Mistral dévoile une IA à mille milliards de paramètres tandis que Google verrouille la sienne.

Ce chiffre est d'un billion. C'est le nombre de paramètres, les réglages internes qu'une IA apprend lors de son entraînement, contenus dans Mistral Large 4, le modèle que l'entreprise française a mis gratuitement à disposition le 29 octobre. La même semaine, Google annonçait que son modèle le plus performant en cybersécurité serait initialement réservé aux experts en sécurité agréés. Deux des projets d'IA les plus financés divergent désormais, et l'écart entre eux est crucial pour tous ceux qui utilisent, achètent ou s'inquiètent de l'IA.

Ce que Mistral a publié

Mistral a présenté pour la première fois Large 4, surnommé “ Le Chonk ”, en avant-première payante le 6 octobre et on m'a promis les poids d'ici la fin du mois. C'est maintenant le cas les ont publiés. Les poids constituent le modèle entraîné lui-même, le fichier qui transforme une question en réponse. Leur mise à disposition permet à toute personne disposant d'un nombre suffisant d'ordinateurs d'exécuter le modèle sur sa propre machine au lieu de le louer sur le site web de Mistral.

Les carte de modèle sur Hugging Face L'échelle est donnée par le terme « échelle ». Large 4 possède environ 1 000 milliards de paramètres au total, mais n'en utilise que 52 milliards pour chaque mot qu'il traite. Cette conception, dite « mélange d'experts », divise le modèle en modules spécialisés et n'en active que quelques-uns à la fois. Cela permet de maintenir les coûts d'exécution bien en deçà de ce que sa taille apparente pourrait laisser supposer. Le modèle lit le texte et les images, peut gérer simultanément environ un million de jetons (soit environ 750 000 mots) et, selon Mistral, il maîtrise plus de 160 langues. Il a été entraîné de zéro sur 3 800 puces Nvidia Grace Blackwell dans les centres de données de Mistral en Europe.

Mistral a également baissé ses tarifs. L'utilisation du modèle via son propre service coûte désormais $0,70 par million de jetons en entrée et $2,10 par million de jetons en sortie. Un jeton correspond à un segment de texte, soit environ les trois quarts d'un mot.

C'est bon ?

D'après l'analyse des performances de Mistral, il s'agit du meilleur modèle ouvert pour le codage. Sur l'indice ANACO (Artificial Analysis Coding Agent Index), un test indépendant d'assistants de codage IA, il obtient un score de 48%. Ce score est quasiment équivalent à celui de GLM-5.3, un modèle ouvert chinois, tout en utilisant 47% jetons de moins par tâche., Mistral dit. Moins de jetons signifie une facture moins élevée pour un même travail. Sur Terminal-Bench 4.0, un test simulant l'utilisation de la ligne de commande, le nombre de jetons a augmenté de 13 points de pourcentage pour atteindre 41% au cours des trois semaines suivant la publication de la version préliminaire.

Le tableau d'ensemble est plus modeste. Sur l'indice plus large d'intelligence artificielle, les 4 grandes entreprises obtiennent un score de 26, selon leur carte modèle. Mistral affirme qu'il s'agit du meilleur score parmi les smartphones occidentaux à écran ouvert, tout en reconnaissant que les modèles chinois haut de gamme obtiennent de meilleurs résultats. Le nouveau Gemini 4 Carbon de Google. obtient un score de 59 sur le même indice, la meilleure note. En clair, le modèle européen gratuit est performant pour un modèle que l'on peut posséder, mais il est loin d'égaler les meilleurs modèles propriétaires en termes de performances générales.

Le pari sur la cybersécurité

La différence la plus marquante cette semaine concerne la cybersécurité. Mistral présente Large 4 comme un outil destiné aux équipes de défense, celles qui détectent et corrigent les failles logicielles avant les cybercriminels. Il obtient un score de 51% à l'indice d'analyse artificielle de cybersécurité (IAC), qui teste la capacité d'un modèle à identifier une faille dans un code, à prouver son existence et à la corriger sans provoquer de dysfonctionnement. Mistral affirme également que le modèle a bloqué 96,6% de requêtes malveillantes lors de tests de sécurité standard, soit le meilleur score enregistré parmi les modèles ouverts.

Pierre Stock, vice-président scientifique de Mistral, a expliqué le raisonnement à TechCrunch. “ Les gouvernements et les entreprises, a-t-il déclaré, bénéficient d'un accès aux renseignements de pointe leur permettant de se défendre contre les cyberattaques. Un accès qui, par définition, ne peut être interrompu, car le modèle est ouvert et pondéré. ”

Google a opté pour la voie inverse avec Gemini 4 Carbon., annoncé le 28 octobre. Google qualifie Carbon de son modèle le plus performant, offrant des résultats de pointe en matière de détection, d'exploitation et de correction des failles logicielles. Plutôt que de le diffuser largement, Google le confie d'abord à un petit groupe de spécialistes en cybersécurité, puis à des partenaires plus fiables via un système d'accès contrôlé. Les développeurs et le grand public y auront accès ultérieurement, une fois que Google aura testé ses mécanismes de sécurité. Anthropic a fait preuve d'une prudence similaire avec un autre modèle. inédit Claude modèle qui a fait irruption Chrome, Safari et Linux dans les tests.

