Mistral, est-ce qu'on nous a menti depuis le début ?

Le 11 août dernier, Mistral AI, souvent présentée comme le fleuron européen de l'intelligence artificielle, a annoncé une évolution stratégique majeure qui a suscité un vif débat : l'hébergement de modèles d'IA tiers, notamment chinois, sur ses propres serveurs. Cette décision, perçue par certains comme une trahison de sa promesse initiale de développer un modèle souverain européen capable de rivaliser avec les géants américains et chinois, a été défendue par d'autres comme un mouvement d'affaires pragmatique et nécessaire. La nouvelle saison de "Silicon Carnet" s'est ouverte sur cette controverse, avec une équipe de chroniqueurs divisée. Martin Pavello, nouveau sociétaire, a exprimé une vision nuancée, parlant davantage de "pivot" que de trahison. Il a souligné que dès le départ, l'ambition d'un "ChatGPT français" était peut-être irréaliste compte tenu des investissements colossaux nécessaires. Selon lui, Mistral aurait rapidement réalisé qu'elle n'avait pas les capacités financières (Capex) pour soutenir cette course. Martin Pavello estime que le positionnement actuel de Mistral, en tant que géant de l'infrastructure pour héberger et distribuer des modèles open source, est une stratégie de survie et un moyen d'apporter un "tantinet de souveraineté" en Europe. Il considère que ce rôle de "géant du data center" est plus tenable et plus pertinent business-wise que de tenter de concurrencer directement OpenAI ou Google. Fanny Bouton a également reconnu la douleur de cette annonce, car elle s'éloigne de l'idéal d'un LLM (Large Language Model) souverain. Cependant, elle a mis en avant la réalité économique et politique. La création et l'entretien de datacenters et d'infrastructures IA demandent des investissements constants et considérables, un défi permanent. De plus, elle a souligné le contexte politique mouvant en France, avec un changement potentiel de gouvernement après les prochaines élections. Le soutien politique et financier dont a bénéficié Mistral pourrait s'estomper, rendant la rentabilité et la pérennité de l'entreprise encore plus cruciales. Pour Fanny Bouton, ce pivot stratégique est donc un chemin de survie nécessaire pour Mistral, indépendamment des résultats électoraux. Elle a également noté que l'IA est devenue un sujet politique majeur, attirant l'attention de tous les bords, mais que Mistral, étant un projet soutenu par l'équipe sortante, pourrait pâtir d'un changement de majorité. Fred Montagnon, fervent défenseur de Mistral, a adopté une posture plus critique envers ceux qui parlent de trahison. Il a rappelé l'évolution rapide du secteur de l'IA en seulement un an. Il y a peu, l'attention se concentrait sur les LLM eux-mêmes, mais aujourd'hui, le domaine englobe une multitude d'aspects : l'infrastructure (semi-conducteurs, énergie, datacenters), les LLM, et les logiciels d'orchestration (harness). Fred Montagnon se demande même si le LLM lui-même ne risque pas de devenir une commodité, la vraie valeur se situant dans la capacité à bien piloter ces modèles. Il a défendu l'idée que la valeur réside dans la compréhension des besoins des industries françaises et européennes, dans la fourniture et la mise à disposition de la technologie, et dans l'organisation et l'utilisation efficace des infrastructures sous-jacentes. Il a critiqué l'image "moteur vs garage à voitures" utilisée pour décrire la situation, arguant que Mistral ne devrait pas abandonner la bataille. Martin Pavello a enfoncé le clou en expliquant pourquoi, selon lui, il est devenu irréaliste de développer un LLM français compétitif. Il a cité le manque de financement colossal par rapport aux acteurs américains (OpenAI, Anthropic), le déficit en données pour entraîner les modèles, et la difficulté à attirer les meilleurs talents mondiaux. Les salaires et les perspectives de gains boursiers chez des géants comme Nvidia ou les licornes américaines rendent la concurrence difficile pour Mistral. De plus, le marché européen peine à produire des produits IA performants et à les distribuer efficacement, contrairement aux États-Unis. Face à cela, se concentrer sur l'open source et l'hébergement de modèles devient une stratégie plus viable, bien que