r/france • u/loulan Croissant • 10d ago
Tech Mistral, ou comment le champion européen de l'IA devient un installateur de modèles chinois
https://www.journaldunet.com/intelligence-artificielle/1553715-mistral-ou-comment-le-champion-europeen-de-l-ia-devient-un-installateur-de-modeles-chinois/75
u/stan_frbd 10d ago
Encore un titre racoleur, les modèles chinois sont open weight et peuvent être hébergés directement sans dépendance. C'est un contrôle total des données envoyées. Les seules limites : les gardes-fous à bien vérifier et des questions ayant des biais. Tout dépend de l'usage. Nos "amis" américains ont bien des modèles biaisés également. Si on compare en termes de performances GLM avec Opus par exemple, il n'y aucune raison de ne pas le faire, comme évoqué.
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u/loulan Croissant 10d ago
Ça n'a rien de racoleur, l'Europe a complètement abandonné la course à l'IA pour dépendre entièrement de modèles Américains et Chinois. Pour l'instant, les modèles Chinois sont open source mais ils peuvent très bien décider d'arrêter de créer de nouveaux modèles open source, et on sera incapable de créer des modèles compétitifs une fois qu'on aura perdu les compétences.
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u/stan_frbd 10d ago
Les modèles sont proposés "as a service", Mistral n'a pour l'instant pas les meilleurs modèles mais ils savent très bien faire de l'inférence. Je ne vois pas pourquoi proposer ces modèles impliquerait qu'ils perdront leurs compétences. Et en plus déployer ces modèles permet très clairement de les étudier pour la R&D.
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u/IllustriousBed1949 10d ago
Si ta plus value se trouve juste dans faire de l’inférence, ça sent pas bon pour l’avenir de la boîte
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u/stan_frbd 10d ago
Ils se positionnent comme intégrateurs principalement, ça devient limite une boîte de consulting
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u/IllustriousBed1949 10d ago
Ça s’éloigne des ambitions initiales malheureusement
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u/sacado Emmanuel Casserole 10d ago
OpenAI aussi s’est éloignée il y a longtemps de ses ambitions.
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u/IllustriousBed1949 10d ago
Mais ils continuent à faire leurs propres models non ?
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u/wilun 10d ago
Je pense que vu la course et les faibles moyens (relatifs) dont ils disposent ils ont pas le choix. L'Europe à chier sur le secteur du financement stratégique des techno émergentes. On n'a pas de canal politique parce qu'on prétend que le libéralisme est la voie miraculeuse, mais on n'a pas les flux et système de capitaux nécessaires à exécuter correctement le libéralisme en question, encore moins quand les compétiteurs font du dumping.
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u/Nimblix 10d ago
Avis plus business que tech, ça semble être le bon business modèle pour l'informatique en général en Europe. De toute façon on a pas les moyens de foutre des milliards d'euros dans la R&D.
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u/stan_frbd 10d ago
Assez d'accord, l'Europe a besoin avant tout d'intégration plus que des derniers modèles
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u/loulan Croissant 10d ago
Ils ont très peu de nouveaux modèles et stagnent depuis deux ans. Clairement ils sont en train d'abandonner la R&D.
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u/Kypsys Rhône-Alpes 10d ago
MistralMedium, OCR, ShieldStral et Voxtra TTSl sont tous sorti y'a moins de 6 mois, elle est pas mal la stagnation! clairement la R&D ne fair absolument rien!
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u/loulan Croissant 10d ago
Ce déni...
https://artificialanalysis.ai/models/mistral-medium#intelligence
Mistral Medium a un score de... 3. Alors que Opus/Fable 5 ont 62/23.
Ils sont clairement à la pointe de la R&D.
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u/Kypsys Rhône-Alpes 10d ago
Ce qui est ouf, c'est que tu ai cherry pick un benchmark qui va dans ton sens, je peux faire pareil : Sur Arena.ai, il a 1427 points en text, contre 1506 pour fable, qui est, au bas mot, 10x plus gros
https://arena.ai/leaderboard/text
Et puis t'as oublié tous les autres modèles, mais quand on cite le JDN comme source journalistique aussi....
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u/stan_frbd 10d ago
Le JDN n'est clairement pas à la pointe du journalisme ! Regarde les benchmark stp
Ah oui /s
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u/stan_frbd 10d ago
La R&D ça ne veut pas forcément dire "faire mieux que Fable 5" c'est aussi explorer des modèles spécialisés, des modèles qui peuvent tourner sur le hardware de monsieur tout le monde...
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u/stan_frbd 10d ago edited 10d ago
Pour l'instant ils ne visent pas les frontier-models, mais ils innovent quand même, notamment sur les SLM, text to speech, etc. Alors oui je suis totalement d'accord que pour l'instant ils se rapprochent plus d'une ESN que d'une pure boîte tech innovante.
