La société française d'IA affirme que son modèle Large 4 offre des capacités avancées de programmation et de cyberdéfense et peut fonctionner sur les ordinateurs et serveurs internes des organisations.
Mistral a publié les poids de son dernier grand modèle phare d'IA, Mistral Large 4 (ML4), surnommé "Le Chonk", en affirmant qu'il apporte des améliorations en matière de programmation et de cyberdéfense, alors que l'Europe cherche à développer des alternatives aux technologies américaine et chinoise.
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L'entreprise française affirme que le modèle est "le meilleur modèle de codage agentique ouvert au monde", offrant aux entreprises et aux gouvernements "des capacités de cyberdéfense en IA de pointe qu'ils peuvent entièrement posséder et contrôler", y compris la capacité de "détecter, analyser et répondre aux cybermenaces dans le code et l'infrastructure informatique".
Cette publication intervient après une présentation de ML4 le 6 octobre (source en anglais). Depuis, Mistral a passé les trois dernières semaines à renforcer l'apprentissage du modèle, en le testant avec des clients et des partenaires dans des conditions réelles.
"ML4 OSS met en avant la capacité de notre équipe scientifique à innover rapidement. En s'appuyant sur la préversion de ML4, la version à poids ouverts poursuit l'entraînement par apprentissage par renforcement et apporte des gains substantiels sans signe de saturation", a déclaré Pierre Stock, vice-président Science chez Mistral.
"En moins de trois semaines au cours de la même phase d'apprentissage par renforcement, nous avons intégré les retours des clients en introduisant deux modes de raisonnement supplémentaires, tout en rendant ML4 plus efficace et personnalisable", a-t-il ajouté.
Mistral affirme que la dernière version de ML4 rivalise avec d'autres modèles ouverts de premier plan pour la programmation, tout en utilisant en moyenne 47 % de jetons en moins par tâche que le modèle chinois GLM-5.3. Son score sur Terminal-Bench 4.0, un banc d'essai qui mesure la capacité des agents d'IA à effectuer des tâches de programmation dans un terminal, est également passé de 28 % à 41 % après un nouvel entraînement.
Cette publication intervient aussi alors que l'Europe est confrontée à des menaces croissantes en matière de cybersécurité, comme la récente faille de sécurité du langage de programmation PHP, découverte grâce à l'IA, ainsi que les cyberattaques récentes contre les gouvernements belge et norvégien.
Plus de contrôle sur l'IA
Le fait de rendre les poids du modèle disponibles permet aux organisations de le télécharger et de l'exécuter sur leur propre infrastructure, plutôt que de dépendre exclusivement du service hébergé d'un fournisseur externe.
Cela pourrait être particulièrement utile pour les entreprises qui traitent des informations sensibles, comme du code logiciel propriétaire, qu'elles ne souhaitent pas partager avec un service d'IA externe.
Les organisations disposeraient d'un contrôle accru sur l'endroit où le modèle est exécuté et sur la manière dont il est intégré à leurs systèmes, même si elles doivent toujours disposer du matériel et des compétences adéquats pour l'exploiter en toute sécurité.
Mistral indique que les organisations qui exécutent ML4 sur leur propre infrastructure ne seraient pas exposées au risque qu'un fournisseur tiers limite l'accès au modèle ou le désactive.
Cette décision intervient dans un contexte de préoccupations concernant la dépendance de l'Europe vis-à-vis des fournisseurs américains d'IA. En juin, l'administration Trump a ordonné à Anthropic de suspendre l'accès à ses modèles Fable 5 et Mythos 5 pour les ressortissants étrangers.
Les restrictions ont ensuite été levées pour Fable 5, tandis que l'accès à Mythos 5 est resté limité à certaines organisations. Cet épisode a montré comment des décisions prises en dehors de l'Europe peuvent affecter l'accès à des services d'IA avancés.
Les ambitions de l'Europe en matière d'IA
L'Europe continue d'accuser un retard sur les États-Unis et la Chine dans le développement de grands modèles d'IA et des ressources nécessaires pour les construire.
Mistral est l'un des principaux développeurs d'IA en Europe, mais sa valorisation annoncée d'environ 24 milliards de dollars (20,9 milliards d'euros) reste bien inférieure à celle de ses concurrents américains OpenAI et Anthropic.
Mistral soutient que, malgré le déséquilibre des ressources, "ML4 est désormais le meilleur modèle ouvert construit en Occident".
Le modèle a été entraîné sur 3 800 GPU Grace Blackwell du groupe américain Nvidia, dans les centres de données européens de Mistral. L'entreprise affirme que ML4 atteint "des performances de pointe" tout en mobilisant "une fraction des ressources de calcul et du capital engagés par les laboratoires fermés" comme OpenAI et Anthropic.
L'infrastructure européenne du modèle pourrait offrir aux clients un contrôle opérationnel accru, mais sa dépendance aux puces Nvidia illustre la dépendance persistante de l'Europe à l'égard de fournisseurs étrangers pour des éléments clés de la chaîne de valeur de l'IA.
"L'open source est essentiel pour que l'IA de pointe ne se retrouve pas concentrée entre les mains de quelques acteurs", a déclaré Arthur Mensch, directeur général et cofondateur de Mistral.
"D'autres laboratoires ont levé des centaines de milliards pour développer des capacités équivalentes; en trois ans, Mistral a levé environ 6 milliards de dollars".
"Nous avons pris une avance mondiale en matière d'efficacité de calcul et avons creusé l'écart entre Mistral et les autres laboratoires sur ce terrain. Notre approche consiste à produire une science de qualité et à mettre les résultats entre les mains de tous", a-t-il ajouté.
Un modèle de pointe
ML4 compte au total 1,05 billion de paramètres, mais en active environ 52 milliards, selon Mistral. Cela signifie qu'il n'utilise pas tous ses paramètres pour chaque tâche, ce qui l'aide à traiter les requêtes plus efficacement.
Le modèle propose aussi trois modes de raisonnement, faible, moyen et élevé, qui permettent aux utilisateurs d'ajuster la profondeur du raisonnement en fonction de la tâche, des demandes quotidiennes aux problèmes plus complexes.
Mistral affirme que ML4 peut transformer des plans 2D en modèles 3D exploitables à l'aide de logiciels de conception assistée par ordinateur (CAO), analyser de grands volumes de données pour soutenir la prise de décision financière et utiliser des images satellitaires et aériennes pour détecter des incendies de forêt, suivre l'état des cultures et surveiller les risques pour les lignes électriques.
L'entreprise française indique que la sortie de ML4 s'inscrit dans une nouvelle génération de modèles couvrant toutes les modalités et qu'elle prévoit de publier d'autres modèles issus de cette génération dans les mois à venir.
Le modèle est désormais disponible via l'API de Mistral, tandis que ses poids peuvent être téléchargés depuis Hugging Face.