Comment Mistral AI bouleverse les métiers de la Tech

Lors d’un événement à Paris mercredi 27 novembre, la licorne Mistral AI a présenté plusieurs cas d’usage de ses services déployés au sein d’entreprises de la Tech. Le but : monter la puissance de ses solutions et de ses applications. Forbes a pu, à cette occasion, échanger avec Arthur Mensch, son CEO.

Sahar Kouka est catégorique : Mistral AI a transformé la façon dont Qonto gère son service-client. « La gestion du service-client représente la moitié de nos effectifs (1 600 collaborateurs, ndlr), nous explique la responsable des opérations de la célèbre banque en ligne. Grâce à Mistral, on peut traiter plus de demandes, avec le même nombre de personnes. » Qonto utilise Mistral pour faire fonctionner leur « bot » conversationnel, qui échange avec les clients qui rencontrent un problème, ou recherchent une information  : « Avant que nous utilisions les outils de Mistral IA, le robot résolvait 15 à 18% de nos demandes, poursuit Mme Kouka. Aujourd’hui, nous sommes à plus de 50% ».  Plus de temps donc pour gérer les problèmes plus complexes. Et cela rend le client heureux : « Nous avons gagné deux à trois points de satisfaction client », assure Mme Kouka. 

Mercredi 27 novembre, dans un bar branché du 10e arrondissement, quelques privilégiés étaient invités par Mistral AI, la start-up française reine de l’IA, licorne scintillante, presque 6 milliards de valorisation, et espoir de souveraineté franco-européenne de la Tech. « Mistral » faisait une petite démonstration de ses cas d’usage auprès de ses clients et d’autres acteurs de l’écosystème. Le but : montrer la puissance de son outil pour améliorer l’efficacité et les différents KPI des utilisateurs de ses services, entre démonstration technologique et évangélisation culturelle. 

« Une mise en poste se fait en deux appels, alors qu’il en fallait 50 auparavant »

Et il est clair que certaines utilisations ont des résultats impressionnants. Du côté de Gojob par exemple, entreprise de recrutement, l’utilisation des modèles de langage de Mistral AI a permis de développer des « bots » conversationnels qui servent d’assistants virtuels aux recruteurs. Pour une offre d’emploi donnée, le bot s’occupe d’un premier sourcing de profils, rentre en contact avec les candidats potentiels – en menant lui-même la conversation, ce qui n’est pas si courant chez les chatbots -, vérifie qu’ils correspondent aux attentes du poste, et qu’ils sont évidemment disponibles. Ensuite, le recruteur n’a plus qu’à appeler les candidats pré-sélectionnés pour boucler le process : « On est passé de trois jours, à 20 minutes pour boucler un recrutement, s’enthousiasme Thibaut Watrigant, directeur de production chez Gojob. Une mise en poste se fait en deux appels, alors qu’il en fallait 50 auparavant. »

Alors que pour le grand public, l’IA se cantonne souvent à des questions peu intéressantes posées à Chat GPT, Mistral AI fait ici la démonstration que son utilisation peut bouleverser voire révolutionner des métiers entiers, en particulier dans la Tech. « L’idée de ce genre d’événement est de faire en sorte que nos clients et nos autres partenaires puissent découvrir les cas d’usage sur lesquels on a travaillé, les uns avec les autres, pour les inspirer sur ce qu’on pourra faire ensuite, à partir de nos modèles de langage », explique Arthur Mensch, le CEO de Mistral AI, que Forbes a pu rencontrer en exclusivité. A cet égard, la start-up propose plusieurs types de modèles : si souvent les entreprises commencent à travailler sur des « grands », lents mais généralistes et très puissants, elles se replient de plus en plus sur des « petits » modèles, qui demandent moins de datas et de puissance de calcul, et qui se spécialisent mieux : « Globalement, les entreprises démarrent avec notre modèle Mistral Large, notre modèle le plus performant, et quand ils veulent gagner en vitesse de fonctionnement et limiter les coûts, ils passent sur notre plus petit, Mistral Small », poursuit Arthur Mensch. 

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Service-client, information et code

En ligne de fond de cet événement, se dessine aussi le modèle économique de la start-up : vendre ses outils à des entreprises. Cela peut passer par une implémentation desdits outils directement dans les infrastructures tech de l’entreprise, mais aussi dans la conception de logiciels taillés sur mesure pour les besoins de l’entreprise, en partant des modèles de langage en open source de Mistral. « On leur vend notre plate-forme, explique Arthur Mensch. Nos modèles de langage ne sont qu’une partie de notre offre. Nous leur proposons de quoi construire une application avec la sélection du modèle de langage adéquate pour leurs besoins, son implémentation dans les infrastructures du client, sa connexion à leurs données, son amélioration etc. »

Pour le moment, Mistral est sollicité principalement dans trois domaines : le service-client donc, comme avec Qonto, mais aussi « la gestion de la connaissance, connecter le modèle à l’ensemble des flux d’information internes à l’entreprise et aussi ceux externes. développe le CEO de Mistral AI. Et cela donne des gains de productivité à tout type d’entreprise. » Le premier cas d’usage reste toutefois l’aide au travail des développeurs informatiques : « Nous avons conçu un plug-in qui se branche aux éditeurs de code, et qui utilisent notre modèle dédié Codestral, qui produit des codes efficaces, mais qui doivent aussi plaire aux développeurs », poursuit M. Mensch. 

Au-delà des avantages intrinsèques de l’IA, le CEO de Mistral croit aussi aux forces de son entreprise, qui, selon lui, lui permettent de se démarquer de ses concurrents : « Nous avons une des meilleurs équipes solution du monde à la disposition de nos clients, des modèles au ratio prix-performance particulièrement bien positionnés sur le marché, et  nous déployons nos solutions directement dans les infrastructures du client, contrairement à nos concurrents qui développent plutôt des solutions en Saas, énumère Arthur Mensch à Forbes. Ainsi, nous n’avons pas besoin de faire migrer les donnée, et nous garantissons une meilleure sécurisation de la data. »

Un des enjeux majeurs pour la suite : « Fournir des nouvelles interfaces qui facilitent aussi la compréhension de ce qu’on peut faire avec de l’intelligence artificielle », dixit Arthur Mensch. Car les usages semblent pléthoriques. Et complexes. Lors de l’événement, nous avons aussi croisé Mimic, entreprise suisse de robotique, qui utilise Pixtral, la solution d’analyse d’image de Mistral pour faire bouger un bras robotique, qui vise à imiter les gestes humains pour révolutionner l’industrie. Pour le moment, le bras obéit à la voix, et sait se saisir d’un objet et le déposer dans une boite, et faire la différence entre un petit pain et un croissant. La démonstration que nous a fait la start-up était un peu laborieuse. Mais prometteuse. Loin de certains usages qui sont déjà des petits séismes dans certaines start-up. 

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