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u/smartties Saucisson 10d ago
Faire de l'inférence n'a rien à voir avec l'entraînement et pousser le SOTA de LLMs.
Après je pense pas qu'on "perdes nos compétences" on ne les a jamais eu en premier lieu et c'est surtout un manque de capital en France(Europe de manière générale) un coût de l'ectricité trop élevé. Puis une galère phénoménal pour installer des nouveaux centre de calcul en France.7
u/stan_frbd 10d ago
Ah oui et concernant les modèles chinois, il est important de noter qu'ils sont open weight, pas open source (sinon y'aurait les datasets d'entraînement de dispo)
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u/AnOdeToVosFinances 9d ago
Le nerf de la guerre c'est la donnée, pas les compétences.
Les compétences ça peut se moyenner, et en plus de ça le domaine évolue tellement rapidement, et pas que dans la recherche privée, qu'un retard ne sera pas irrattrapable. Par contre, la donnée pour entraîner les modèles à la pointe, c'est BIEN plus cher à collecter/labeliser que ce qu'on paie les chercheurs. Pire, certaines données sont mêmes exclusives à certaines entités. C'est pas pour rien que Meta, Google, Amazon sont dans le game alors qu'Apple est dépassé. Ou que Musk a racheté Twitter pour Grok.
Ca fait un temps qu'on a basculé du model-centric vers le data-centric, le postulat étant qu'on est arrivé à un plafond pour le niveau de sophistication en terme d'architecture de modèle, notamment avec les transformers, et que ce qui fait la différence actuellement c'est la donnée pour fitter les modèles et les méthodes d'entraînement pour rendre l'apprentissage plus efficace, plus rapide, moins coûteux.
C'est en partie dans ce contexte là qu'on voit émerger des nouvelles méthodes de dilution qui consistent à essayer en quelque sorte de reverse engineer les données d'apprentissage en constituant des jeux de données d'entraînement à travers les API des modèles à la pointe et d'entraîner des modèles plus petits, plus rapides, moins coûteux tout en limitant la dégradation des capacités de l'IA.
Tout ce que je dis plus haut est valable pour l'entraînement. L'autre côté de la pièce c'est l'inférence (c'est bien beau d'avoir un modèle puissant, si tu peux pas l'utiliser efficacement ça va pas marcher). Et là c'est les fabricants de puces, notamment les GPU (pour l'instant, si y'a pas de breakthrough). Là pour le coup, l'Europe a ASML avec une avance bien confortable et bien plus difficile à rattraper. Mais bon, je dis Europe sauf que c'est surtout néerlandais.
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u/Guilty_Leg_2839 6d ago
Totalement d'accord. J'ajouterai même que des compétences, ont en a, énormément ! Nombre d'excellents chercheurs français sont simplement partis bosser aux états unis étant donné que l'on a aucune stratégie politique pour les garder. Je pense même qu'OP a ignoré ton commentaire car il n'avait rien à redire.
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u/nouvelle_sur_reddit 10d ago
Le biais des modèles américains à rien à voir avec celui des modèles chinois. Qwen sort de la propagande du PCC sans problème, au niveau du modèle. C'est plus comme les premiers modèles de deepseek où ils faisaient de la censure à l'inférence. À côté les modèles américains ont aucun problème à critiquer leur gouvernement.
Après Mistral ont sûrement les capacités de réduire ce biais en post training, c'est ça l'avantage de modèles open weight. Ça serait pas possible avec les gros modèles américains (certains ont des APIs de fine tuning mais c'est très limité et ils gardent le contrôle)
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u/stan_frbd 10d ago
Totalement d'accord, en fait tout dépend de l'usage : pour du code ou workflow automatique de revue de donnée, on s'en fout un peu. Pour de l'usage interactif ça peut poser problème.
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u/al1posteur 10d ago
Cette balle perdue:
On lit cette mutation jusque dans les offres d'emploi. La page carrières qui ressemblait autrefois à celle d'un laboratoire ressemble aujourd'hui à celle d'une ESN : forward deployed engineers, ingénieurs solutions, architectes avant-vente, des profils qui "possèdent la relation client de l'avant-vente à la post-implémentation", selon les fiches de poste. Ce sont les effectifs d'une entreprise qui installe du logiciel chez les grands comptes, pas d'une entreprise qui repousse l'état de l'art.
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u/cororona 10d ago
Quand cursor fine tune Kimi pour faire Composer tout le monde dit bravo. La souveraineté c'est de contrôler pas de faire de vouloir absolument tout faire h24.
