Airbus, BMW, EDF… À l’occasion de sa 1ère conférence annuelle, Mistral enchaîne les annonces de deals avec un objectif clair : être la startup qui intégrera l’IA française de pointe à la production industrielle.
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Dans les faits : L’entreprise cherche à appliquer l'IA partout, de la conception au contrôle qualité, en passant par la simulation et la fabrication. En clair, tout ce qu’on appelle l’intelligence artificielle physique (pas sûr qu’Émilien l’avait celle-là…).

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• Par exemple ? Airbus a signé un contrat de 5 ans pour utiliser l'IA de Mistral dans les activités liées aux avions commerciaux, aux hélicos et au spatial. Et BMW va entraîner un modèle d'IA spécialisé dans la simulation de crash.

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Pour rappel, jusque-là, Mistral proposait surtout des services informatiques avec du développement de modèles sur-mesure pour les entreprises ou encore des agents IA. La pépite a d’ailleurs déjà signé de nombreux partenariats avec d’autres géants et institutions françaises et européennes (l’État, BNP Paribas, Orange, TotalEnergies, HSBC…).
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Plus encore, la diversification ne s’arrête pas là : Mistral veut aussi construire un nouveau datacenter dans l’Essonne. “L’Europe est à la traîne en matière de développement des infrastructures, nous investissons donc pour combler ce retard”, explique A. Mensch, le CEO.

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• Semi sur le conducteur, Mistral n’exclut pas de lancer ses propres puces mémoire, comme Google et Amazon. En clair, le géant (qui dépend pour l’instant de Nvidia) veut avoir toujours + de contrôle, et des puces personnalisées permettraient de “réduire considérablement les coûts”.

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Un peu de recul. Les contrats avec les entreprises, c’est chouette, faut bien manger. Mais si Mistral ambitionne de concurrencer des géants comme OpenAI et Anthropic, il faudra bien, un jour, se (re)tourner vers les utilisateurs privés.

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• Ça veut dire, notamment, proposer des modèles de langage (LLM, de leur petit nom), capables de rivaliser avec Claude ou ChatGPT. Mais le Chat, si mignon soit-il, est pour l’instant en bas des classements.

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• Alors bien sûr, tout ça coûte cher : l'entraînement des modèles est une des étapes les + coûteuses et gourmandes en énergie (surtout comparée au consulting pour les entreprises…).

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Bref. Mistral veut être présente sur “toute la chaîne de valeur de l’IA”, mais pour s’imposer comme le géant français de référence en Europe, elle devra aussi conquérir le cœur des utilisateurs, et pas seulement celui des grandes entreprises...