Mardi, le laboratoire français d’IA Mistral a dévoilé Mistral Large 4, ou ML4 — surnommé « Le Chonk » — et a immédiatement présenté son modèle de mille milliards de paramètres comme davantage qu’un lancement de produit. C’est une tentative de maintenir la pertinence de l’Europe alors que les développeurs chinois dominent le marché des modèles ouverts et que les leaders américains gardent leurs systèmes les plus puissants fermés.¹

Mistral affirme que ML4 est particulièrement adapté à la cybersécurité, au codage, à la finance, à l’industrie manufacturière et au travail multimodal. L’entreprise l’a entraîné dans des centres de données européens sur 4 000 GPU Nvidia Grace Blackwell pendant deux mois, et soutient qu’une fois ses paramètres fondamentaux publiés, il figurera parmi les principaux modèles mondiaux à poids ouverts. Sa propre évaluation est plus audacieuse encore : ML4 est le modèle à poids ouverts le plus puissant construit hors de Chine « avec une marge substantielle ».¹

Pour l’instant, toutefois, Le Chonk n’est pas réellement à poids ouverts. Il est disponible en avant-première via un point d’accès public protégé, ses poids devant être publiés à la fin octobre.² Cet écart est au cœur de l’argument de Mistral. L’entreprise veut l’auditabilité et la déployabilité des poids ouverts sans créer une voie facile vers les abus.

Pierre Stock, vice-président de la science chez Mistral, a déclaré que la période intermédiaire serait consacrée à travailler avec des « partenaires et gouvernements de confiance » afin de veiller à ce que les poids puissent « être utilisés pour défendre, mais pas pour mener des attaques malveillantes ».³ L’entreprise soutient que des outils de cyberdéfense plus puissants sont nécessaires précisément parce que les attaquants tentent déjà de contourner les garde-fous des modèles fermés.

Cette ambition s’accompagne de réserves. Mistral reconnaît que ML4 reste en retrait par rapport à la pointe dans certains domaines, notamment le codage, tandis que les résultats des benchmarks restent attendus. Le cofondateur Guillaume Lample a néanmoins déclaré que les capacités s’amélioreraient à mesure que l’entreprise augmenterait l’échelle de son entraînement après sa Série D de 3 milliards d’euros : « Les capacités du modèle continueront de s’améliorer à mesure que nous augmenterons notre capacité d’entraînement. »¹

Mistral cherche ainsi à démontrer deux choses à la fois : que l’Europe peut construire une alternative crédible à l’IA américaine et chinoise, et que l’ouverture ne doit pas nécessairement rimer avec imprudence.