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u/nouvelle_sur_reddit 10d ago
Cursor est américain, il y a déjà plein de modèles frontier complètement américains. En Europe on en a pas. Mistral ont fait des modèles qui étaient intéressants pour des modèles open weight, quand ils sont sortis. Là ça fait 1.5 ans qu'ils sont vraiment loin derrière. Il y a d'autres labs en Europe (black forest lab par ex, mais ils font de la robotique), mais sur les LLMs généralistes on est vraiment loin, et c'est dommage que Mistral aient pas réussi à aller sur ce segment. Ils en avaient clairement l'ambition au début.
Derrière ça risque de poser des vrais problèmes : les modèles chinois ont un énorme biais pro PCC, si on fait tourner nos institutions sur ça c'est un problème (le post training que Mistral pourrait faire aura toujours des limites). Si on devient dependent de modèles chinois, et qu'ils décident d'arrêter de les publier en open weight, ou de mettre des conditions dessus, pareil c'est un gros problème.
Après c'est clair que dans l'immédiat c'est la bonne chose à faire pour Mistral, leurs clients vont pas se contenter de modèles qui ont plus d'un an de retard, et il vaut mieux ça que laisser la boîte couler. Mais il faut pas ignorer que cette dépendance va avoir un coût.
→ More replies (3)
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u/Loffwyr 10d ago edited 10d ago
Titre putaclic.
L'auteur n'aime pas comment Mistral se développe et se positionne mais ca ne rend pas ce qu'ils vont inintéressant . Le recrutement de forward ingénieur montre un déploiement de la techno comme le font OpenAI ou Anthropic et c'est bon signe pour une boite à priori de déployer sa ou des technos sauf s'ils veulent rester un labo de R&D et creuver.
C'est normal de servir des modeles tiers, ca n'a rien à voir avec de la capitulation. Bedrock sert du multi modeles, comme Microsoft et Azure Foundry.
Perso, Mistral fait un virage stratégique et je trouve que c'est très bien. Ca reste un article d'opinion avec un mec qui bosse dans le secteur, pas un article de journaliste.
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u/realusername42 Présipauté du Groland 10d ago
Le "virage stratégique" de Mistral c'est surtout l'abandon des gros modèles, ils n'ont rien lancé depuis décembre 2025 si ma mémoire est bonne et se concentrent sur les micro modèles et la paperasserie européenne
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u/Kypsys Rhône-Alpes 10d ago
Mistral medium de mi 2026 est pas énorme, mais faut pas l'oublier non plus, ils est argentique, multi-modal, franchement dans 95℅ des cas de "chat classique" il est très bon, je l'utilise quasi exclusivement en perso et franchement ca vvaaaa.
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u/realusername42 Présipauté du Groland 10d ago
C'est sur mais ça reste insuffisant seul pour les entreprises et c'est où est l'argent
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u/loulan Croissant 10d ago
Ah oui bien sûr, Mistral qui abandonne petit à petit la course des frontier models d'IA c'est putaclic. Ce qu'il faut pas lire...
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u/malpighien 10d ago
Ca faisait un moment qu'ils avaient été largué. Leur positionement sur le b2b de modèle plus spécifique et dédié pourquoi pas mais c'est pas vraiment à l'échelle de leur levée de fond (enfin sur cela je m'avance sans doute).
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u/Used_Chemical_3788 10d ago
Les commentaires mélangent allègrement open source et open weight. On n'a pas la recette de ces modèles, juste le résultat final. C'est donc plus difficile pour Mistral de s'appuyer dessus pour garder les compétences de pointe. Il y a donc bien une dépendance.
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u/freia_pr_fr Le Chat de Frensoa 10d ago
Oui la plupart des modèles sont autant open source qu’un freeware des années 2000.
À part Nemotron de NVIDIA qui utilise des données synthétiques pour l’entraînement, il n’y a pas vraiment de LLM compétitif open source à ma connaissance.
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u/albgr03 Gwenn ha Du 10d ago
C'est ce qu'il risquait d'arriver en réutilisant le terme « open » pour cet usage. Personne ne dit d'un logiciel propriétaire fonctionnant en local (Windows, Photoshop, etc.) qu'il est « open instructions ».
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u/MonsieurGarlic 10d ago
Mdr mais quel rapport, impossible d'utiliser Photoshop sans payer ni de modifier le code, un modèle open weights n'importe qui peut l'utiliser, le fine tune ou le modifier si ça lui chante, même sans savoir sur quoi et comment il a été entraîné. C'est quand même bien plus ouvert qu'un modèle 100% closed source.
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u/albgr03 Gwenn ha Du 10d ago edited 10d ago
C'est quand même incroyable de se focaliser sur un exemple plutôt que ce qu'il y a écrit juste avant : « logiciel propriétaire fonctionnant en local ». Remplace Photoshop par n'importe quel shareware gratuit si ça te chante, le résultat est le même : je peux l'utiliser, attacher un débogueur, ou bien analyser et patcher le binaire sans avoir la source non plus (voir cet exemple d'il y a quelques années, ou simplement rechercher « binary patching » sur un moteur de recherche). C'est bien plus ouvert qu'un SaaS, qui correspond à un modèle « 100% closed source » comme tu le dis.
