Apple n'a pas pris le virage de l'IA, mais l'entreprise de John Ternus pourrait bien en être un pilier. Elle teste en ce moment discrètement Harbor, une application qui fait tourner des modèles d’IA open-weight en local, sur un ou plusieurs Mac reliés en Thunderbolt 5.

Jamais de montant communiqué. Mistral AI nous habitue peu à peu à son mode de fonctionnement : multiplier les annonces, surprendre, mais surtout aller vite, très vite. Après avoir fait l’acquisition de New Material, un studio spécialisé dans la conception de produits intégrant l’intelligence artificielle, le mois dernier, le fleuron français de l’IA fait à nouveau la une avec une autre opération, mettant la main sur SkipLabs, fondée par Julien Verlaguet, et l’intégration de ses ingénieurs et scientifiques pour créer une équipe baptisée Language.

Système de commandement et de contrôle Arcadia, partenariat avec la société Mistral ou encore unité robotique Pendragon... Les projets autour de l’IA foisonnent dans les armées, sur fond d’accélération du tempo avec la guerre en Ukraine. Numerama a pu échanger avec Alain Droniou, le sous-directeur technique de l’Agence ministérielle pour l’intelligence artificielle de défense (Amiad), la nouvelle structure lancée au printemps 2024 chargée de plancher sur ce sujet, pour faire le point sur les chantiers en cours. Interview.

L’écosystème français resserre ses liens. Cette semaine, Orange Cyberdefense a annoncé devenir le « premier partenaire européen de Mistral AI pour la conception de services de sécurité managés », autrement dit MSSP, dans le cadre du programme Design Partner de la start-up française. L’ambition porte sur l’intégration de son dernier modèle, Mistral Large 4, aux tests d’intrusion, à l’évaluation des vulnérabilités et à la réponse aux incidents, afin de faire évoluer l’offre à destination des entreprises et organisations préoccupées par les questions de souveraineté et de conformité.

Mistral passe à la deuxième étape de son offensive. Le 6 octobre, l’entreprise française dévoilait Mistral Large 4 (ML4), son nouveau modèle phare, mais en réservait les poids. Elle les rend désormais accessibles sur Hugging Face, après trois semaines supplémentaires d’entraînement par renforcement et de tests auprès de clients et partenaires tels que ASML, Booz Allen Hamilton, Cisco, Crédit Agricole, Crowdstrike, l’agence spatiale européenne, Fortinet, Microsoft, Nvidia ou encore Orange Cyberdefense. Les entreprises peuvent donc désormais télécharger le modèle et le déployer sur leur propre infrastructure, sans dépendre exclusivement de l’API de son concepteur.

Orange Cyberdefense va intégrer Mistral Large 4, alias- » Le Chonk  » dans ses offres de sécurité.

Le déploiement débutera progressivement auprès de certains clients entreprises et du secteur public.

L’accord donne à Orange Cyberdefense accès à une variante de Mistral Large 4 optimisée pour des usages avancés de cybersécurité, notamment les tests d’intrusion, l’évaluation des vulnérabilités et le red-teaming.

Selon Mistral, cet accès est réservé à des partenaires sélectionnés et encadré par des vérifications rigoureuses ainsi que des garanties contractuelles.

Le modèle est présenté comme un modèle ouvert de 1 000 milliards de paramètres, entraîné en Europe. Mistral indique qu’il obtient 51% sur l’Artificial Analysis Cyber Index, un benchmark mesurant la capacité à découvrir, reproduire et corriger des vulnérabilités dans un code.

Souveraineté et données sensibles

Orange prévoit d’exécuter les modèles dédiés à ses opérations de cybersécurité sur une capacité de calcul située en Europe. L’objectif affiché est de renforcer la souveraineté numérique tout en répondant aux exigences de conformité.

Du côté de Mistral, l’approche repose sur des modèles à poids ouverts, que les organisations peuvent inspecter, adapter et déployer sur leur propre infrastructure. L’éditeur met en avant la possibilité de traiter du code source, de la télémétrie de sécurité, des journaux d’incidents ou des renseignements sur les menaces dans un environnement contrôlé, sans passer par une API externe.

