La bonne nouvelle, c’est qu’il est 100 % européen ; le mauvais, qui est 100% médiocre

La startup française Mistral vient de lancer Mistral Medium 3.5, un modèle d’IA open-weight qui est le grand représentant européen dans une industrie absolument dominée par la Chine – qui concurrence directement ce type de projets – et par les États-Unis. Et si c’est le mieux qu’ils puissent faire, il semble que l’Europe ait un problème.

Médiocre. Il s’agit d’un modèle « dense » avec 128 milliards de paramètres et une fenêtre contextuelle de 256 000 tokens. Alors que les modèles dotés d’une architecture Mixture-of-Experts (MoE) n’activent qu’un sous-ensemble de l’ensemble des paramètres pour atteindre une efficacité et une capacité enviables, Mistral les active tous. Cela le rend beaucoup moins efficace, mais en théorie, ses performances devraient être prometteuses. Et c’est là le problème. Ce qui n’est pas le cas.

Des repères. Pedro Domingos, professeur d’apprentissage profond à l’Université de Washington, l’a bien dit : « Les entreprises d’IA conventionnelles se vantent de la façon dont leur modèle est bien meilleur dans les benchmarks. Soo Mistral se vante de la façon dont leur modèle est bien pire. » Il est vrai que les modèles avec lesquels il est comparé ont un nombre total de paramètres plus grand, mais comme nous le verrons plus tard, même en tenant compte de cela, ils sont moins chers et théoriquement plus efficaces grâce à l’utilisation de cette architecture MoE dans beaucoup d’entre eux. Le modèle unifie cependant le catalogue précédent et suit la tendance du marché consistant à pouvoir établir le niveau de raisonnement souhaité (reasoning_effort) comme paramètre.

Mauvais résultats. Et il a un peu raison : Mistral ne semble pas avoir de problèmes à afficher les résultats de différents benchmarks dans lesquels il obtient de mauvais résultats, mais il obtient également de mauvais résultats avec des modèles qui ne sont en aucun cas les plus récents ou les plus puissants du marché. Ainsi, il est comparé au Claude Sonnet 4.5/4.6, au Kimi K2.5, au GLM-5.1 ou encore au Qwen 3.5 397B. Dans presque tous les cas (sauf GLM 5.1), il existe déjà des versions plus récentes et plus puissantes de chacun d’entre eux.

Pas si loin des modèles locaux. En fait, Medium 3.5 a obtenu un score de 77,6% au SWE-Bench Verified, un test de programmation dans lequel Qwen3.6-27b atteint 72,4% avec une différence fondamentale : vous pouvez l’exécuter « gratuitement » (avec le matériel approprié et en payant la facture d’électricité) avec une machine relativement abordable.

Plus cher (et un peu plus restrictif). Si nous l’utilisons via API, Mistral Medium 3.5 coûte 1,50 $ par million de jetons d’entrée et 7,5 $ par million de jetons de sortie. GLM-5.1 coûte respectivement 1,4/4,4 et Kimi K2.5 coûte respectivement 0,5/2,8. Son récent successeur, le Kimi K2.6, coûte 0,95/4 et est nettement meilleur que le Mistral étant moins cher. Il y a un fait curieux : Mistral utilise une « licence MIT modifiée » au lieu du traditionnel Apache 2.0, et indique que ce modèle peut être utilisé commercialement ou non commercialement, sauf pour les entreprises « à revenus élevés ».

À la poursuite de l’anthropique. En plus du modèle lui-même, la société a présenté des agents de programmation dits à distance utilisant Mistral Vibe CLI pour, par exemple, envoyer des informations à GitHub de manière automatisée. Il dispose également du « Mode Travail » dans LeChat, qui vous permet de gérer des tâches en plusieurs étapes de manière autonome. Ce sont des outils clairement destinés à renforcer le rôle de Mistral en tant que base pour les agents de programmation, ce qui est la voie qui a fonctionné à merveille pour Anthropic.

Son avantage : être européen. La seule grande force de ce modèle est qu’il a été développé par une startup européenne, ce qui lui donne une visibilité évidente à l’heure où de nombreux pays de l’UE parlent de souveraineté numérique. C’est le seul modèle occidental qui semble vouloir rivaliser avec la Chine dans le domaine des modèles à poids ouvert, ce qui est une bonne nouvelle, mais la vérité est qu’en termes de performances, il ne semble pas que le Mistral Medium 3.5 soit compétitif.

Le réseau de sécurité géopolitique. Cela, ajouté au fait qu’il coûte plus cher que ses concurrents, rend la décision de l’utiliser difficile, sauf pour ceux qui donnent clairement la priorité à son origine européenne. C’est l’atout de Mistral et ils en profitent à la perfection. L’entreprise a récemment obtenu un financement pour créer des centres de données en Europe, et se nourrit de cette nouvelle obsession de minimiser la dépendance à l’égard des Big Tech nord-américaines.

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