Mistral AI

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Mistral IA : doutes malgré la hausse de valorisation (Wise Desk)
14 septembre 2026
Les performances de l'IA de Mistral créent des doutes sur les perspectives du groupe, malgré une hausse de valorisation de la startup.
Une levée de fonds par Mistral AI, groupe basé à Paris, fournit une valorisation de 21 mds d’€ pour la startup après 3 ans d’existence. Selon Le Monde :
"Trois milliards d’euros. Le montant annoncé, mardi 08/09 par Mistral AI, est un record pour une levée de fonds hors Bourse, d’une société de technologie européenne, s’est félicité l’entreprise dans un communiqué. A titre de comparaison, la start-up tricolore d’intelligence artificielle n’avait jusqu’ici amassé « que » 2,7 mds d’€ depuis sa création, en avril 2023. Sa valorisation grimpe ainsi à 21 mds d’€, vs 11,7 mds lors de son dernier tour de table, en septb 2025. Parmi les nouveaux actionnaires, deux noms prestigieux : le géant sud-coréen Samsung (chef de file de cette levée de fonds), et le fonds Scale-up Europe (lancé par la Commission européenne pour favoriser l’émergence de champions locaux d’IA)"

Par contre, les performances des modèles de Mistral créent des doutes sur les perspectives du groupe.

Les chiffres sur les revenus des entreprises d’IA, de févr 2026, donnent une idée de l’écart en termes de taille, entre Mistral et les géants US. Le poids des groupes américains provient en partie de l’accès aux financements pour des investissements dans les centres de données, et ainsi pour des dépenses de trésorerie avant l’arrivée à la rentabilité.
De plus, les performances des modèles chinois créent une hausse de la pression dans le secteur, même sans les budgets des géants américains.
Selon un tableau (site d'Artificial Analysis) de classement des modèles d’IA selon leurs performances, le score du meilleur logiciel de Mistral arrive à 15, contre 53 pour Claude Fable, au sommet du classement. (Le modèle de Mistral arrive en avant-dernière position.)

Un graphique montre l’évolution des performances des modèles de pointe des grands groupes d’IA dans le temps. Celui de Mistral (courbe orange du bas) arrive en dernière position du groupe, sans nouvelle m-à-jour du logiciel depuis avril dernier. Les autres grands groupes font des m-à-j fréquentes de leurs modèles lors des deux dernières années.

Un journaliste de la tech, du blog Café Tech, donne des détails sur le retard des modèles de Mistral sur la concurrence.
Il écrit :
“Le retard technologique de Mistral se traduit, sans surprise, par un recul de sa popularité chez les développeurs. Sur OpenRouter, plateforme regroupant des centaines d’API, son modèle le mieux classé culmine à la 55e place des API les plus utilisées, et les autres sont au-delà de la 100e position. La semaine dernière, sa part de marché n’était que de 2%, contre 6% un an + tôt. Si le nombre de tokens consommés sur Mistral est resté stable, les autres éditeurs ont connu, eux, une forte croissance.”

De même, dans les résultats, Mistral évite les annonces sur les chiffres, un signe de déceptions par rapport aux attentes.
Toujours selon ce blog :
“Même constat en termes de CA. En septb 2025, lors de sa levée de fonds de 1,7 md d’€, Mistral revendiquait un C annualisé de 300 millions. Cette année, elle n’a pas communiqué de nouveaux chiffres, se contentant de rappeler son objectif d’un d d’€ d’ici décb. À titre de comparaison, Anthropic est passée de neuf mds de $ à plus de 65 mds en août, et s’attend à dépasser la barre des 100 avant la fin de l’année. La start-up chinoise Moonshot a atteint un md de $ de revenus annualisés en août, contre 300 millions en juin.”

Comme l’écrivent des spécialistes sur le secteur, la levée de fonds de Mistral, malgré la perte de performances par rapport à la concurrence, indique une évolution de la stratégie du groupe. Au lieu d’investissements dans les modèles, Mistral prévoit l’expansion des capacités de calcul, puis l’usage des centres de données pour les IA de concurrents. Depuis août, la plateforme de Mistral propose par ex l’utilisation du modèle GLM 5.2, du groupe Z.ai. Les centres de données de Mistral donnent ainsi des capacités de calcul pour l’usage de modèles plus performants.

Malgré la hausse de valorisation, la levée de fonds de Mistral marque un abandon de la course vers les performances des modèles, et un tournant vers des investissements dans les capacités.

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