Financièrement, Mistral a décroché de la tête de la course à l'intelligence artificielle. Mais la pépite française ne tire pas pour autant la sonnette d'alarme, et reste persuadée qu'elle peut continuer à faire aussi bien avec moins.« Mistral n'est pas à vendre ». Interviewé par Bloomberg à l'occasion du Forum économique mondial de Davos, le CEO Arthur Mensch a mis les choses au clair sur la situation économique de sa start-up. Bien que décroché dans la course au financement, où ses principaux concurrents américains (OpenAI, Anthropic et xAI) ont tous levé de 10 à 20 fois plus d'argent, le champion français de l'intelligence artificielle ne compte pas baisser les armes.
Pourquoi cette clarification ? Fin 2024, la rumeur battait son plein sur une tentative de levée de fonds de Mistral, et même sur la recherche d'un potentiel acquéreur. Et pour cause : ses trois concurrents de taille similaire - Inflection AI, Adept AI et Character.ai - ont tous été avalés par les géants de la tech au cours de l'année, après avoir fait le constat qu'ils ne pouvaient plus suivre la cadence des progrès du secteur.
De son côté, Arthur Mensch défend que sa start-up aurait « largement assez d'argent ». Mistral a en effet levé 600 millions d'euros en juin - un record pour la tech européenne - pour une valorisation de 6 milliards d'euros. L'entreprise a ainsi passé la barre symbolique du milliard d'euros levés depuis son lancement en mai 2023. Mais si elle a assez de liquidités pour survivre longtemps, en a-t-elle assez pour ses ambitions ?
L'argent, toujours l'argent
Dans un monde de l'IA générative où la course à la performance se fait en milliards de dollars, Mistral paraît sous-dimensionné pour jouer les premiers rôles. L'argent permet en effet d'adresser deux goulots d'étranglement critiques. D'abord, il débloque l'accès à des capacités de calcul suffisantes pour entraîner des modèles d'IA toujours plus gros et demandeurs en ressources. Concrètement, les entreprises achètent ou louent des milliers de GPU de Nvidia (à environ 40.000 dollars l'unité !). Être « riche en GPU » permet de tester plus de pistes de recherche en simultané, et d'arriver au résultat final plus rapidement.
