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| GRAND ANGLE |
Avec son dernier modèle, Mistral ne résout qu’une partie de ses problèmes
Mistral AI se savait attendu. Face aux premières critiques sur sa stratégie commerciale et son retard technologique, le spécialiste français de l’intelligence artificielle générative devait reprendre la main. Mardi, il a dévoilé son dernier modèle, Large 4. Surnommé “Le Chonk” (chat anormalement gros), celui-ci est “au même niveau que les meilleurs modèles chinois d’il y a un mois ou deux”, assure Guillaume Lample, son directeur scientifique. Une affirmation, en partie trompeuse, qui ne constitue que la partie émergée de l’iceberg. Car au-delà de l’écart de performance, le principal problème de Mistral reste son positionnement sur un marché extrêmement concurrentiel.
Ce lancement revêt une double importance. D’une part, prouver que la start-up n’a pas abandonné ses ambitions dans les modèles “frontières”, un an après la sortie de la précédente version – une éternité sur un secteur qui évolue à un rythme effréné. Et qu’elle n’est pas devenue un simple cabinet de conseil, se limitant à aider les entreprises à intégrer l’IA dans leurs applications métiers. D’autre part, démontrer qu’elle peut rester dans la course aux performances, non plus face aux géants américains du secteur – comme ses dirigeants l’espéraient à ses débuts – mais face aux alternatives chinoises open weight, qui captent une part croissante du marché.
Encore derrière les modèles chinois
Pour appuyer ses affirmations, Mistral insiste sur cinq benchmarks1 – des données à toujours prendre avec précaution –, ceux qui placent son nouveau modèle devant ses rivaux chinois. Ces résultats portent notamment sur le code informatique, la finance, les tâches juridiques et l’analyse d’image. La comparaison est, en revanche, moins élogieuse sur les plateformes d’évaluation indépendantes. Sur Artificial Analysis, Large 4 affiche un score de 38, un bond significatif par rapport à son prédécesseur, qui plafonnait à 9. Mais il reste derrière les modèles les plus performants de DeepSeek, Alibaba, Z.ai, Moonshot ou Xiaomi. Même constat sur l’évaluateur concurrent Vals.
Il y a donc deux façons d’interpréter la sortie de Large 4. Les plus optimistes souligneront les progrès de Mistral, qui peut à nouveau se targuer de proposer des modèles compétitifs, voire plus performants sur certaines tâches spécifiques correspondant à ses priorités commerciales. Les plus réalistes constateront que la start-up n’a comblé qu’une partie de son retard sur ses rivales chinoises. Ils insisteront surtout sur un autre handicap: les prix. D’après Artificial Analysis, le coût par tâche de Large 4 reste quatre fois supérieur à celui des modèles comparables de DeepSeek et Z.ai, et dix fois plus élevé que celui de Xiaomi.
Un positionnement concurrentiel fragilisé
La sortie de Large 4 ne résout ainsi qu’en partie les problèmes de Mistral. Sur OpenRouter, une plateforme regroupant des centaines d’API, sa part de marché est tombée la semaine dernière sous la barre des 2%, contre près de 6% il y a tout juste un an. Une chute qui s’explique en grande partie par son retard en termes de performances. Mais pas seulement. Le groupe a également perdu son positionnement sur le marché: il n’est plus la seule alternative moins chère aux grands modèles propriétaires. Il a été supplanté par les acteurs chinois, désormais capables de proposer des modèles à la fois plus performants et moins chers que les siens.
Sa seule carte maîtresse reste désormais celle de la souveraineté – et la volonté de s’afficher aux côtés du fleuron tricolore. Ces derniers mois, Mistral a multiplié les contrats avec de grandes entreprises françaises, mais aussi européennes, comme Airbus, TotalEnergies ou BMW. Une grande partie de ces accords repose sur le déploiement d’ingénieurs directement chez les clients. Plutôt que de chercher à vendre ses modèles via des API ou des abonnements, Mistral souhaite désormais répondre à des besoins métiers précis. Une approche qui permet de bâtir des relations de long terme, mais dont le potentiel commercial reste plus limité.
Mistral promet d’accélérer le rythme
Ces difficultés se répercutent sur le rythme de croissance. En septembre 2025, Mistral revendiquait un chiffre d’affaires annualisé de 300 millions d’euros. Cette année, lors de sa levée de fonds de trois milliards, elle n’a pas communiqué de nouveau chiffre, se contentant de rappeler son objectif d’un milliard d’ici décembre. À titre de comparaison, Z.ai estime pouvoir atteindre la barre des 3 milliards de dollars en fin d’année, contre seulement 100 millions en janvier. Sa compatriote Moonshot a atteint un milliard de dollars de revenus annualisés en août, contre 300 millions en juin. DeepSeek a, lui aussi, dépassé ce seuil en septembre.