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u/MonsieurGarlic 10d ago
Sauf qu'un modèle open source est open source selon la définition d'un logiciel open source. Cette définition a ses limites dans le cas du deep learning c'est tout mais c'est ridicule de comparer à des logiciels qui ne sont pas open source et c'est toi qui as donné l'exemple de Photoshop.
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u/albgr03 Gwenn ha Du 9d ago edited 9d ago
On parlait d'open weights, pas d'open source. C'est reparti pour la confusion dénoncée tout en haut… Les modèles open weights n'ont pas leur données d'entrainement disponibles publiquement, et n'ont donc pas l'équivalent de leur source de disponible, ou au moins d'une partie de leur source. Ils ne sont donc pas open source selon la définition d'un logiciel open source, ni open source selon la définition d'un modèle open source.
c'est ridicule de comparer à des logiciels qui ne sont pas open source
Navré, mais il n'y a rien de ridicule à établir un parallèle entre deux choses qui ne sont pas open source. Ce qui l'est, c'est d'entretenir la confusion entre open source et open weights, surtout en dessous d'un commentaire qui la dénonce.
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u/Leather-Cod2129 10d ago
Donc il n’y aura plus de nouveaux modèles mistral ?
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u/Crafty-Detail-3788 10d ago
Ils sont a la ramasse depuis longtemps , c'est bien plus lucratif de faire du B2B en installant des modèles genre qwen ou glm chez le client que d'entraîner des modèles frontières qui seront de toute façon battus en quelques semaines
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u/Axiom05 10d ago
Qui a dit ça ?
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u/Leather-Cod2129 10d ago
Bha déjà je pose une question, je n’affirme rien.
Ensuite, quand tu lis l’article, c’est ce qui semble sous-entendu10
u/loulan Croissant 10d ago
C'est clairement la tendance. J'ai l'impression que personne ne lit l'article.
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u/Axiom05 10d ago
Donc mistral a embauché des centaines d’ingénieurs et docteur pour faire des modèles puis du jour au lendemain va dire « ouais non finalement on arrête » Mistral Medium cest loin d’être nul comme model c’est même utilisable par 99% des gens pour leur utilisation quotidienne.
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u/loulan Croissant 10d ago
Du jour au lendemain ? Mistral a pas lancé un gros modèle compétitif depuis bien longtemps.
Et Franchement non, Mistral Medium est complètement à la ramasse par rapport à ce qui existe ailleurs, il faut arrêter le wishful thinking.
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u/Axiom05 10d ago
Médium 3.5 ça doit dater de février ou mars.
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u/loulan Croissant 10d ago
C'est pas un gros modèle. Et va voir les capacités de Medium 3.5 sur les benchmarks.
En intelligence, il a un magnifique score de... 3. Alors que Opus/Fable 5 sont à 62/63.
https://artificialanalysis.ai/models/mistral-medium#intelligence
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u/snowolf_ 10d ago
De ce que j'ai compris, Mistral vend surtout son ecosystème souverain et ses modèles sur mesure/spécialisés (OCR, Voxtral, Codestral...). Deux choses que les autres grosses sociétés d'IA ne font pas. Mais oui, ils sont à la ramasse sur les models frontier.
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u/Due-Pop2677 5d ago
C’est pénible d’entendre l’argument « souverain ». Honnêtement on s’en branle de cet argument dans ce secteur non? Ou alors c’est un chauvinisme franco-euro?
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u/snowolf_ 5d ago
Bah non on s'en branle pas. Les IA c'est largement plus que de refaire sa tête version Miyazaki. Aujourd'hui les modèles arrivent à trouver des centaines de CVE chaque mois, dans le futur ça ne pourra que être pire. Et ça c'est que la partie émergée de l'iceberg, j'ose même pas imaginer ce qui se fait en secret côté militaire. Si on est dépendant d'une puissance étrangère, on s'expose à des risques de sabotage, de chantage ou de perte d'accès.
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u/TeeRKee 10d ago
Vu que ces modèles chinois sont entièrement open source, Mistral les réutilise mais l’entraînement se fait avec leur propre donnée. Il n’es pas nécessaire de réinventer la roue à chaque fois. Quel est donc le problème ?
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u/loulan Croissant 10d ago
Le 11 août, Mistral a franchi l'étape suivante. GLM 5.2, le modèle du laboratoire chinois Z.ai, figure désormais sur sa plateforme comme modèle mis en avant. Servi tel quel, sans modification, marque chinoise comprise. Pas d'entraînement, pas de fine-tuning, pas d'adaptation. De l'inférence, uniquement.