Dans un premier temps, Orange Cyberdefense concentrera ses efforts sur deux axes : identifier des vulnérabilités dans les défenses de ses clients avant que des attaquants ne les exploitent, et accélérer l’investigation lorsqu’un incident de sécurité survient.

Mistral décrit par ailleurs plusieurs scénarios pour ce type de modèle comme l’ analyse de code et la génération de correctifs, l’évaluation des applications et des configurations cloud ou encore l’aide à l’investigation en rapprochant des événements issus de différents outils de sécurité.

Orange Cyberdefense, qui a réalisé 1,3 milliard € de chiffre d’affaires en 2025, n’a pas communiqué les conditions financières de l’accord.

Le partenariat s’inscrit dans une relation plus large entre Orange et Mistral formalisée en 2025.

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Mistral AI a publié ce jeudi 29 octobre 2026 les poids de Mistral Large 4, son modèle à 1 000 milliards de paramètres surnommé « Le Chonk ». La start-up a profité des trois semaines écoulées depuis la préversion pour l'améliorer nettement en code et en cybersécurité.

On n’est jamais mieux défendu que par soi-même… surtout quand on dirige une des principales entreprise d’IA européenne.

Dans une tribune publiée par Le Monde et reprise en anglais sur LinkedIn, , Arthur Mensch s’attaque à une idée qui, dit-il, « a fait son chemin en Europe » : laisser les modèles d’IA de pointe aux Américains et aux Chinois.

Il l’attribue à « des gens sérieux, qui ont leur logique » : un modèle frontière coûte des centaines de millions d’euros par génération, bientôt des milliards. Mieux vaudrait donc, selon eux, reproduire la recette d’Internet, créer de la valeur dans les applications et se concentrer sur les données industrielles, les PME et l’expertise métier, les modèles ouverts publiés par d’autres suffisant pour le reste.

Le patron de Mistral AI y voit une « erreur fondamentale » qui « achèvera de coûter à l’Europe sa place dans le monde »

« Laisser les modèles d’IA aux Américains et aux Chinois placerait l’Europe dans une dépendance sans équivalent dans l’histoire des civilisations » plaide-t-il en titre de sa tribune

« Produire ou subir »

Le patron de Mistral voit comme une « erreur fondamentale » l’idée selon laquelle l’Europe devrait laisser les modèles frontière aux États-Unis et à la Chine, tout en se concentrant sur les données industrielles, les PME et l’expertise métier.  Ce choix « achèvera de coûter à l’Europe sa place dans le monde » estime-t-il.

Et de conclure : « Produire ou subir : le choix nous appartient pour l’instant. »

Arthur Mensch rejette l’analogie avec Internet, souvent mobilisée pour justifier une spécialisation européenne dans les usages. « Internet reposait sur des protocoles ouverts que personne ne possédait. Les modèles d’IA fermés, eux, ont un propriétaire », écrit-il.

Il souligne que le contrôle du modèle détermine les conditions d’accès pour toute la chaîne de valeur : « Celui qui contrôle le modèle fixe les conditions : il change le prix, restreint les usages, retire une version. »

Pour illustrer ce risque, il évoque la suspension temporaire, en juin, de l’accès mondial aux modèles les plus avancés d’Anthropic à la demande du gouvernement américain. « La décision n’a pas été prise en Europe, ni pour des raisons européennes. Personne ne nous a demandé notre avis », affirme-t-il.

Mistral AI défend depuis longtemps les modèles ouverts, mais Arthur Mensch refuse d’en faire une solution suffisante. « Un modèle ouvert se télécharge, s’héberge, s’audite », reconnaît-il, avant d’ajouter : « Dépendre des autres, même de leur ouverture, c’est encore dépendre. »

Son argument est que l’Europe ne maîtrise ni le calendrier des publications, ni les fonctionnalités, ni les licences des futures versions si elle ne participe pas activement à leur développement.

Sécurité, recherche et industrie

Le dirigeant de Mistral étend l’enjeu au-delà de l’économie. Pour la cyberdéfense et les infrastructures essentielles, il estime qu’un État doit pouvoir « auditer les systèmes qu’il utilise, les adapter à ses besoins et être certain d’y avoir accès demain ».

