Mistral AI

A propos de Mistral AI

Mistral AI est une entreprise française spécialisée dans l’intelligence artificielle générative. Fondée en 2023 par d’anciens chercheurs de Meta et Google DeepMind, elle développe des modèles d’IA open source performants, similaires à ceux d’OpenAI (ChatGPT) ou d’Anthropic (Claude).

L’objectif de Mistral AI est de proposer des modèles d’IA à la fois puissants et accessibles, en misant sur l’open source et l’efficacité énergétique. Parmi ses modèles notables, on trouve Mistral 7B (un modèle compact et performant) et Mixtral (un modèle MoE – Mixture of Experts – qui active seulement une partie de ses paramètres à chaque requête pour optimiser la puissance et la consommation).

L’entreprise a rapidement levé des fonds (plus de 500 millions d’euros) et est considérée comme un acteur européen stratégique face aux géants américains.

Qui sont ses actionnaires ?

Mistral AI est une entreprise privée dont la propriété est répartie entre ses fondateurs, des investisseurs et possiblement des employés clés. Les fondateurs, Arthur Mensch, Guillaume Lample et Timothée Lacroix, détiennent une part significative de l’entreprise. Parmi les investisseurs notables figurent General Catalyst, Lightspeed Venture Partners, Andreessen Horowitz, Nvidia, Samsung Venture Investment Corporation, Salesforce Ventures, ainsi que d’autres investisseurs institutionnels. En juin 2024, Mistral AI a levé 600 millions d’euros lors d’un tour de financement mené par General Catalyst, portant la valorisation de l’entreprise à 5,8 milliards d’euros.

Peut-elle lutter vec ChatGPT ?

1. Performance des modèles

Mistral AI a développé Mistral 7B et Mixtral, des modèles performants et open source. Mixtral, en particulier, est un MoE (Mixture of Experts) qui active seulement une fraction de ses paramètres, ce qui le rend très efficace. Cependant, les modèles d’OpenAI (comme GPT-4) restent plus avancés en compréhension et en génération de texte, notamment pour des tâches complexes ou longues.

2. Accessibilité et Open Source

Mistral mise sur l’open source, contrairement à OpenAI qui garde GPT-4 fermé. Cela signifie que les entreprises peuvent utiliser et adapter librement Mistral, ce qui est un énorme avantage pour l’Europe et les entreprises soucieuses de souveraineté numérique.

3. Financement et Infrastructure

OpenAI bénéficie du soutien massif de Microsoft, qui lui fournit une infrastructure cloud immense via Azure. Mistral AI, bien que bien financée (plus de 600 millions d’euros levés), n’a pas encore cette puissance de calcul. Cela pourrait être un frein à son développement à grande échelle.

4. Cas d’usage et intégration

ChatGPT est déjà intégré dans de nombreux outils (Bing, Copilot, API d’OpenAI) et bénéficie d’une adoption massive.
Mistral, avec son approche open source, pourrait séduire les entreprises souhaitant des solutions IA plus indépendantes.

Alors la réponse finale ?

• À court terme : Non, ChatGPT reste supérieur sur la qualité globale des réponses et l’écosystème.
• À moyen terme : Oui, si Mistral améliore son infrastructure et continue son développement open source.
• À long terme : Possible, surtout si OpenAI ferme encore plus son écosystème et que Mistral capte les entreprises européennes cherchant des alternatives souveraines.

Mistral ne concurrence pas encore directement ChatGPT, mais elle pose des bases solides pour devenir un challenger sérieux.

Xavier Niel fait-il partie de l’aventure ?

Xavier Niel est actionnaire de Mistral AI. En juin 2023, il a participé à une levée de fonds de 105 millions d’euros pour la startup, aux côtés d’autres investisseurs tels que Lightspeed Venture Partners et Eric Schmidt.

En septembre 2023, Xavier Niel a annoncé un investissement supplémentaire de 200 millions d’euros dans l’intelligence artificielle en France, visant à renforcer la souveraineté française en matière d’IA et à attirer les talents locaux.

Comment utiliser Mistral AI ?​

Mistral AI propose une API accessible via Mistral AI Cloud. Tu peux t’inscrire sur mistral.ai pour obtenir une clé API et l’utiliser dans tes applications.

1. Utiliser l’API de Mistral AI

Exemple en Python

import requests

API_KEY = « TA_CLE_API_ICI »
url = « https://api.mistral.ai/v1/completions »

headers = {« Authorization »: f »Bearer {API_KEY} »}
data = {
« model »: « mistral-7b »,
« prompt »: « Comment améliorer le SEO d’un site e-commerce ? »,
« max_tokens »: 200
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

Avantage : Facile à intégrer dans un site, chatbot ou application.

2. Utiliser les modèles en Open Source

Mistral publie ses modèles en open source, tu peux donc les exécuter en local avec des outils comme Hugging Face, Ollama, ou lm-studio.

Via Hugging Face Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = « mistralai/Mistral-7B-v0.1 »
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

input_text = « Pourquoi utiliser WordPress pour un site d’entreprise ? »
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors= »pt »)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Besoin : Un bon PC avec une carte graphique puissante (au moins une RTX 3090 ou mieux).

3. Utiliser Mixtral sur des plateformes Cloud

Si tu veux tester Mixtral, tu peux utiliser des plateformes comme :

• Hugging Face Spaces
• Ollama (exécution en local optimisée)
• Replicate.com (exécution dans le cloud)

4. Tester directement sur des plateformes

Si tu veux juste essayer Mistral sans installer quoi que ce soit, va sur :

• Hugging Face
• Mistral AI Playground (si accessible)

Le choix en fonction de ton besoin

• Développeur ou entreprise ? → API
• Utilisateur avancé ? → Modèle open source en local
• Curieux ? → Hugging Face ou Mistral AI Playground