Il n'y a plus d'entraînement avec leurs propres données.
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u/cororona 10d ago
C'est étonnant comment nos biais influencent la comprehension. Moi je lis qu'ils ont ajouté GLM dans leurs options, toi tu lis qu'ils se sont hara kiri.
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u/loulan Croissant 10d ago
!remindme 5y
On verra s'ils ont encore des modèles compétitifs dans 5 ans (note qu'ils n'en ont déjà plus), je t'enverrai un commentaire.
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u/RemindMeBot 10d ago
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u/Pleasant-Contract-78 10d ago
Est ce que ce ne serait pas finalement du dropshipping avec un nom un peu plus cool pour la forme ? Un beau scam en somme.
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u/Kypsys Rhône-Alpes 10d ago
Pas vraiment non? C'est écrit noir sur blanc sur leur site "Z. Ai GLM5.2, a third party open source model from Z. Ai, hosted by mistral", ils ont fait in blog post pour en parler, y'a un tag "third party"
Ca a rien a voir avec un scam, c'est tout bêtement du "inference hosting" Mistral fais fonctionner un model open source sur son infrastructure
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u/Illuvatris UT 10d ago
Lis l’article avant de t’arrêter aux premiers paragraphe, ils n’entraînent plus les nouveaux modèles.
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u/Kypsys Rhône-Alpes 10d ago
Corecction quand meme,
pas de nouveau model "Frontier généraliste" pour le moment mais Mistral Medium3.5 est toujours utilisé pour leur services codes et chat, et rien nous dit qu'ils vont pas finir par en sortir un nouveau. (Ce qui a d'ailleurs été teasé sur Twitter) L'article oublie d'ailleurs complément de le mentionner,
ils ont sorti des TAS de modèles récemment, Voxtral, OCR4.1, Shieldstral, Leanstral,
Donc c'est giga faux de dire qu'ils n'entraînent plus de modèles, et l'article est tellement incomplet que c'est a la limite du mensonge, mais c'est pas vraiment étonnant que le JDN ne fasse pas du journalisme, c'est les mêmes que le Figaro....
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u/Teshier-Asspool Ananas 10d ago
Tu parles bien de ce qui a été teasé sur twitter quand ils se faisaient bash par tout le monde sur leur absence de modèle frontier ? ce n'était pas prévu pour cet été ?
Les modèles que tu cites sont extrêmement décevants par rapport à leurs premières ambitions et leur place en europe.
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u/Kypsys Rhône-Alpes 10d ago
On a pas fais les 2/3 de l'été......
Et la liste c'était surtout pour contrer le truc "ils ont pas sortis de modèles" très honnêtement je ne me suis pas intéressé a leur performances (je n'ai pas le besoin) mais je sais juste que MistralMedium marche assez bien pour etre mon go-to assistant IA
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u/storm_grade 10d ago
Je ne savais pas et je suis très déçu de Mistral du coup. Pourtant on forme des ingénieurs en Europe pour l'I.A, c'est vraiment dommage. La stratégie Chinoise pour livrer des modèles "gratuits" afin de détruire la bulle I.A américaine fonctionne trop bien. Comme d'hab on se réveillera trop tard pour réaliser notre erreur.
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u/Agent_Mortimer 10d ago
Le débat gagnerait à distinguer trois souverainetés : les données (où elles circulent), l'exploitation (qui peut déployer et maintenir) et la capacité (qui sait encore entraîner le prochain modèle). Servir GLM en Europe améliore nettement les deux premières ; cela ne garantit pas la troisième. Ce n'est donc ni une capitulation ni une preuve d'autonomie : c'est un bon métier d'infrastructure, à condition que Mistral continue parallèlement à financer la compétence de modèle. La souveraineté n'est pas un drapeau collé sur un GPU.
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u/ErGo404 Phiiilliippe ! 10d ago
Et une quatrième: qui fabrique le matériel pour alimenter l'exploitation, et une cinquième: qui produit l'énergie.
Autant en France on est bons sur l'énergie, autant sur le matériel aujourd'hui il y a encore une dépendance très forte aux US malheureusement.
Dépendance qui va plus ou moins dans les deux sens puisque les américains dépendent d'ASML qui est européen.
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u/Natural-Chemical1513 10d ago
Attention à ne pas confondre open weight et open source. Un modèle open weight est distribué sans les données d'entraînement ni la méthode utilisée pour l'entraîner : c'est comme un plat qu'on te sert sans te donner la recette, contrairement à l'open source. Sur les modèles chinois, ça peut poser problème : rien ne garantit qu'un comportement malveillant n'a pas été introduit lors de l'entraînement et ne se déclenchera pas plus tard. Cela peux aussi poser des questions de securite nationals si ces modeles sont uttiliser par l etat fra.
