Mistral réunit 722 millions d’euros pour financer l’achat de 13 800 GPU NVIDIA
Le 30 mars à 17h21
Mistral annonce avoir finalisé l’emprunt de 830 millions de dollars qui doit lui permettre de financer les GPU destinés à son datacenter de Bruyères-le-Châtel, au sud de Paris. Cette somme amenée par un pool bancaire, servira à acheter 13 800 puces GB300 à NVIDIA, et portera la puissance IT installée sur le site à 44 MW.
Mistral réunit 722 millions d’euros pour financer l’achat de 13 800 GPU NVIDIA
Mistral annonce avoir finalisé l’emprunt de 830 millions de dollars qui doit lui permettre de financer les GPU destinés à son datacenter de Bruyères-le-Châtel, au sud de Paris. Cette somme amenée par un pool bancaire, servira à acheter 13 800 puces GB300 à NVIDIA, et portera la puissance IT installée sur le site à 44 MW.
Le 30 mars à 17h21
Économie
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4 min
Mistral AI a annoncé lundi 30 mars avoir conclu les conditions d’un financement par la dette portant sur une enveloppe de 830 millions de dollars (722 millions d’euros), auprès d’un panel de banques.
Cet emprunt, dont les conditions n’ont pas été précisées, répond à un besoin précisément identifié : l’équipement en puces spécialisées du datacenter utilisé par Mistral AI et construit par Eclairion à Bruyères-le-Châtel, à proximité immédiate des installations du CEA au sud de Paris, à une trentaine de kilomètres du plateau de Saclay. La somme doit en l’occurrence permettre l’acquisition de 13 800 puces GB300 signées NVIDIA.
44 MW de puissance IT équipés en GB300
Ces ressources informatiques porteront la puissance IT disponible pour Mistral à 44 MW, indique l’entreprise. « Alors que les gouvernements et les entreprises cherchent activement à construire leur propre environnement d’IA personnalisé, nous développons notre infrastructure en Europe. Mistral AI est le guichet unique pour l’innovation et l’autonomie en IA. », s’est réjoui Arthur Mensch, CEO et cofondateur de Mistral AI.
L’opération fait intervenir une majorité d’acteurs français, avec la banque publique d’investissement, Bpifrance et cinq établissements privés BNP Paribas, Crédit Agricole CIB, HSBC, La Banque Postale et Natixis Corporate & Investment Banking. Un septième acteur, étranger cette fois, participe au tour : la banque MUFG (groupe Mitsubishi).
Le projet et son emplacement avaient été dévoilés en février 2025 par Mistral AI. La startup avait alors annoncé s’être associée avec Eclairion, un acteur français spécialisé dans la conception de datacenters haute densité.
L’intégration devait également associer un intégrateur britannique devenu états-unien, Fluidstack, qui s’était également positionné sur l’un des projets clés en main identifiés par la France à Bosquel dans la Somme avec une enveloppe prévisionnelle de l’ordre de 10 milliards de dollars. D’après Bloomberg, Fluidstack aurait cependant révisé ses plans concernant la France, préférant concentrer ses investissements sur le sol des États-Unis.
Dans sa communication récente, Mistral AI n’évoque pas les partenaires industriels du projet, et ne précise pas les modalités de déploiement de ces GB300, ou la part exacte que représenteront ces derniers dans les 44 MW de puissance IT. Arnaud Lépinois, CEO d’Eclairion, indiquait le 4 décembre 2025 à l’occasion du Dell Technologies Forum être à quelques heures de la mise en production d’un cluster de GB200 destinés à Mistral AI et représentant la plus grosse machine d’IA de France. Les cartes du projet auraient-elles été rebattues ?
Une infrastructure au service de Mistral Compute
Si les parties prenantes ou le calendrier ont pu évoluer, Mistral AI parle d’une mise en service au deuxième trimestre 2026 et reste alignée sur l’objectif déjà exprimé : mettre à disposition une infrastructure de calcul affranchie de toute considération réglementaire extraterritoriale au profit des projets IA de ses grands clients institutionnels, via son offre Mistral Compute, officiellement inaugurée en juin dernier. En janvier, l’entreprise a notamment signé un accord-cadre avec le ministère des Armées.
« Nous continuerons d’investir dans ce domaine, compte tenu de la demande forte et durable des gouvernements, des entreprises et des institutions de recherche qui cherchent à construire leur propre environnement d’IA personnalisé, plutôt que de dépendre de fournisseurs cloud tiers. », déclare à ce propos Arthur Mensch.
Outre son projet en Essonne, l’entreprise a annoncé en février dernier un investissement à hauteur de 1,2 milliard d’euros dans un projet de centre de données situé en Suède, sa première infrastructure opérée en propre située hors de France. Quelques mois plus tôt, Mistral AI avait levé 1,3 milliard d’euros auprès du néerlandais ASML, en échange de 11 % de son capital. L’entreprise était alors valorisée 11,7 milliards d’euros. Elle affirme aujourd’hui viser 200 MW de puissance IT installée à fin 2027.
Commentaires (20)
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Abonnez-vousLe 30 mars à 17h54
Me manque un émoji "shadock qui pompe" ou un "bulle qui éclate"
Le 30 mars à 20h19
J’ai moins de mal à croire à la pertinence économique d’un Mistral que d’un OpenAI (je précise qu’on bosse pour eux mais je le dis sincèrement).
Le 31 mars à 08h54
Le 30 mars à 19h19
Le 30 mars à 20h47
Je débarque ou bien ?
Le 30 mars à 20h57
Bordo chez nel, nous n'avons pas les mêmes valeurs.
Le 30 mars à 21h35
Le 30 mars à 21h45
Et faut aussi payer l'installation, le bâtiment, l'élec pour le système, l'élec pour la climatisation, les gens qui maintienne ce datacenter (de la sécurité physique aux adminsys)
Le 31 mars à 07h11
Le 31 mars à 09h38
Ce n'est pas ce que je comprends...
Le 31 mars à 10h10
Le 31 mars à 10h55
Le 31 mars à 11h05
Ici, si on compte 72 GPU par rack, ça donnerait environ 190 racks prêts à l'emploi, avec un prix unitaire de l'ordre de 4 millions de dollars par rack, ce qui est cohérent avec les estimations couramment données sur le marché (y'a évidemment pas de prix public conseillé sur ce genre de configs :p)
Le 31 mars à 12h51
Le 31 mars à 13h37
Le 30 mars à 21h41
Le 30 mars à 21h46
Le 30 mars à 21h57
Sinon ca sera du Petaflops ou de l'exaflops en fp32 ou en Int8 dense tensor. Et encore la performance dépendra vraiment des modèles a entraîner, Mistral etantvde la team qui découpes ces modèles (type Mixtral), la performance sera probablement assez différente des chiffres d'nvidia
Le 31 mars à 13h53
Le 31 mars à 18h09
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