Il ajoute que les modèles de pointe sont devenus indispensables à la recherche scientifique, y compris à la recherche sur l’IA elle-même, et que leur concentration chez quelques entreprises risque de créer des « effets de seuil très importants ».

Arthur Mensch rejette aussi l’opposition entre recherche fondamentale et déploiement industriel. « Pour les usages les plus exigeants, maîtriser le modèle n’est pas un luxe, c’est une condition », écrit-il.

« Rompre avec le pessimisme »

Mistral estime que l’Europe dispose encore des compétences nécessaires pour rattraper son retard. Arthur Mensch cite Black Forest Labs et ElevenLabs, puis présente Mistral comme une preuve que des modèles européens peuvent figurer parmi les meilleurs modèles ouverts et spécialisés.

Il annonce que l’entreprise « s’apprête à multiplier [ses] capacités de calcul par six dans l’année qui vient », tout en appelant à plus de capital pour accélérer.

Et de mettre en garde contre le récit d’une Europe déjà dépassée qui « arrange ceux qui ont de l’avance ». « Il n’a pas besoin d’être vrai pour être efficace : il suffit que nous y croyions pour donner l’avantage à nos concurrents », prévient-il.

Autrement dit, la guerre commerciale pour la domination du marché mondial de l’IA est à l’oeuvre et tous les coups seront permis pour l’emporter, y compris au plus niveau politique.

La position de Mistral sur la régulation

Cette tribune s’inscrit dans la ligne habituelle de Mistral AI qui se dit favorable à la régulation de l’IA mais uniquement sur les applications et usages à risque.

Sur l’AI Act, Mistral a plaidé pour éviter des obligations trop lourdes sur les modèles à usage général, craignant qu’elles pénalisent les start-up européennes face aux géants américains. Arthur Mensch a ensuite jugé le texte final « tout à fait gérable ».

Mistral AI défend par ailleurs la transparence sur les données d’entraînement, à condition qu’elle ne force pas la divulgation de secrets industriels. Cette position a nourri les critiques d’ONG et de responsables européens, qui estiment que Mistral a contribué, avec Aleph Alpha et les gouvernements français et allemand, à assouplir le projet initial d’AI Act.

La scale-up français reste toutefois favorable à certaines règles comme une contribution obligatoire, adossée au chiffre d’affaires des fournisseurs de modèles opérant en Europe, afin de rémunérer les créateurs dont les œuvres sont utilisées pour l’entraînement. Il demande que cette contribution s’applique aussi aux fournisseurs étrangers.

Photo : © DR Mistral AI

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Mistral AI ne se contente plus de développer des modèles d’intelligence artificielle. Le laboratoire français d’intelligence artificielle, créé en avril 2023, accélère sa stratégie d’acquisitions pour renforcer ses positions sur les différents maillons de la chaîne de valeur. Après Koyeb en février, Emmi AI en mai et Pimento en septembre, il annonce ce 14 octobre 2026 sur le réseau social X le rachat de New Material, un studio spécialisé dans la conception de produits intégrant l’intelligence artificielle.

Cette semaine, l'IA a beaucoup fait parler. OpenAI a impressionné le monde scientifique avec ses 772 manuscrits mathématiques, tandis que Mistral AI a fait son retour dans la course avec son premier modèle depuis de longs mois (et se repositionne dans les classements). Du côté d'Orange, on a aussi découvert le premier décodeur « home cinéma ».

Le moteur de recherche berlinois Ecosia, vitrine de la « tech verte et européenne », remplace le champion français Mistral par des modèles chinois. Parmi ses griefs : la qualité, la souveraineté… et l'atome. Quand on voit la tête du mix énergétique allemand, il fallait oser.

 » Celui-là a demandé un peu de préparation de base. Entraîné et servi sur notre propre infrastructure de calcul, et le RL ne montre aucun signe de saturation. » Sur X, Arthur Mensh la joue modeste pour présenter Mistral Large 4 (ML4) alias Le Chonk.