même dans ce domaine, la concurrence chinoise soit redoutable. Le débat s'est ensuite focalisé sur le financement et la stratégie de Mistral. Il a été mentionné que Mistral avait levé 3 milliards d'euros, mais que sa dernière tentative de levée de fonds n'avait pas abouti, potentiellement en raison de difficultés à boucler le tour. La question du financement de l'ambitieux projet d'infrastructure de Mistral (1 GW de calcul d'ici 2030, estimé à 38 milliards de dollars de Capex) est apparue comme un défi majeur. Fred Montagnon a remis en question la pertinence pour Mistral de se lancer dans l'exploitation d'infrastructures, la considérant comme un métier différent de celui de développeur de LLM ou d'orchestrateur ("harness"). Il a expliqué le concept de "harness" comme l'organisation d'agents pour découper et traiter des tâches complexes, permettant d'optimiser l'utilisation des LLM et de la puissance de calcul, et de réduire les coûts. Fanny Bouton a évoqué la possibilité que Mistral ait eu des discussions avec OVHcloud pour l'hébergement, mais que la faisabilité, l'amortissement des coûts des GPU et la durée de vie de ces derniers aient posé problème. Elle a souligné le pragmatisme d'Octave Klaba, le PDG d'OVHcloud, qui a fait des choix stratégiques basés sur la viabilité de son entreprise, tout en annonçant ses propres modèles IA. Cette situation a été qualifiée de "surréaliste" : une entreprise censée développer des modèles se tourne vers l'hébergement, tandis qu'un hébergeur établi refuse de devenir hyperscaler pour se concentrer sur les modèles. La question de la souveraineté a été centrale. Si l'hébergement en Europe garantit la localisation des données, cela ne résout pas le problème de la dépendance technologique si les modèles utilisés ne sont pas européens. Il a été souligné que la Chine bénéficie d'un écosystème fournisseurs et de talents exceptionnel, permettant une réactivité et une capacité de production que l'Occident peine à égaler. L'exemple des voitures électriques et des chaînes d'approvisionnement chinoises a été utilisé pour illustrer cette force. La discussion a ensuite abordé la valorisation de Mistral. Avec une valorisation de 11,7 milliards d'euros pour une levée de 3 milliards, et un chiffre d'affaires annuel estimé à 100 millions d'euros (avec 400 millions de commandes), la société est valorisée à un multiple très élevé par rapport à son chiffre d'affaires, bien plus que des entreprises comme Kagami. Le risque d'une correction boursière est réel. Fred Montagnon a défendu Mistral en soulignant qu'elle avait obtenu des contrats importants (400 millions de commandes), une croissance spectaculaire, et qu'elle utilisait ses propres modèles, qu'il trouve performants et abordables. Il a insisté sur l'importance pour la France et l'Europe d'adopter l'IA rapidement et de manière intégrée, et que Mistral, en facilitant cette adoption par les grandes entreprises, contribue à la création de valeur. Martin Pavello a nuancé en indiquant que l'utilisation de l'IA par les grands groupes français est encore hésitante, bien que des outils comme Copilot aient un impact. Il a également souligné que les clients demandent souvent des modèles chinois, et que Mistral, en les proposant, répond à une demande du marché. Il a émis des doutes sur la pérennité de la valorisation actuelle de Mistral, suggérant que son avenir pourrait se situer dans l'hébergement d'infrastructures et le conseil, un peu à la manière d'Atos, ou en tant que "porte d'entrée" européenne pour les modèles étrangers. En conclusion, l'intégration de modèles chinois par Mistral a révélé des divisions profondes sur la stratégie, la faisabilité et la définition même de la souveraineté dans le domaine de l'IA. Si certains y voient un pivot stratégique nécessaire pour la survie de l'entreprise et un pas vers une forme de souveraineté infrastructurelle, d'autres y décèlent une renonciation à l'ambition initiale et un risque financier considérable, surtout face à la concurrence mondiale et aux défis de financement d'une infrastructure massive. L'avenir de Mistral semble désormais s'orienter vers un rôle d'hébergeur et d'intégrateur de solutions IA en Europe, plutôt que de développeur exclusif de modèles de pointe.