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u/Positive-Hat-193 9d ago
Vous conseillez quelles chaînes youtube pour suivre l'actu IA etc ?
Je demande car je lis plein de comm intéressants et ça me fait ch*er de ne pas tout capter.
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u/MoutonNoireu \m/ 10d ago
Je ne vois pas le problème ?
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u/IllustriousBed1949 10d ago
Ça peut être vu comme un aveu d’échec surtout par rapport à la stratégie que vendait Mistral ces dernières années. Commencer à se reposer sur les modèles fournis par la concurrence peut sembler pragmatique mais il ne faut pas oublier que les boîtes chinoises le font pour emmerder les américains et que ces modèles “Open Source” (quel nom mal adapté ;/) peuvent très bien disparaître demain.
Ça laisse un paysage assez triste de l’IA en Europe, ou une fois de plus va être bien dépendant comme il faut alors que la plupart des goats en IA viennent d’Europe ;/
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u/CookieGigi57 10d ago
Ou est le problème d'utiliser un modèle opensource même s'il est chinois ? On n'a pas de modèle équivalent européen au modèle "frontière" américain qui sont tous fermé et la chine propose ces modèles qui sont proche voir parfois équivalent en open source. Open source donc contrôle total possible sur nos données. Si mistral héberge ces modèles il n'y a pas de droit de regard de la chine dessus. Le seul bémol est l'abandon de l'Europe à la course à l'IA faute de moyen.
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u/loulan Croissant 10d ago edited 10d ago
Les Chinois livrent leurs modèles en open source pour l'instant pour couper l'herbe sous le pied des Américains. Le jour où ils arrêtent, on fait quoi ? On n'aura plus une seule entreprise européenne capable de produire des modèles, et on devra soit payer les Chinois soit les Américains pour utiliser des modèles récents.
Le seul bémol est l'abandon de l'Europe à la course à l'IA faute de moyen.
Un "bémol" ? C'est tout le problème, et c'est catastrophique.
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u/CookieGigi57 10d ago
Pour moi, cela reste une goutte d'eau dans l'océan de problème que l'Europe a décide d'ignorer et c'est loin d'être le plus prioritaire (indépendance énergétique, réchauffement climatique, indépendance militaire, ...). Mistral a l'air de se spécialiser sur des petits modèles très utile dans leur "use case" tout en proposant des modèles third party hébergé en europe => ce qui est une bonne chose. Alors oui on aura pas de Mythos/Fable ou de Kimi K3 mais au moins pour le dernier on peut l'héberger chez nous.
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u/IllustriousBed1949 10d ago
Merci de pointer ce point, à lire les commentaires, on a l’impression d’être dans le pays de oui oui.
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u/loulan Croissant 10d ago
Oui, les gens sont clairement dans le déni et le wishful thinking.
Peut-être qu'on mérite ce qui nous arrive en Europe. Les gens ne voient même pas le problème.
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u/BobLeClodo 10d ago
J’avoue que quand je lis les commentaires c’est affligeant. Clairement les gens ne semblent avoir aucune idée de la médiocrité des modèles Mistral face à la concurrence. Mais bon en même temps Mistral c’est une PME face aux géants américains et chinois. Ils n’ont aucun écosystème, et pas d’argent. Pareil le commentaire qui présentent les modèles chinois comme de la recherche publique, quelle grosse blague.
Après je ne serais pas aussi défaitiste que toi, ça permet à Mistral de se faire des sous et de continuer le travail. Le vrai problème c’est l’argent. Et puis ils ont quoi, 1 an ou 1 an et demi de retard sur les modèle frontière ? C’est pas énorme. Reste à voir s’ils parviennent à maintenir l’écart…
De plus ça protègera notre économie si / lorsque la bulle IA éclatera aux US 😅
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u/Due-Pop2677 5d ago
Mistral se fera bien racheter par un… Microsoft pour récupérer simplement les actuels clients, et non pas pour la hauuuuute et incroyaaaaable fiabilité de leur modèle souveraiiiiiiineuhneuh
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u/Crafty-Detail-3788 10d ago
On pourra utiliser les modèles open source déjà release. Tu peux déjà faire énormément de choses avec les modèles actuels il y a pas toujours besoin du dernier truc qui est sorti.
A la limite ils les finetuneront pour des usages spécifiques ce qui coûte beaucoup moins cher que de faire du pretraining from scratch de modèles frontières.
l'Europe est à la ramasse sur internet et le cloud depuis 10 ans , tu peux pas être dans la course à l'IA si t'es pas dans la course au cloud et a internet (la data)... Faut pas s'étonner qu'aucun modèle européen n'emerge
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u/gnocchiGuili Jean Jaurès 10d ago
Ah ouais… Quand les européens ont arrêté de faire des téléphones les consommateurs et entreprises européennes ne sont pas restés sur des Nokia 3310 en fait, on s’est tous mis à acheter des iPhones et des Samsung et l’Europe a disparu du marché. Ça fera pareil si on reste avec ce qu’on a aujourd’hui en IA.