Avec Mistral Large 4 (ML4), Mistral AI ne prétend pas détrôner immédiatement les modèles fermés les plus avancés. Modèle généraliste multimodal fondé sur une architecture Mixture-of-Experts (MoE) granulaire, sa documentation indique 1,05 trillion de paramètres au total, dont 52 milliards actifs par token, ainsi qu’un encodeur visuel de 1,6 milliard de paramètres.

Le communiqué de lancement évoque pour sa part 49 milliards de paramètres actifs.

Cette architecture MoE permet de mobiliser seulement une fraction du modèle à chaque étape de génération. L’objectif est de combiner une capacité potentielle très élevée avec un coût d’inférence plus maîtrisé que celui d’un modèle dense de taille équivalente.

Une fenêtre de contexte très large

La principale promesse d’usage de ML4 réside dans sa fenêtre de contexte annoncée à 1 million de tokens. Elle doit permettre de traiter de très longs documents, dépôts logiciels, corpus réglementaires ou bases de connaissances d’entreprise sans les découper systématiquement. Et une couverture de plus de 160 langues, dont toutes les langues officielles de l’Union européenne.

Le modèle expose également des fonctions orientées vers les usages comme les appels de fonctions, les sorties structurées, les questions-réponses documentaires ainsi que le traitement par lots, agents et conversations. Autrement dit, Mistral positionne  ML4 comme une brique pour construire des applications et des workflows d’entreprise.

Des benchmarks solides, sans domination

Sur l’Intelligence Index d’Artificial Analysis, ML4 obtient 38 points.

C’est un bond important par rapport à Mistral Large 3, crédité de 9 points, et cela place le modèle au niveau de GPT-6 Luna sur cet indicateur composite.

Mais la performance n’est pas homogène : le score de 28,3% à Terminal-Bench 4.0 montre que ML4 reste en retrait sur certains scénarios d’automatisation exigeants.

Les chiffres communiqués par Mistral doivent également être lus avec prudence, car le modèle est encore en préversion et ses poids ne sont pas encore disponibles publiquement.

Face aux modèles fermés

ML4 se situe dans le haut du panier des modèles non américains et non chinois mais loin du sommet du marché.

Claude Opus 5.5 obtient 58 points sur l’Intelligence Index, contre 53 pour GPT-6 Astra et Gemini 4 Argon, tandis que ML4 s’arrête à 38.

ML4 égale donc GPT-6 Luna sur l’intelligence globale, mais il coûte environ 16 fois plus cher par tâche selon les mesures d’Artificial Analysis. Son avantage n’est donc pas le prix à l’usage API mais réside dans la perspective de poids ouverts et dans le contrôle qu’ils offrent aux entreprises.

L’atout décisif : les poids ouverts

Mistral annonce la publication des poids de ML4 pour la fin octobre. Cette décision distingue le modèle des offres d’OpenAI, d’Anthropic et de Google, qui restent principalement accessibles via API.

Les poids ouverts permettent à une organisation de déployer ML4 dans son propre cloud privé, son VPC ou sur ses serveurs. Elle peut ainsi conserver les données dans son périmètre, définir ses propres politiques de sécurité et adapter le modèle à ses besoins métier par fine-tuning.

Mistral présente ML4 comme un moyen pour ses clients de garder le contrôle de l’intelligence, des données, du calcul et des opérations.

Un positionnement business clair

ML4 vise trois segments principaux :

• Les entreprises qui veulent exploiter un modèle multimodal performant sans envoyer leurs données à une API tierce.
• Les organisations ayant des besoins de cybersécurité, d’analyse de code ou d’automatisation de workflows, domaines où ML4 affiche des résultats compétitifs.
• Les acteurs publics et industriels sensibles à la souveraineté numérique européenne, pour lesquels l’hébergement en Europe et la maîtrise des poids constituent un argument décisif.

Le tarif API de lancement est de 0,68 dollar par million de tokens en entrée, 0,07 dollar par million de tokens d’entrée en cache et 2,09 dollars par million de tokens en sortie, après une remise de 50% pendant les deux premières semaines.

Ce que ML4 apporte vraiment

ML4 apporte trois choses au paysage des LLM :

• Un modèle multimodal européen de très grande capacité, avec une fenêtre de contexte d’un million de tokens et des fonctions orientées agents.
• Des performances crédibles en cybersécurité et en codage agentique, sans atteindre le niveau des meilleurs modèles fermés sur tous les indicateurs.
• Une alternative de souveraineté grâce aux poids ouverts, permettant aux entreprises de déployer, personnaliser et contrôler le modèle dans leur propre infrastructure.

