Mistral fait son plus grand pas en avant avec un modèle à poids ouvert aussi puissant que n’importe quel modèle en Chine.

Si l’on a suivi de près l’évolution de l’intelligence artificielle, on constate un schéma qui se répète sans cesse : les grands mouvements viennent généralement des États-Unis ou de Chine. Ce sont les deux pôles d’où l’on voit aujourd’hui apparaître une bonne partie des modèles qui repoussent les frontières, tandis que l’Europe a eu une présence beaucoup plus discrète dans cette conversation. Cela ne veut pas dire qu’il n’y a pas d’entreprises pertinentes ici, mais cela signifie que peu ont réussi à s’approcher de ce niveau. L’un d’entre eux vient de franchir une étape particulièrement ambitieuse.

Cette décision concerne le Mistral Large 4, ou ML4, le nouveau modèle phare de la société française. Mistral le présente comme le système le plus grand et le plus performant qu’il ait développé jusqu’à présent et assure que, parmi les modèles à poids ouvert, il s’agit du plus puissant créé en dehors de la Chine. Il convient de noter que nous ne sommes pas confrontés à une affirmation de supériorité absolue sur tous les modèles d’IA, mais plutôt à une comparaison au sein d’une catégorie spécifique. Un autre point important est que la société l’a d’abord publié en avant-première.

L’Europe veut se tailler une place parmi les grands modèles d’IA

Pour mieux comprendre ce qui se cache derrière Large 4, il vaut la peine de prendre un moment pour s’intéresser à son architecture. Nous examinons un modèle de mélange d’experts, ou MoE, avec 1,05 billion de paramètres au total, bien qu’il en garde 49 milliards actifs pendant l’inférence. En termes simples, le système n’utilise pas simultanément tous ces milliards de paramètres à chaque fois qu’il fonctionne. Il est également multimodal natif, avec la possibilité de travailler avec du texte et des images. Et rappelons qu’il s’agira d’un modèle à poids ouvert : Mistral prévoit de les publier fin octobre.

Là où la firme française veut vraiment faire la différence, c’est dans les tâches spécialisées. L’entreprise met en avant les performances de ML4 en matière de programmation, d’agents, de cybersécurité, d’analyse multimodale, de science, de finance et de droit, même si tous ces résultats n’ont pas la même origine. Dans l’Artificial Analysis Cyber ​​​​Index, une évaluation indépendante, le modèle figure parmi les cinq meilleurs au monde et est largement en tête parmi les pondérations ouvertes développées en dehors de la Chine. Dans d’autres domaines, Mistral combine des benchmarks publics avec des évaluations tierces et des tests internes, il vaut donc la peine de lire chaque comparaison dans son contexte.

Le graphique d’analyse artificielle que Mistral intègre dans sa présentation nous permet de voir très clairement où se situe Large 4 sur ce terrain concurrentiel. ML4 Preview obtient 38 points dans l’Intelligence Index v4.3.2 et apparaît immédiatement derrière DeepSeek V4.1 Flash, qui atteint 39, tandis que d’autres modèles chinois comme GLM-5.3, Kimi K3 ou MiMo-V2.6-Pro étendent un peu plus la distance. L’image laisse donc une lecture assez concrète : Large 4 se rapproche du groupe leader des modèles à poids ouvert, mais il ne le mène pas encore.

La photographie change lorsque l’on étend la comparaison aux grands modèles fermés. Dans l’indice général d’analyse artificielle, Large 4 maintient ses 38 points, tandis que Claude Opus 5.5 atteint 58 et que GPT-6 Astra et Gemini 4 Argon se situent à 53. Autrement dit, le saut est pertinent dans sa catégorie, mais il y a encore une distance considérable par rapport à certains des modèles fermés les plus puissants que nous utilisons comme référence. C’est précisément dans cette zone que Mistral se rapproche, mais n’a pas encore atteint cette frontière.

Les progrès sont également mieux appréciés lorsque l’on compare Mistral à lui-même. Dans cette même version de l’indice d’intelligence d’analyse artificielle, Large 3 apparaît avec 9 points, contre 38 dans Large 4 Preview. La différence à elle seule ne permet pas de mesurer tout ce qui a changé entre les deux générations, mais elle montre à quel point l’entreprise a réussi à augmenter les performances de son modèle phare en peu de temps.

Pour Mistral, Large 4, c’est aussi une affirmation sur la place que l’Europe veut occuper dans cette industrie. Le modèle a été formé à partir de zéro à l’aide de 3 800 GPU NVIDIA Grace Blackwell installés dans les propres centres de données européens de l’entreprise, et l’entreprise propose une option de déploiement entièrement gérée par elle-même en Europe et dans le cadre de la législation européenne. C’est là qu’intervient le concept de souveraineté que répète l’entreprise : non seulement développer des modèles compétitifs, mais aussi permettre aux organisations européennes de conserver un plus grand contrôle sur l’infrastructure, les données et le lieu où elles exploitent leurs systèmes d’IA.

L’accès, au moins pendant cette première phase, s’adresse avant tout à ceux qui souhaitent travailler avec le modèle via API. Mistral Studio propose déjà Large 4 en avant-première publique et, selon Reuters, la société prévoit de publier les pondérations le 27 octobre. Le jeton officiel affiche actuellement un prix de 0,68 $ par million de jetons d’entrée, 0,07 $ par million de jetons d’entrée en cache et 2,09 $ par million de jetons de sortie. Lorsque les pesos arriveront, la proposition prendra une autre dimension.

Images | Mistral IA

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