Connexion Premium

Mistral lève 3 milliards d’euros et revendique une approche « full stack » de l’IA

Mistral de nuit ne dure qu’un pain cuit

Mistral lève 3 milliards d’euros et revendique une approche « full stack » de l’IA

Mistral AI a annoncé mardi avoir réuni 3 milliards de dollars lors d’un tour de table emmené notamment par Samsung et d’autres investisseurs étrangers. L’entreprise profite de l’occasion pour affirmer qu’elle n’a pas renoncé au développement de modèles de pointe, et met en avant sa capacité à accompagner les entreprises au-delà de la simple fourniture de modèles ou d’infrastructures de calcul.

Installée depuis peu dans le XVIIIe arrondissement de Paris, Mistral AI a annoncé mardi 8 septembre sa quatrième levée de fonds, hors amorçage, en trois ans d’existence. Cette série D constitue un record à l’échelle européenne : l’entreprise a en effet réuni 3 milliards d’euros, à l’issue d’un tour de table qui la valorise à 21 milliards d’euros.

Les multiples n’ont rien de comparable avec ceux affichés par OpenAI ou Anthropic, mais ils témoignent tout de même d’une accélération significative : le dernier tour de table de Mistral remonte à septembre 2025, date à laquelle ASML avait pris 11 % du capital pour 1,3 milliard d’euros. Depuis, Mistral a été chercher des fonds supplémentaires sous forme d’emprunts bancaires, à hauteur de 722 millions d’euros, pour soutenir l’approvisionnement en GPU de ses datacenters. Elle a également annoncé un investissement à hauteur de 1,2 milliard d’euros dans un complexe de datacenters en Suède.

Des fonds asiatiques, européens et états-uniens

La nouvelle levée de fonds annoncée mardi fait entrer Samsung Electronics au capital. Le fabricant sud-coréen est présenté comme le principal acteur de ce tour de table qui associe aussi le fonds suédois EQT, le géant états-unien PSG Equity, et la plupart des fonds ayant déjà financé Mistral. Dans le lot subsistent quelques rares acteurs français, dont la banque publique Bpifrance, Carmignac ou Eurazeo, aux côtés d’acteurs principalement états-uniens, dont NVIDIA.

Mistral indique que ces nouvelles ressources contribueront à « étendre significativement sa recherche de pointe », ainsi qu’à développer son infrastructure et à accélérer sa croissance commerciale et son expansion internationale. Face aux critiques qui soulignent depuis quelques temps sa propension à déployer des modèles à poids ouverts qu’elle n’a pas conçus, l’entreprise laisse donc entendre qu’elle n’abandonne pas ses projets en matière de modèles frontier en propre. Elle n’en fait cependant pas l’alpha et l’omega de sa stratégie, au contraire.

« Lors de la première vague d’IA générative, la question centrale était de savoir qui serait capable de concevoir le modèle le plus performant. Aujourd’hui, les organisations et les gouvernements se posent une question différente : comment exploiter la puissance de l’IA pour leurs besoins critiques sans perdre le contrôle de l’infrastructure et du processus d’analyse ? », expose ainsi Mistral.

Sur ce volet, Mistral affirme être « la seule entreprise d’IA au monde à développer l’ensemble de la pile technologique nécessaire pour répondre à cette question : des modèles à poids ouvert, l’infrastructure et la capacité de calcul sur lesquelles ils fonctionnent, et les produits qui permettent leur mise en production ». Une approche à la fois « full stack » et ouverte, qui serait donc gage de limitation de la dépendance vis-à-vis d’un fournisseur unique pour les clients concernés.

Commentaires (6)

votre avatar
Chapeau bas pour le sous-titre ! j'ai du le rechercher celui-là. Vos lecteurs.ices de Provence apprécieront!
votre avatar
merci :francais:
votre avatar
Mais du coup, ils sont où les modèles de pointe?
votre avatar
Pour mieux comprendre les critiques qui sont évoquées dans l'article : visiblement, ça fait quelques semaines que Mistral permet d'utiliser GLM 5.2, un modèle open weights chinois, qui a de meilleurs résultats que leur modèle interne le plus avancé (Large3) sur la plupart des benchmarks. GLM est a priori le modèle qui avait été utilisé par Hugging face pour analyser la cyberattaque qu'ils ont subit par OpenIA.

En plus de ça, si les premiers modèles de Mistral étaient compétitifs avec les modèles disponibles à la même époque, Large3 commençait à se faire distancer par rapport aux autres à sa sortie, et son architecture est très similaire à celle de Deepseek v2 (qui a aussi été reprise par d'autres LLM chinois open weights).

Et à tire perso, j'essaie de privilégier Mistral Vibe en priorité pour mes usages personnels, mais je dois avouer que je trouve souvent que ses réponses ne sont pas tout à fait aussi bonnes que ce que peut proposer la concurrence. Ca me fait un peu penser à Qwant : je l'ai utilisé quelque temps pour soutenir une initiative qui me semblait avoir du sens, mais quand on se retrouve souvent à devoir refaire la même requête sur un service concurrent pour trouver immédiatement la réponse qu'on cherchait, on se lasse vite...

Tout ça semble montrer que malgré les levées de fonds importantes pour une entreprise européenne, ils ont du mal à suivre le rythme face aux concurrents américains et chinois. A terme, ils pourraient n'être que de simples hébergeurs de modèles open weights développés par d'autres.
votre avatar
Je suis bien d'accord, surtout quand on vois les perfs de glm-5.3-flash, ou de qwen3.8-27b (ou flash next). Pas besoin d'être énorme, j'avais été assez impressionné par devstral 2 small (24B) et les ministral 3, mais depuis plus rien de valable en perf par rapport à la concurrence et elle s'est largement accélérée. J'ai du mal à croire qu'ils arrivent à sortir un modèle performant. et pour la suite complète...pour le dev, je préfère un opencode + oh my openagent (et openspec pour les spec, opencommit pour rediger les commit), et en perso...du gemini 3.8 flash (abo gemini) ou du kimi K3 (perplexity).
votre avatar
Face aux critiques qui soulignent depuis quelques temps sa propension à déployer des modèles à poids ouverts qu’elle n’a pas conçus, l’entreprise laisse donc entendre qu’elle n’abandonne pas ses projets en matière de modèles frontier en propre. Elle n’en fait cependant pas l’alpha et l’omega de sa stratégie, au contraire.
Ça s'appelle de la diversification et de la captation de marché, une chose que les critiques semblent ignorer, ce qui laisse imaginer leurs compétences en matière d'économie et de stratégie d'entreprise.

Tous les Cloud Provider vendent des technologies qui sont proposées par leurs propres concurrents et ça ne choque personne... Au hasard, Azure propose plein de modèles concurrents.