Il revient !

Mistral vient de lancer une préversion publique de son nouveau LLM de frontière Mistral Large 4. Surnommé « Le Chonk », il doit remettre l’entreprise française dans la course, après de longs mois de quasi-silence sur les grands modèles.

Mistral Large 4 affiche 1 050 milliards de paramètres, dont 49 milliards actifs simultanément, dans une architecture MoE (Mixture of Experts) désormais classique. La fenêtre de contexte est d’un million de tokens. Dans sa présentation, Mistral évoque un entraînement depuis zéro sur la base de 3 800 puces Grace Blackwell de NVIDIA dans ses propres centres de calcul en Europe.

S’agissant d’une préversion, l’entrainement est toujours en cours. Mistral indique que d’ici la publication de la version le 26 octobre, une version privée du modèle est mise entre les mains de « partenaires sélectionnés, en leur donnant accès à une version de nos endpoints avec une modération allégée et des fonctionnalités plus avancées dans le domaine de la cybersécurité, et en leur distribuant les poids de la préversion du modèle ». Les poids seront d’ailleurs publiés le 26 octobre également, en même temps que des informations plus précises.

L’entreprise semble sûre de son fait : « Le Chonk fait progresser l’état de l’art des modèles à poids ouverts en matière de fonctionnalités agentiques génériques. Sur les métriques agrégées, il se classe parmi les meilleurs modèles à poids ouverts et est de loin le meilleur en Europe et aux États-Unis. Parmi les modèles à poids ouverts, Le Chonk est à l’état de l’art sur les tâches de cybersécurité, sur les tâches liées à la production industrielle et à la finance, ainsi que sur l’usage multimodal. »

Les benchmarks publiés vont bien sûr dans ce sens, avec 61,7 % sur DeepSWE v1.1, 59,4 % sur SWE-Atlas-QnA et 28,3 % sur Terminal-Bench 4, soit 49,8 % à l’indice combiné, devant DeepSeek V4 Pro 0813 et Qwen3.8 Max. Des scores que l’on retrouve sur Artificial Analysis, qui place ML4 dans la moyenne haute des LLM en matière d’intelligence et de rapidité. En revanche, le site classe le nouveau LLM comme très verbeux. De fait, malgré une tarification intéressante de 1,36 dollar par million de jetons en entrée et 4,18 dollars en sortie, cette verbosité peut avoir une grande influence. Étrangement, Artificial Analysis évoque une fenêtre de contexte de 524 000 jetons, mais ce chiffre pourrait venir d’une préversion antérieure.

Un accent sur la cybersécurité

Selon Mistral, ML4 est « l’un des modèles d’IA les plus puissants au monde pour la cybersécurité », classé dans le Top 5 du Cyber Index d’Artificial Analysis, devançant « largement les modèles à poids ouverts développés hors de Chine ». Dans les tests du Cyber Index, ML4 aurait ainsi obtenu 82 %, soit le meilleur score à ce jour, et 93 % sur Cybench, se classant parmi les meilleurs modèles à poids ouverts.

L’entreprise française se fait un plaisir de s’engouffrer dans cette porte ouverte, abordant directement le problème des risques que de telles performances peuvent faire courir. Un quasi non-sujet pour Mistral, car il s’agit avant tout de défense. Elle pointe les modèles fermés comme Claude Opus 5.5 et GPT-6 Astra, qui obtiennent zéro au Cyber Index car ils refusent d’exécuter des tâches.

« C’est d’autant plus important que les acteurs malveillants font de plus en plus de jailbreaks de ces mêmes modèles pour soutenir une cyberactivité offensive : les défenseurs ont besoin de systèmes pouvant égaler ces capacités sans être contraints par les mêmes refus », ajoute Mistral. L’incident Hugging Face n’est pas directement cité, mais on se souvient que l’entreprise s’était plainte de ne pas avoir pu analyser les premières traces de l’attaque qu’elle subissait parce que les modèles fermés se cabraient devant les questions de cybersécurité. Ironie, Hugging Face s’était alors tournée vers un modèle chinois, GLM 5.2.

Enfin, pour le travail de bureau, Mistral indique 59,9 % sur AutomationBench. Sur des tâches financières et juridiques évaluées par vals.ai, il dépasserait GPT-6 Astra, et il est en tête des modèles ouverts sur le test juridique de Harvey. Pour l’ancrage visuel, il obtient 42 % contre 41 % pour GPT-6 Astra sur Dense 200, un écart minime.

De quoi remplacer prochainement GLM 5.3 dans Vibe Code avec un modèle maison ?

Ni oui ni non, bien au contraire

Dans un contexte tendu autour des questions de chiffrement en France, un rapport attendu a voulu faire le point sur la question. La situation ambivalente y est clairement exprimée : une technologie aussi essentielle pour la sécurité que problématique pour les forces de l’ordre. Le rapport milite pour une approche de compromis pour éviter les débats binaires.

La création de ce rapport avait été confiée à l’ex-député Florent Boudié (Renaissance) en janvier 2026 par le Premier ministre Sébastien Lecornu, en vue d’éclairer le gouvernement sur les questions de politiques publiques de sécurité à l’ère du numérique. Un décret publié le 21 janvier avait confié à M. Boudié l’exploration des « possibilités d’évolution des dispositifs juridiques existants » pour l’accès aux communications chiffrées, rapportait alors Public Sénat. Florent Boudié a quitté son siège de député pour cette mission (parlementaire en mission pour le gouvernement) et a été nommé conseiller d’État.

Selon le rapport, obtenu par L’Informé, le chiffrement de bout en bout (E2E) prive les interceptions classiques de leur contenu. Les SMS et MMS ne représentent plus que 3 % des messages échangés, et 90 % des communications des services de messagerie sont chiffrées de bout en bout. Les enquêteurs se reportent donc sur les métadonnées et sur le piégeage des terminaux. Côté criminalité, le rapport décrit une banalisation du chiffrement dans la délinquance de masse et des écosystèmes criminels intégrés (dont EncroChat) qui aurait conduit à 6 500 interpellations entre 2020 et 2023.

La question est ainsi posée : que faire ? Le rapport ne tire pas à boulets rouges sur le chiffrement E2E et se place dans une démarche de constat, surtout dans sa première partie, puis de compromis en recommandant d’éviter toute action trop forcée.

« Paradoxe »

Si le rapport pointe le travail de plus en plus difficile des forces de l’ordre face à l’utilisation toujours plus large du chiffrement E2E, il relève que ce « défi sécuritaire procède toutefois d’un paradoxe » :

« Si la diffusion du chiffrement de bout en bout neutralise une partie des prérogatives de puissance publique, elle résulte, dans le même temps, de choix de politiques publiques anciens et assumés, en France comme ailleurs, visant à protéger les citoyens et les entreprises, les infrastructures critiques et les systèmes d’information (SI), en préservant l’intégrité des données stratégiques et personnelles. Ainsi, encouragés à promouvoir le perfectionnement des procédés cryptologiques, à l’image des orientations du Secrétariat général de la Défense et de la Sécurité nationale (SGDSN) présentées dans sa Stratégie nationale de cybersécurité 2026 - 2032, les services de l’État sont tout autant invités à percer le mur du chiffrement »

Le rapport se plait ainsi à rappeler une formule utilisée en novembre 2020 par le Conseil de l’Union européenne : « la sécurité grâce au chiffrement et malgré le chiffrement ». La même technologie constitue à la fois « un vecteur de sécurité informatique » et « une cause […] de complexité pour les nécessités d’ordre public ».