Mistral AI approche une valorisation de 2 milliards de dollars – moins de 12 mois après sa création

Les contributions européennes ont peut-être été un peu tardives pour rejoindre le parti des investissements dans l’IA générative, mais cela ne signifie pas qu’elles ne finiront pas par rivaliser avec certains des premiers pionniers nord-américains. Selon des personnes proches du dossier, Mistral IAla génération française sensation de financement d’amorçageest sur le point de finaliser la levée d’environ 450 millions d’euros auprès des investisseurs.

Contrairement à l’Allemand Aleph Alpha qui je viens de récolter une somme similaire, la plupart des investisseurs viennent d’au-delà des frontières du continent. Le cycle est dirigé par Andreessen Horowitz, société de capital-risque de la Silicon Valley, et comprend également le soutien de Nvidia et Salesforce.

Des sources proches de l’accord ont déclaré Bloomberg qu’Andreessen Horowitz investirait 200 millions d’euros en financement, tandis que Nvidia et Salesforce perdraient 120 millions d’euros en dette convertible, même si cela était encore sujet à changement. Si cela se concrétise, cela valoriserait la startup basée à Paris à près de 2 milliards de dollars, soit moins d’un an après sa création.

Mistral AI était l’une des rares sociétés européennes d’IAies participer au AI Safety Summit du Royaume-Uni tenue à Bletchley Park le mois dernier. L’IA générative démarrer a sorti son premier grand modèle de langage (LLM), Mistral 7B, sous l’open source Apache 2.0 permis en septembre.

Cibler l’espace de développement avec des LLM de plus petite taille

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L’élément clé qui distingue Mistral est qu’il construit spécifiquement des modèles plus petits qui ciblent l’espace des développeurs. S’exprimant lors de la conférence SLUSH à Helsinki la semaine dernière, le co-fondateur et PDG Arthur Mensch a déclaré que c’était exactement ce qui différenciait la philosophie de l’entreprise de celle de ses concurrents.

« Vous pouvez commencer avec un très grand modèle avec des centaines de milliards de paramètres – peut-être que cela résoudra votre tâche. Mais vous pourriez en réalité avoir quelque chose qui serait cent fois plus petit », a déclaré Mensch. « Et lorsque vous créez une application de production qui cible un grand nombre d’utilisateurs, vous souhaitez faire des choix qui réduisent la latence, diminuent les coûts et exploitent les données réellement alimentées dont vous disposez. Et c’est quelque chose qui, je pense, n’est pas le sujet de nos concurrents : ils ciblent en réalité des modèles multi-usages et de très grande taille.

Mensch, qui a précédemment travaillé pour Google DeepMind, a ajouté que cette approche permettrait également une forte différenciation grâce à des données propriétaires, un facteur clé pour la survie des acteurs sur le marché mature des applications.

Mistral AI et les investisseurs signalés ont tous refusé de commenter les procédures potentielles.