Modèles puissants, outils pro : Mistral s'impose comme un véritable provider d'IA
Qu'elle semble loin, l'époque où Mistral n'était encore qu'un nom entouré de mystère. En seulement deux ans, Arthur Mensch, ancien de DeepMind, Timothée Lacroix, ex-collaborateur de l'AI Research Lab de Meta, et Guillaume Lample, également passé par l'écosystème Meta, sont parvenus à hisser la start-up française au rang des meilleurs. Grâce à des modèles de pointe, une tarification attractive, des outils spécialement conçus pour les professionnels et des partenariats stratégiques solides, la désormais scale-up s'impose comme une alternative crédible à OpenAI, Google, Anthropic et consorts. Contactée par le JDN pour commenter son succès, Mistral n'a pas donné suite. Une discrétion devenue signature qui ne nous empêche pas de faire le point.
Des modèles rivalisant avec les meilleurs
La stratégie de Mistral a été de démarrer par des modèles de taille intermédiaire, à l'image de Mistral 7B, pour ensuite progressivement gravir les échelons. Un pari gagnant : avec Mistral Medium 3, la startup française livre désormais un modèle aux performances comparables à Claude 3.7 Sonnet, l'ancienne génération phare d'Anthropic avant la sortie de Claude 4.
Mais Mistral ne s'est pas contenté de suivre les leaders. L'entreprise a innové dès 2023 en pionnier de l'architecture MoE (Mixture of Experts) avec Mixtral, une approche qui permet d'améliorer les performances tout en maîtrisant les coûts de calcul. Résultat, la scale-up propose une gamme aujourd'hui complète pour les professionnels : modèles multimodaux avec Pixtral Large, solutions généralistes avec Medium 3, et désormais Magistral, un modèle de raisonnement taillé pour les cas d'usage complexes comme l'agentique multi-étapes. De quoi couvrir l'ensemble des besoins en IA générative des entreprises.
Un pricing très attractif
"Mistral s'est concentré sur la manière d'optimiser pour obtenir une meilleure efficacité du calcul, peut-être à moindre coût, et être plus durables, tout en étant capables de créer quelque chose qui, en termes de création de valeur, peut être vendu aux entreprises", nous expliquait déjà en 2023 Antoine Moyroud, du fonds Lightspeed Venture Partners (fonds qui avait participé à la première levée). Deux ans plus tard, les objectifs sont tenus. Mistral propose des modèles à l'état de l'art avec une tarification véritablement inférieure à celle des principaux fournisseurs américains.
Prenons l'exemple de Mistral Large : le modèle est proposé à 0,4 dollar par million de tokens en entrée et 2 dollars par million de tokens en sortie. En comparaison, OpenAI facture GPT-4.1 à 2 dollars par million de tokens en entrée et 8$ par million en sortie. Anthropic, avec Claude Opus, pratique des tarifs similaires à 15 dollars par million de tokens en entrée et 75 dollars par million en sortie. Mistral réalise ainsi un coup marketing et technologique impressionnant : proposer des performances comparables à un prix significativement plus bas.
Des outils conçus pour les professionnels
Au-delà de ses modèles de pointe et de sa tarification défiant toute concurrence (hors modèles chinois), Mistral a développé un écosystème d'outils pensé spécifiquement pour les besoins des entreprises. S'inspirant des meilleures pratiques d'OpenAI et d'Anthropic, la start-up française propose une API entièrement dédiée à ses modèles, accompagnée d'un playground intuitif permettant aux développeurs de tester leurs prompts et d'expérimenter avec les différents modèles. Le tout s'appuie sur une documentation technique exhaustive, facilitant l'intégration et l'adoption par les équipes techniques.