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La crainte derrière cette prudence est simple : un modèle capable de déceler les failles peut être utilisé aussi bien pour attaquer que pour se défendre. Mistral ne l’ignore pas. Dans son publication L'entreprise indique avoir observé l'utilisation de la version préliminaire et, bien que le modèle ait refusé d'attaquer des cibles réelles, elle a constaté “ un potentiel d'amélioration pour mener de véritables attaques ”. Elle précise qu'elle renforce ses mesures de sécurité en conséquence. Une version cybernétique plus performante de Large 4 sera uniquement proposée à des partenaires agréés, tels qu'Orange Cyberdefense, dans le cadre d'un contrat.

Voici le problème avec les poids libres : les garde-fous sur le site web de Mistral peuvent être mis à jour à tout moment. Ceux intégrés à un modèle téléchargé sont fixes une fois le fichier exporté, et un utilisateur déterminé peut tenter de les contourner. Mistral estime que fournir cet outil aux défenseurs plus tôt est plus avantageux que le risque qu'il soit également utilisé par des attaquants.

Qui peut réellement le gérer ?

“ Téléchargement gratuit ” ne signifie pas que n'importe qui peut l'utiliser à domicile. Consultez le guide d'installation de Mistral sur le site web de Mistral. carte modèle Le modèle est exécuté sur huit puces graphiques haut de gamme fonctionnant de concert. À titre de comparaison, le modèle ouvert légèrement plus petit de Meta, Muse Spark Open, nécessite environ 537 Go d'espace de stockage rien que pour ses poids compressés., Meta dit, sans compter la mémoire supplémentaire nécessaire à son fonctionnement. Cela dépasse largement les capacités d'un ordinateur portable ou d'un PC de jeu.

Les véritables clients sont donc les banques, les gouvernements, les opérateurs télécoms et les grandes entreprises. Le communiqué de lancement de Mistral cite La Banque Postale, ABN AMRO, Belfius et le laboratoire Φ de l'Agence spatiale européenne parmi les organisations soutenant le modèle. Pour elles, l'attrait réside dans le contrôle. Leurs données restent sur leurs propres serveurs et aucun fournisseur étranger ne peut désactiver ou modifier le modèle du jour au lendemain. Les Européens appellent cela une IA souveraine.

Il y a une seule condition. licence Il s'agit d'une version modifiée de la licence MIT, une licence de logiciel libre courante. N'importe qui peut utiliser, modifier et vendre des produits basés sur ce modèle, mais une entreprise qui revend l'accès à ce produit en tant que service en ligne doit obtenir une licence commerciale distincte auprès de Mistral. Cela empêche une entreprise concurrente de se contenter d'héberger le travail de Mistral et de pratiquer des prix inférieurs.

Ce que cela signifie pour les utilisateurs ordinaires

La plupart des gens ne téléchargeront jamais Large 4. Ils peuvent néanmoins y être confrontés. Si une banque, un organisme gouvernemental ou un développeur d'applications utilise un modèle ouvert qu'il héberge lui-même, vos données ne quitteront peut-être jamais les serveurs de cette organisation. Cela représente une réelle différence en matière de confidentialité par rapport à l'envoi de chaque question à une entreprise américaine ou chinoise.

Les modèles ouverts plafonnent également les prix. Lorsqu'un modèle performant est disponible pour le coût du matériel, les fournisseurs de solutions fermées ont plus de mal à facturer davantage pour un travail similaire. Carbon coûtera $2 par million de jetons d'entrée et $10 par million de jetons de sortie à son prix de lancement., Google dit, puis $4 et $20. Le modèle 4 est bien moins cher, mais aussi moins performant.

Et la course à l'open source est désormais mondiale. Les modèles open source les plus performants proviennent majoritairement de Chine, où des laboratoires ont également été confrontés à des accusations selon lesquelles… entraîné sur les résultats de US Modèles. La sortie de Mistral offre à l'Europe une entrée crédible, et le Muse Spark Open de Meta, sorti mi-octobre, en offre une aux États-Unis.

Que regarder

Trois éléments permettront de déterminer si le pari de Mistral est gagnant. Premièrement, le rapport technique complet promis, qui permettra aux tiers de vérifier ses affirmations concernant ses performances. Deuxièmement, tout signe d'utilisation de Large 4 par des cybercriminels lors d'attaques réelles, ce qui conforterait l'approche plus prudente de Google. Troisièmement, l'adoption. Si les banques et les gouvernements européens transfèrent leurs activités sur un modèle qu'ils hébergent eux-mêmes, l'ouverture des pondérations cessera d'être un principe et deviendra une réalité commerciale.