L'entreprise française d'IA affirme que son modèle Large 4 offre des capacités avancées de programmation et de cybersécurité et peut fonctionner sur les ordinateurs et serveurs internes d'une organisation.
Mistral a publié les poids de son dernier grand modèle d'IA phare (source en anglais), Mistral Large 4 (ML4), surnommé "Le Chonk", en affirmant des améliorations en matière de programmation et de cyberdéfense alors que l'Europe cherche à bâtir des alternatives aux technologies américaine et chinoise.
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L'entreprise française affirme que le modèle est "le meilleur modèle ouvert de programmation agentique au monde", qu'il offre aux entreprises et aux gouvernements "des capacités de cyberdéfense en matière d'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 fait suite à une présentation anticipée de ML4 le 6 octobre. 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 valeur la capacité de notre équipe scientifique à innover rapidement. En s'appuyant sur la préversion ML4, la version à poids ouverts poursuit l'entraînement par apprentissage par renforcement et offre 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 indique que la dernière version de ML4 rivalise avec les autres principaux modèles ouverts dédiés à la programmation tout en utilisant en moyenne 47 % de jetons de moins par tâche que le modèle chinois GLM-5.3. Son score sur Terminal-Bench 4.0, qui teste la capacité des agents d'IA à réaliser des tâches de programmation dans un terminal, est également passé de 28 % à 41 % après un nouvel entraînement.
Cette sortie intervient aussi alors que l'Europe fait face à des menaces de cybersécurité croissantes, comme la récente faille de sécurité dans le langage de programmation PHP, découverte grâce à l'IA, ainsi que les récentes cyberattaques visant les gouvernements belge et norvégien.
Plus de contrôle sur l'IA
Rendre disponibles les poids du modèle 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 auraient un meilleur contrôle sur l'endroit où le modèle est exécuté et sur la manière dont il est intégré à leurs systèmes, même si elles auraient toujours besoin de matériels adaptés et de compétences pour l'exploiter de manière sécurisée.
Mistral affirme que les organisations exécutant ML4 sur leur propre infrastructure ne s'exposeraient pas non plus au risque qu'un fournisseur tiers limite l'accès au modèle ou le désactive.
Cette décision intervient sur fond d'inquiétudes concernant la dépendance de l'Europe à l'égard des fournisseurs d'IA américains. 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 reste en retard par rapport aux États-Unis et à 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 estimée à environ 24 milliards de dollars (20,9 milliards d'euros) reste bien inférieure à celles de ses concurrents américains OpenAI et Anthropic. [Insérer des valorisations vérifiées, datées, et la source.]
Mistral soutient que, malgré le déséquilibre de 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 de la puissance de calcul et des capitaux 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 éviter que l'IA de pointe ne se retrouve 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 l'avantage au niveau mondial en matière d'efficacité de calcul et nous avons creusé l'écart entre Mistral et les autres laboratoires dans ce domaine. 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 également trois modes de raisonnement, faible, moyen et élevé, ce qui permet aux utilisateurs d'ajuster la profondeur du raisonnement en fonction de la tâche, des demandes courantes aux problèmes plus complexes.
Mistral indique 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 appuyer la prise de décision financière et utiliser des images satellites et aériennes pour détecter les incendies de forêt, suivre l'état des cultures et surveiller les risques pesant sur 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 davantage de modèles de cette génération dans les prochains mois.
Le modèle est désormais accessible via l'API de Mistral, tandis que ses poids peuvent être téléchargés sur Hugging Face.