Mais c'est surtout dans le développement de verticales spécialisées que Mistral fait la différence. L'entreprise a misé sur deux segments à fort ROI pour les entreprises : le code et l'OCR. Côté développement, la gamme se décline en deux solutions complémentaires. Codestral, modèle optimisé pour la génération de code pur. Plus récemment, Devstral est venu compléter l'offre en se spécialisant dans le codage agentique et l'ingénierie logicielle. Enfin, Mistral dispose maintenant de Mistral Code, un agent de live coding qui permet de créer rapidement des applications complètes à partir d'une prompt en langage naturel (similaire à Codex CLI, Gemini CLI ou Claude Code).
Mistral s'est aussi focalisé sur un segment encore largement utilisé dans de nombreuses entreprises françaises : l'OCR. Avec Mistral OCR, la scale-up propose une API dédiée à la reconnaissance optique de caractères, affichant des performances state-of-the-art dans sa catégorie. Un positionnement malin sur un marché de niche mais stratégique pour de nombreux secteurs d'activité (banque, assurance, santé…).
Des partenariats solides
La crédibilité de Mistral repose également sur les partenariats de distribution noués depuis la sortie de ses premiers modèles. L'entreprise s'est alliée aux trois principaux hyperscalers américains. Microsoft héberge les modèles premium de Mistral via Azure AI Studio depuis 2024 (la firme a également investi 16 millions de dollars dans Mistral et la start-up dispose d'un accès privilégié à l'infrastructure de supercalcul du géant). De son côté, Google Cloud intègre la famille complète des modèles (Mistral 7B, Mixtral 8x7B, Mistral Large, Codestral) dans Vertex et propose Le Chat Enterprise sur sa marketplace interne. Mistral s'est également engagé à utiliser, en partie, les puces AWS Trainium pour l'entraînement et Inferentia pour l'inférence de ses modèles. Des modèles maintenant disponibles sur Bedrock.
En parallèle, Mistral s'intègre directement dans les plateformes des géants de la data : Snowflake embarque ses modèles dans Cortex pour traiter les données d'entreprise sans les déplacer, tandis qu'IBM avec WatsonX permet le déploiement on-premise pour les secteurs sensibles. Et depuis peu, Nvidia fournit l'infrastructure GPU de Mistral, qui dispose désormais de 18 000 puces Blackwell pour plus d'un milliard d'euros via Mistral Compute.
Mistral a également réussi son pari sur le marché des télécoms avec des accords de distribution massifs auprès de deux opérateurs majeurs : Orange et Free. Orange intègre Le Chat Pro dans ses forfaits professionnels pour 300 millions de clients potentiels, Free Mobile offre l'abonnement Pro gratuitement pendant 12 mois.
Des clients de la banque à la défense
De beaux partenariats couplés à une technologie de pointe qui ont permis à Mistral de séduire à la fois le secteur public et les grands comptes. L'Etat a validé la technologie en confiant ses besoins les plus sensibles : l'Amiad, l'agence en charge de l'IA pour la Défense, compte parmi les utilisateurs, de même que France Travail qui déploie la solution pour accompagner les demandeurs d'emploi. Une caution institutionnelle qui facilite l'adoption dans les secteurs stratégiques. CMA CGM a, par exemple, signé un contrat de 100 millions d'euros sur cinq ans, intégrant des équipes Mistral dans ses locaux marseillais pour automatiser au maximum ses process. La SNCF et Stellantis complètent la liste avec de nombreux cas d'usage.
Enfin, les services financiers confirment la tendance. BNP Paribas déploie Mistral pour aider ses équipes de vente et son support client notamment. De son côté, AXA équipe ses collaborateurs d'outils d'analyse de texte. Sur la verticale défense, cette fois dans le privé, Thales fait confiance à Mistral pour ses applications critiques de défense. Il n'y a pas un mois où de nouveaux clients ne sont pas annoncés publiquement. Une diversité sectorielle qui témoigne de la très bonne relation de Mistral avec l'ensemble du secteur privé français. Le pari est désormais de transformer cette dynamique en leadership durable sur un marché où les positions basculent du jour au lendemain.