrogent en temps réel en utilisant les données de l'entreprise.
En revanche, Mistral affirme qu'elle permet aux entreprises d'entraîner des modèles depuis le début. En théorie, cela pourrait résoudre certaines des limitations des approches plus courantes — par exemple, une meilleure gestion des données non anglaises ou très spécifiques à un domaine, et un plus grand contrôle sur le comportement des modèles. Cela pourrait également permettre aux entreprises d'entraîner des systèmes agentiques en utilisant l'apprentissage par renforcement et de réduire leur dépendance aux fournisseurs de modèles tiers, évitant ainsi des risques tels que des changements ou la dépréciation des modèles.
Les clients de Forge peuvent construire leurs modèles personnalisés en utilisant la vaste bibliothèque de modèles d'IA à poids ouverts de Mistral, qui comprend des modèles petits comme le récemment introduit Mistral Small 4. Selon Timothée Lacroix, co-fondateur et directeur technologique de Mistral, Forge peut aider à débloquer plus de valeur à partir de ses modèles existants.
"Les compromis que nous faisons lorsque nous construisons des modèles plus petits sont qu'ils ne peuvent tout simplement pas être aussi bons sur tous les sujets que leurs homologues plus grands, donc la capacité de les personnaliser nous permet de choisir ce que nous mettons en avant et ce que nous laissons de côté", a déclaré Lacroix.
Mistral conseille sur les modèles et l'infrastructure à utiliser, mais ces décisions restent entre les mains du client, a précisé Lacroix. Et pour les équipes qui ont besoin de plus qu'une simple orientation, Forge est accompagné de l'équipe d'ingénieurs déployés en avant de Mistral, qui s'intègrent directement aux clients pour faire ressortir les bonnes données et s'adapter à leurs besoins — un modèle emprunté à des entreprises comme IBM et Palantir.
"En tant que produit, Forge est déjà livré avec tous les outils et l'infrastructure nécessaires pour générer des pipelines de données synthétiques", a déclaré Salamanca. "Mais comprendre comment construire les bonnes évaluations et s'assurer que vous avez la bonne quantité de données est quelque chose que les entreprises n'ont généralement pas l'expertise nécessaire, et c'est ce que les ingénieurs déployés apportent à la table."
Mistral a déjà rendu Forge disponible à des partenaires tels qu'Ericsson, l'Agence spatiale européenne, la société de conseil italienne Reply, ainsi que le DSO et HTX de Singapour. Les premiers utilisateurs incluent également ASML, le fabricant de puces néerlandais qui a dirigé le tour de financement de série C de Mistral en septembre dernier à une valorisation de 11,7 milliards d'euros (environ 13,8 milliards de dollars à l'époque).
Ces partenariats illustrent ce que Mistral attend des principaux cas d'utilisation de Forge. Selon Marjorie Janiewicz, directrice des revenus de Mistral, ceux-ci incluent :
- Des gouvernements qui ont besoin d'adapter des modèles à leur langue et culture
- Des acteurs financiers avec des exigences de conformité élevées
- Des fabricants avec des besoins de personnalisation
- Des entreprises technologiques qui doivent ajuster des modèles à leur base de code