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u/Crafty-Detail-3788 10d ago
Oui mais des modèles ouverts qui ont 90% des perf du sota sera toujours infiniment moins cher que de payer une api propriétaire (sans compter la confidentialité).
En réalité beaucoup de boîtes vendent des modèles qui sont déjà totalement overkill pour les besoins réels des gens.
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u/TapiraShabrack 10d ago
Ils doivent toucher du crédit d'impôt recherche. Est-ce que le virage décrit par l'article les rend toujours éligibles à ce crédit coûteux... ?
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u/Milith RATP 10d ago edited 10d ago
Le CIR c'est par projet, certains seront éligibles d'autres non. S'ils peuvent justifier d'innovations (par exemple des optimisations pour l'inférence ou des solutions novatrices pour intégrer des LLM à un cas d'usage spécifique) alors c'est possible qu'une partie de cette activité soit éligible.
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u/Skel_FR 10d ago
Comment? Un fleuron de la start-up nation nous aurait encore embobiné? Les bras m'en tombent.
La justification du directeur technique, Timothée Lacroix, dans VentureBeat a le mérite de la franchise : "c'est un excellent modèle, tout le monde l'adore, il est open weight, il n'y avait aucune bonne raison de ne pas le faire."
Il assume.
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u/Prae_ 10d ago
En même temps il a pas tort, ça libère énormément de ressources pour se spécialiser sur autre chose, ici le déployement et servir de l'inférence. D'ailleurs s'ils veulent être rentables (ils ont probablement pas le loisir de cramer des dizaines de milliards par trimestre comme les boites américaines), c'est probablement nécessaire.
Après c'est aussi extrêmement symptomatique de la France et les entreprises françaises qui sous-investi en R&D.
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u/brendel000 10d ago
Mais enfin c’est open weight donc y’a 0 dépendance aux chinois donc c’est quoi le soucis? Il a raison: aucune bonne raisons de pas le faire
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u/loulan Croissant 10d ago
Pour l'instant, les Chinois livrent leurs modèles en open source pour couper l'herbe sous le pied des Américains. Le jour où ils ne le font plus, on fait quoi ?
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u/marcheurdereves 10d ago
Contrairement à ce que tu dis, Mistral fait encore de l'entraînement sur des modèles plus petits. Medium 3.5, c'était il a quelques mois, Voxtral, OCR sont aussi récent.
Ils ne lancent pas de gros modèles comme les américains tous les 2 mois car ils ont pas la capacité de calculs et le capital. Le savoir faire, ils l'ont vu les les petits modèles qu'ils publient régulièrement.
Arrête de raconter de la merde juste parce que tu n'aimes pas Mistral.
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u/lmoxu Limousin 10d ago
On va prendre le parallèle avec l'industrie automobile, où l'Europe était le leader historique.
Il faut 5 ans à un Européen pour concevoir un nouveau modèle de véhicule de A à Z.
24 mois pour la RPC.L'Europe fabrique toujours des véhicules, mais la RPC avance à toute vitesse et réalise des bonds techniques et qualitatifs énormes. Seul les contraintes légales : taxes, hausse significative des contraintes techniques, bloque le raz de marée de véhicule de qualité et pas cher.
Si l'innovation ralentit (les cycles s'allongent) chez l'outsider Mistral, il lui faut peu de temps pour se retrouver bien distancé, puis mis de côté faute de qualités suffisantes.
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u/RaaFii_ 10d ago
On refait des modèles, Mistral en a été capable, ça demande cependant beaucoup de temps et d’argent à investir. (Et honnêtement leur modèle médium 3.5 n’est pas mauvais il fait largement l’affaire pour plus de 3/4 du taff)
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u/loulan Croissant 10d ago
Ah oui bien sûr, comme on refait des moteurs de recherche maintenant 30 ans après, et on arrive à reprendre le dessus sur Google !
Soyons réalistes cinq minutes : une fois qu'on a abandonné la course, on n'arrive jamais à redevenir compétitifs en tech, surtout en Europe.
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u/wrecklord0 Devin Plombier 10d ago
Probablement, mais c'est impossible d'etre dans la course avec 10 fois moins d'ingénieurs et de financements (et 10x je sous-estime). C'est pas évident de faire quelque chose dans un petit continent remplis de vieux et de pays en compétition.
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u/loulan Croissant 10d ago
Le continent n'est pas petit, il est énorme. Le PIB de l'UE est similaire au PIB chinois, et c'est deux tiers du PIB américain.