Mistral promet désormais d’accélérer son rythme de sortie pour suivre la cadence de ses rivaux, notamment grâce à l’augmentation de ses capacités de calcul. Le groupe affirme par ailleurs avoir trouvé des méthodes pour optimiser l’entraînement sans recourir à la distillation, une technique répandue chez les acteurs chinois qui consiste à s’appuyer sur des modèles existants pour en entraîner de nouveaux. Mistral assure avoir conçu Large 4 avec à peine 3.800 GPU Blackwell en deux mois, contre environ 100.000 pour GPT-6 d’OpenAI. “L’équipe a accompli des miracles”, avance Pierre Stock, responsable de la recherche scientifique. De quoi relancer la dynamique ?
Pour aller plus loin:
– Renoncements successifs et déclassement progressif: Mistral, au-delà du storytelling
– Mistral s’endette pour financer la construction de son premier data center
| LE DÉBRIEF VIDÉO |
| DANS L’ACTU |
Pour tenir le rythme des investissements, l’IA s’endette à marche forcée
C’est un véritable coup de billard à trois bandes, qui illustre à la fois la sophistication de l’ingénierie financière déployée ces derniers mois et l’ampleur de la dette accumulée, à tous les niveaux de l’écosystème, pour financer les investissements colossaux nécessaires au développement de l’intelligence artificielle générative – et, plus précisément, des infrastructures informatiques indispensables à l’entraînement et à l’inférence des modèles et des agents. Une opération qui ne manquera pas de raviver les interrogations sur une possible fuite en avant, alors même que les taux d’intérêt repartent à la hausse.
Avec ses premières puces pour Windows, Nvidia veut réinventer le PC à l’ère de l’IA
“Nous avons totalement réinventé le PC”. Jensen Huang, le patron de Nvidia, ne manque pas de superlatifs pour décrire les premiers ordinateurs Windows équipés d’un processeur conçu par le géant des cartes graphiques. Officiellement dévoilés mercredi, ces appareils ne représentent pas seulement la réponse de Microsoft à l’avance technologique prise par les Mac d’Apple: ils doivent également faire entrer les PC dans l’ère de l’intelligence artificielle générative, avec la promesse de faire tourner des modèles en local. Si l’ambition n’est pas nouvelle, elle peine pour l’heure à se concrétiser.
Avec son dernier modèle, Google espère revenir dans la course à l’IA
Au petit jeu du chat et de la souris entre les géants de l’intelligence artificielle générative, Google avait fini par se faire distancer. Près d’un an après avoir marqué les esprits avec le lancement de la troisième version de Gemini, le moteur de recherche entend désormais revenir dans la course. La semaine dernière, après plusieurs mois d’attente, il a dévoilé la quatrième itération de son grand modèle de langage. À l’appui, une série de benchmarks – à prendre, comme toujours, avec précaution – qui le placent devant les dernières versions de GPT et de Claude, les modèles respectivement développés par OpenAI et Anthropic.
| FRENCH TECH |
Les dirigeants de l’ombre d’AMI Labs, la start-up fondée par Yann LeCun
Leur nom n’est jamais cité et n’apparaît nulle part… sauf dans les documents officiels. Chez AMI Labs, il n’y a pas que les figures publiques: Yann LeCun, Alexandre Lebrun et Laurent Solly, que l’on retrouve dans la presse ou devant l’Assemblée nationale pour évoquer cette start-up française spécialisée dans les “world models”, de nouveaux modèles d’IA qui visent à représenter et simuler le monde réel. Il n’y a pas non plus que les trois autres cofondateurs, des chercheurs du domaine, moins connus mais présentés comme tels. Il y a aussi deux dirigeants de l’ombre, qui exercent les mandats de directeurs généraux.
| TOUT COMPRENDRE |
Tout comprendre au bras de fer entre Apple et Bruxelles autour de Siri
Bientôt disponible en français… mais pas en France. Les propriétaires européens d’iPhone devront encore patienter avant de pouvoir utiliser Siri AI, la nouvelle version de l’assistant d’Apple dopée à l’intelligence artificielle générative ‒ lancée en version bêta en septembre après de nombreux reports. En cause: un bras de fer avec la Commission européenne autour du Digital Markets Act. Le groupe à la pomme estime que la mise en conformité avec cette réglementation ferait peser des risques sur la sécurité des données et la protection de la vie privée. Une interprétation fermement contestée par Bruxelles. Explications.
| DANS LE RÉTRO |
Le jour où est née la “PayPal Mafia”
De la photo au titre, l’article est devenu emblématique dans la Silicon Valley. En novembre 2007, le magazine américain Fortune met en scène la “PayPal Mafia”: les anciens dirigeants de la plateforme de paiement en ligne posent, déguisés en mafiosi, autour de leur “parrain”, Peter Thiel, dans un restaurant de North Beach, le quartier historiquement italien de San Francisco. À ses côtés, plusieurs grandes figures de la tech américaine: Reid Hoffman, David Sacks, Keith Rabois ou encore Max Levchin. Elon Musk, écarté de l’entreprise quelques années plus tôt, est, lui, absent, officiellement pour des raisons d’agenda.
| ET AUSSI |
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Crédit photos: Mistral – Google – Illustration générée avec Gemini
