Mistral AI et l’éditeur californien Cloudera annoncent un partenariat stratégique visant à intégrer les modèles et technologies du champion français de l’IA à la plateforme de données hybride de Cloudera. L’objectif est de permettre aux entreprises d’exécuter et de personnaliser des modèles directement là où résident leurs données, qu’elles soient hébergées dans le cloud, sur site ou dans des environnements isolés.

L’accord repose sur une logique simple : faire venir l’IA aux données plutôt que déplacer les données vers des services externes. Les clients de Cloudera pourront ainsi exploiter les modèles de Mistral pour des usages de raisonnement, de code, de traitement documentaire, de dialogue ou de voix, tout en conservant la maîtrise de leurs données sensibles et de leur propriété intellectuelle.

Mistral Forge pour spécialiser les modèles sur les données internes

Le partenariat prévoit également l’intégration de Mistral Forge. La plateforme doit permettre aux entreprises d’entraîner ou d’adapter des modèles à partir de leurs propres données, sans les exposer hors de leur environnement. Cloudera met notamment en avant les besoins des secteurs fortement réglementés et des organisations disposant de grands patrimoines de données.

Pour Cloudera, l’accord renforce un positionnement centré sur les architectures hybrides et sur site. L’ajout des modèles de Mistral lui permet d’enrichir son offre d’IA avec une technologie européenne pouvant être déployée localement, y compris dans des environnements déconnectés. Le fournisseur revendique environ 30 exaoctets de données gérées chez ses clients.

Mistral accède à la base grands comptes de Cloudera

Pour Mistral AI, le partenariat ouvre en retour un accès privilégié à cette base de grands comptes et à leurs volumes de données privées. Après sa levée de 3 Md€, il s’inscrit aussi dans l’élargissement de son positionnement, au-delà de la seule fourniture de modèles, vers les infrastructures et services permettant aux entreprises de construire leurs propres environnements d’IA.

Côté clients, la promesse tient surtout à la flexibilité de déploiement, au contrôle des données et à la possibilité de spécialiser les modèles sans dépendre systématiquement d’API externes. Les deux partenaires prévoient également de travailler sur l’IA en périphérie, pour rapprocher encore l’inférence des lieux de création des données dans des environnements contraints ou sensibles à la latence.

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