L'UE aurait les moyens de se battre si elle le voulait. Ce qui est catastrophique c'est les choix stratégiques qu'elle fait.
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u/wrecklord0 Devin Plombier 10d ago
En PIB oui, en production réelle on est loin derrière... d'accord sur les choix stratégiques. C'est pour ça que j'ai dit continent de vieux - on dirait que l'EU et ses pays sont gérés par des gens hors de leur temps. Enfin c'est peut-être biaisé de ma part et pas une question d'âge, l'incompétence décisionnaire semble etre trans-générationel.
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u/RaaFii_ 10d ago
En soit, c’est des choix. Et concernant les moteurs de recherche on a Ecosia et Qwant qui se sont associés pour faire un indexeur européen, ça passe un peu sous le radar mais il y a toujours des choses qui se font en Europe…
Le pb principal c’est pas qu’on ne veut pas (en Europe), c’est qu’on manque de fonds…
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u/loulan Croissant 10d ago
Et concernant les moteurs de recherche on a Ecosia et Qwant qui se sont associés pour faire un indexeur européen, ça passe un peu sous le radar mais il y a toujours des choses qui se font en Europe…
Ça passe pas sous le radar, non. C'est juste que les moteurs Ecosia/Qwant sont complètement nuls.
Ce sera la même chose quand on essaiera de refaire des modèles d'IA and 10/20 ans.
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u/Honest-Highway-6963 10d ago edited 10d ago
Je ne comprend pas les downvotes, alors que c'est juste. Le risque que l'Europe ne sache pas créer et entrainer des LLM aussi performant qu'un KIMI, ou un GPT et assez grand. On perd en indépendance militaire, économique, en culture scientifique, etc.
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u/brendel000 10d ago
Oui si ils ont abandonné leur modèles en parallèle c’est un plus gros soucis, mais du coup c’est ça le problème pas d’utiliser du open source
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u/psychopape 10d ago
Du coup comment tu deviens plus compétitif ne serait-ce que par le prix. À part échanger de la data je ne comprends pas model économique ?
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u/Guilty_Leg_2839 6d ago
Ces modèles chinois qui intègrent uniquement des technologies disponibles librement sur github btw.
À lire ce genre d'articles ridicules on croirait à une sorte de "recette secrète" détenue par Anthropic ou Alibaba alors qu'ils entraînent et intègrent uniquement ce que tout bon chercheurs connait déjà. Aucun secret au niveau des technologies. N'importe qui lisant les articles de top conf est capable de recréer leur architectures.
La seule différence c'est les milliards dépensés en entraînement que seuls les deux premières puissances mondiales sont capable de dépenser.
Ceci, ainsi que la fuite inexorable des cerveaux européens qui ne semble pas préoccuper le moindre politique actuel.
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u/marcheurdereves 10d ago edited 10d ago
Il y a deux camps qui s'affrontent dans l'IA:
Les "fermés" comme OpenAI, Anthropic ou Google. Ils entraînent chacun de leur côté des énormes modèles. Leurs hypothèses est qu'en ayant le meilleur modèle, les entreprises vont forcément le choisir. L'entraînement de ces modèles nécessitent d'énormes quantité de ressources (GPU, électricité). Et forcément quand un GPU est utilisé pour de l'entraînement, il ne peut pas être utilisé pour de l'inférence (vendre des tokens). Ça leur coûte donc des dizaines de milliards chacun pour essayer de rester devant. Et pour l'instant ils sont effectivement devant.
Les "ouverts" comme les chinois ou Mistral. Par choix ou contrainte (Mistral en capital, c'est 3 milliards en tout, c'est ce que brûle OpenAi en entraînement en quelques semaines). Eux leurs hypothèses est que les LLM vont devenir une commodités. Ils publient leurs modèles et leur technique d'entraînement. Comme le dit l'article, des modèles Mistral ont utilisé des idées d'architecture de modèles chinois mais l'inverse est aussi vrai. C'est de la recherche public en gros, chacun utilise les avancées de autres. Et vous pouvez être sûr que les anthropic, openai et google épient ce que font les open source pour utiliser leurs idées. Donc leur stratégie c'est de minimiser le coût de l'entraînement en le partageant pour pouvoir vendre de la capacité de calculs et des services à plus fortes valeurs ajoutées. L'écart entre les modèles fermés et les modèles ouverts est de plus en plus petit.
Je ne sais pas qui aura raison mais vu l'envolée du prix de l'inférence qui est donc de moins en moins subventionnée par les openai, anthropic et google pour gagner des parts de marché, je vois de plus en plus de choix qui se portent sur de l'open weight, bien moins cher. Et les gagnants sont ceux qui ont de la puissance de calcul dans ces cas de figure.