Mistral Large 4 : le champion français de l’IA mise sur les poids ouverts et la cybersécurité

Mistral AI a présenté le 6 octobre Mistral Large 4 (ML4), son nouveau modèle phare. Il est multimodal (texte et images) et doté de capacités d’agent. Il est pour l’instant proposé en avant-première via l’API de Mistral. Mistral prévoit de publier ses poids le 27 octobre.

Des poids ouverts, pas tout à fait de l’open source

Les entreprises pourront télécharger le modèle et l’héberger sur leur propre infrastructure. En revanche, les données et la méthode d’entraînement ne sont pas publiées. C’est l’approche dite « open weight », également suivie par Meta, DeepSeek ou Moonshot AI. Selon Mistral, le modèle a été entraîné pendant environ deux mois sur près de 4 000 GPU Nvidia Grace Blackwell (3 800 selon son billet officiel) dans ses centres de données européens, et il peut être déployé avec une configuration matérielle réduite.

Il s’agit d’un modèle de type mixture of experts (« mélange d’experts ») d’environ 1 000 milliards de paramètres au total, dont une petite fraction seulement est sollicitée pour chaque mot généré. Point important pour un usage en entreprise : la licence n’a pas encore été publiée. C’est elle qui dira si un usage commercial sans restriction sera possible.

La cybersécurité en tête des usages

Mistral fait de la cybersécurité son premier cas d’usage. L’argument : permettre aux entreprises de construire leurs propres défenses sans dépendre de modèles fermés, dont l’accès peut être restreint. Son PDG Arthur Mensch affirme que ML4 est supérieur aux modèles chinois « sur certains aspects, notamment la cybersécurité ». L’entreprise cite aussi la synthèse documentaire, l’aide au code, la conception 3D et l’analyse d’images satellite ou aériennes.

Une tentative de retour

Ces derniers mois, les modèles de Mistral avaient quitté le haut des principaux classements, dominés par OpenAI, Anthropic, Google et plusieurs laboratoires chinois. ML4 est la première étape de la feuille de route financée par la levée de 3 milliards d’euros (série D) annoncée en septembre. Mistral revendique notamment la meilleure performance d’un modèle à poids ouverts sur le test juridique Legal Agent de Harvey. Plusieurs résultats sont toutefois encore attendus, et le modèle doit continuer à s’améliorer dans les semaines à venir.

Pour les organisations européennes soumises au RGPD, à NIS2 ou à des contraintes de secret, pouvoir faire tourner un modèle de ce niveau en interne est un argument de poids. Rendez-vous le 27 octobre pour juger sur pièces.