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Mistral a présenté Mistral Large 4, un modèle d'intelligence artificielle à 1 000 milliards de paramètres que l'équipe surnomme elle-même "Le Chonk", et l'entreprise française annonce ni plus ni moins que c'est le meilleur modèle ouvert jamais développé en dehors de la Chine. Rien que ça.

Le modèle n'est pour le moment accessible qu'en préversion via l'API de Mistral, l'interface qui permet aux développeurs de la brancher sur leurs applications. Les poids, autrement dit le fichier complet qui permet de faire tourner le modèle sur ses propres serveurs, arriveront le 27 octobre sur Hugging Face, le grand entrepôt public des modèles d'IA.

C'est tout le contraire des boîtes noires d'OpenAI ou d'Anthropic, le créateur de Claude, qui gardent jalousement les leurs.

Sur le papier, le chiffre de 1 000 milliards en jette, sauf que le Chonk n'active que 49 milliards de paramètres à chaque réponse, avec une architecture qui fonctionne un peu comme une grosse administration où seul le guichet compétent traite votre dossier. Du coup, il coûte bien moins cher à faire tourner que sa taille ne le laisse penser.

L'entraînement a pris deux mois sur près de 4 000 puces Nvidia Grace Blackwell installées dans les datacenters européens de Mistral, soit deux à trois fois moins de matériel que la concurrence chinoise d'après Pierre Stock, le responsable scientifique de la maison. Le modèle parle au passage plus de 160 langues.

Mistral insiste surtout sur les capacités agentiques de son Chonk, c'est-à-dire sa faculté à enchaîner tout seul des actions, lancer du code, éplucher des documents, remplir un tableur, plutôt que de simplement répondre à vos questions.

Sur les tests de performance publiés par Mistral, le Chonk se place au niveau des meilleurs modèles chinois de DeepSeek, Alibaba ou Moonshot sur le code, la finance et le droit, avec une vraie pointe en cybersécurité où il se classe parmi les cinq meilleurs au monde. Les mesures indépendantes sont un peu moins flatteuses, puisque le cabinet Artificial Analysis le situe entre DeepSeek et les modèles les plus accessibles d'OpenAI, encore loin du haut de gamme GPT-6 Astra, ce qui est déjà pas mal pour un modèle qu'on pourra télécharger gratuitement.

Côté tarifs, l'API facture environ 0,70 dollar le million de tokens, les morceaux de mots qui servent d'unité de facturation à tous les fournisseurs d'IA. Airbus et HSBC figurent déjà parmi la centaine de clients revendiqués.

J'avoue que je me demande déjà quelle machine il faudra pour faire tourner un bestiau pareil dans un salon, mais c'est tentant.

Source : TechCrunch

Mistral AI a présenté ce lundi, en avant-première lors d’une conférence de presse, sa toute dernière génération de modèle d’intelligence artificielle flagship, baptisée Mistral Large 4 et surnommée en interne « le Chonk ». Il s’agit de la première annonce de l’entreprise depuis la clôture de sa levée de fonds en série D, d’un montant de trois milliards d’euros, le plus important tour de table jamais réalisé par une entreprise technologique européenne. Cette annonce illustre une ambition clairement affichée : réduire l’écart avec les meilleurs modèles mondiaux, tout en réaffirmant un positionnement souverain et ouvert, pensé prioritairement pour les entreprises et les États.

Alors que les détracteurs de Mistral l'annoncent distancé par les modèles open source chinois et par les géants américains depuis de longs mois, Mistral fait son grand retour. Le champion français de l'intelligence artificielle dévoile Mistral Large 4 (surnommé Le Chonk), un modèle de 1 000 milliards de paramètres entraîné dans ses propres data centers en Europe. Mistral affirme qu'il se hisse au niveau des meilleurs modèles ouverts du monde et qu'il rebat les cartes pour l'IA européenne. Sa sortie est prévue le 27 octobre.