IA

La start-up française Mistral AI a levé 385 millions d'euros

La jeune pousse spécialisée dans l'IA est désormais valorisée à 2 milliards de dollars, accédant ainsi au statut de licorne. 

Finalement, c'est un peu moins que les 450 millions d'euros annoncés par Bloomberg, mais quand même. La startup tricolore Mistral AI a bouclé un tour de table à 385 millions d'euros, mené par le fonds californien Andreessen Horowitz, avec la participation, entre autres, de l'éditeur américain de logiciels Salesforce, de BNP Paribas, et du transporteur CMA CGM. Selon certaines sources du secteur, le géant des puces d'IA Nvidia ferait également partie des investisseurs.

La start-up est désormais valorisée à environ 2 milliards d'euros, moins d'un an après sa création, et obtient le statut de licorne. Elle devient ainsi l'une des championnes de l'IA sur le vieux continent, aux côtés de l'allemand Aleph Alpha qui a levé près de 500 millions d'euros début novembre.

Un LLM open source à 7 milliards de paramètres

Fondé par Arthur Mensch, Guillaume Lample et Jean-Charles Samuelian, Mistral AI a présenté en octobre dernier un premier LLM open source baptisé Mistral 7B, doté de 7 milliards de paramètres et disponible sans restriction pour tous les développeurs. Ce nouvel outil, initialement prévu pour début 2024, peut être utilisé pour réaliser des synthèses, structurer des réponses à des questions, entre autres.

Bien que le LLM semble modeste face à Open AI et ses centaines de milliards de paramètres, la start-up, confiante, se positionne en tant que challenger des géants américains, notamment de tous les modèles ouverts disponibles jusqu'à 13 milliards de paramètres et de Llama, le modèle de langage open source de Meta. Lors du lancement de Mistral 7B, la start-up avait affirmé que son outil « surclasse » Llama 2 13B sur tous les benchmarks, fait mieux que Llama 1 34B « sur de nombreux benchmarks » et n'est pas si loin des performances de CodeLlama 7B. À l'avenir, Mistral AI souhaite développer des modèles propriétaires optimisés pour le déploiement sur site/cloud privé virtuel et les distribuer sous forme de solutions boîte blanche.