Trois milliards d’euros. Le chiffre a de quoi impressionner, même dans un secteur qui carbure aux annonces à neuf zéros. Mardi 8 septembre, Mistral AI a bouclé la plus grosse levée de fonds jamais réalisée par une boîte tech européenne hors Bourse. Samsung en tête de file, une valorisation qui grimpe à 21 milliards d’euros. Sauf que cette pluie de cash tombe au pire moment. Une question traîne depuis l’été : la stratégie de Mistral AI a-t-elle vraiment changé de cap, et pas dans le bon sens ?
La stratégie de Mistral AI mise en cause depuis l'été.
Tout est parti d’un billet publié le 17 août dans le Journal du Net. Pierre-Louis Biojout, entrepreneur tech basé à San Francisco, y démonte ce qu’il appelle un « pivot », voire un « renoncement ». Sa cible : l’annonce, le 11 août, d’un consortium destiné à construire en Europe un gigawatt de data centers d’ici 2030. Mistral y distribuera aussi des modèles open source, dont GLM-5.2, signé par la start-up chinoise Z.ai. Pour Biojout, la promesse d’IA souveraine a « discrètement glissé » de la construction de l’intelligence à l’hébergement de celle des autres.
Cette lecture critique de la stratégie de Mistral AI trouve un peu de grain à moudre dans les chiffres. Mistral Medium 3.5 pointe aujourd’hui à la 22e place du classement « intelligence » d’Artificial Analysis. Il est largement distancé par les modèles chinois. Sur Hugging Face, ses modèles n’ont généré que 14 000 versions dérivées depuis janvier. Qwen, d’Alibaba, en compte 151 000. De quoi nourrir aussi la critique du podcast Silicon Carne, qui parle d’un « effacement discret mais définitif » de la promesse de souveraineté.
Autre angle d’attaque : le service d’ingénieurs détachés que Mistral a monté en parallèle. Il aide ses gros clients, CMA CGM ou BNP Paribas, à adapter ses IA à leurs métiers. Biojout tacle sans finesse : « Capgemini avec des GPU ». Le ministre de l’économie Roland Lescure, lui, a répondu sans trancher. C’était en marge d’un déplacement à San Francisco début septembre. Reste à savoir si Mistral deviendra un vrai labo de recherche fondamentale, ou « une entreprise de services très efficace et rentable ». Et d’ajouter, plus grave : « Si l’IA européenne se résume à Mistral, alors nous sommes fichus. »
Ce que change (ou pas) la levée à la stratégie de Mistral AI.
Face à cette avalanche, Mistral tient un discours ferme. « Nous n’abandonnons pas l’idée d’avoir des modèles d’IA de pointe », assure la vice-présidente Audrey Herblin-Stoop. Pour elle, la stratégie de Mistral AI repose justement sur une intégration verticale complète. Data centers, services et recherche s’alimentent les uns les autres, plutôt que de s’opposer. Les revenus générés par le service aux entreprises, dit-elle, servent à financer le labo, pas à l’étouffer.
Concrètement, l’argent frais doit financer une capacité de calcul indépendante en Europe, équipée des meilleures puces disponibles. De quoi entraîner des modèles plus costauds, tout en faisant tourner les IA des clients existants. Le chiffre d’affaires attendu pour 2026 s’élève à un milliard d’euros. L’effectif de chercheurs, 300 sur 1 200 salariés, continue de croître, selon la dirigeante. Mistral revendique aussi des positions de pointe sur des niches précises : IA vocale, code avec preuve formelle, petits modèles embarqués dans des drones. Sans oublier l’IA industrielle chez BMW ou Airbus. Pour qui veut y voir plus clair, l’écosystème complet de Mistral vaut le détour.
Reste la question de l’indépendance. Elle est encore plus sensible depuis le rachat de Hugging Face par Nvidia, pour 13 milliards de dollars, le 3 septembre. Sur ce point, Herblin-Stoop se veut rassurante : fondateurs et salariés gardent plus de la moitié des droits de vote. Le capital, ajoute-t-elle, reste largement européen. Au fond, la stratégie de Mistral AI se joue aussi sur ce terrain-là, celui d’une souveraineté numérique qui dépasse largement le seul cas Mistral.
Alors, la stratégie de Mistral AI tient-elle la route ?
Difficile de trancher net sur la stratégie de Mistral AI. D’un côté, la boîte construit une machine à cash bien réelle. Des clients industriels solides, un pipeline de revenus qui, sur le papier, finance la recherche. De l’autre, le laboratoire recule dans les classements face à la concurrence chinoise. L’image de pionnier de l’IA souveraine s’effrite mois après mois. Les deux lectures ne s’excluent pas forcément : une boîte peut très bien gagner de l’argent tout en perdant du terrain sur les modèles frontières.
Ce qui est sûr, c’est que Mistral joue gros sur cette phase. Trois milliards d’euros, ça achète du temps et des GPU. Pas automatiquement une place au sommet. La suite se jouera sur les résultats concrets, pas sur les levées de fonds. Reste à voir si l’entreprise arrivera à concilier les deux visages qu’elle revendique : celle du labo de recherche de pointe, et celle du fournisseur d’infrastructure rentable. Les deux ne sont pas incompatibles sur le papier. Dans les faits, c’est une autre histoire.
