L’argument tourne en boucle dans la com’ : modèle ouvert, poids téléchargeables, déployable dans ton infrastructure. Orange Cyberdefense a annoncé cette semaine intégrer Mistral Large 4, alias « Le Chonk », à ses offres de sécurité. Le dépôt Hugging Face du modèle, lui, n’affichait au 28 octobre au soir ni fichier ni licence, seulement une date estimée de publication : le 31 octobre 2026.
Deux jours plus tôt, le même modèle encaissait 25 points au nouvel indice d’Artificial Analysis. Il en avait 38 dans la version précédente.
Le barème a changé, les modèles non
La version 5 de l’indice, consultée le 28 octobre, repose à 60 % sur des évaluations dont les jeux de test sont privés ou les réponses tenues secrètes, selon l’article de présentation d’Artificial Analysis. Quatre familles pèsent 25 % chacune : travail intellectuel, code, sciences, connaissances générales. Trois épreuves sont sorties (GDPval-AA, SciCode, AA-LCR), deux sont entrées (FrontierCode 2.0, un banc de programmation lancé par Cognition dont les tâches restent privées « pour éviter la contamination », et Terminal-Bench-Science), et HLE-Diamond remplace Humanity’s Last Exam. AA-Omniscience v1.1 a été purgée de ses questions publiques. La démarche n’est pas une surprise : dès le 4 septembre, Artificial Analysis portait la part privée à 40 % avec la version 4.2 pour empêcher les labos d’optimiser leurs modèles sur le classement.
Résultat des courses : les onze modèles recensés sur la page des modèles ouverts, encore affichée en version 4.3.2 le 28 octobre, perdent tous entre 12 et 16 points. Claude Opus 5.5, fermé, obtenait 58 points le 23 octobre et en obtient toujours 58. Artificial Analysis n’explique pas la chute des modèles ouverts, et ne parle de contamination qu’à propos de FrontierCode 2.0. La nouvelle composition pèse aussi : les sciences valent un quart de l’indice, et sur Terminal-Bench-Science, GPT-6 Astra réussit 63 % des tâches contre 13 % pour DeepSeek V4.1 Flash. Sans les scores épreuve par épreuve des deux versions, impossible de calculer la part de chaque effet.
L’écart double, triple ou décuple selon la définition
Le chiffre qu’Artificial Analysis met en avant : l’écart entre modèles à poids ouverts et modèles fermés « passe de 3 à 12 points ». Sauf que le calcul retient Kimi K3.1 Pro comme meilleur modèle ouvert, à 46 points, en précisant que ses poids ne sont « pas encore publiés ». La fiche du même Kimi K3.1 Pro sur le même site le classe d’ailleurs « Proprietary model ». Je racontais la semaine dernière comment Kimi K3.1 Pro perdait cinq places au nouveau barème ; le compteur d’à côté, c’est celui de Mistral.
En ne comptant que les poids réellement publiés, l’écart grimpe à 26 points : DeepSeek V4.1 Flash et GLM-5.3 plafonnent à 32 face aux 58 d’Opus 5.5. Avant le changement de version, il était de 12 points. Il a donc plus que doublé, sur des modèles qui n’ont pas bougé d’un paramètre.
Mistral Large 4 est dans une position plus tordue encore. Classé propriétaire par Artificial Analysis, absent de la page des modèles ouverts, le modèle à 1 000 milliards de paramètres revendiqué par Mistral atterrit à 25 points, à égalité de vue avec Muse Spark Open de Meta, qui le devançait d’un point le 19 octobre. Les deux sont les modèles non chinois les mieux classés parmi ceux dont les poids sont publiés ou annoncés. DeepSeek V4.1 Flash et GLM-5.3 les devancent de 7 points, MiMo-V2.6-Pro de 5, Ling 3.1 Flash et Step 5 de 4. Aucun autre modèle européen n’apparaît en version 5 : ni Mistral Medium 3.5, ni Mistral Small 4.
Et la fiche de Large 4 passée en version 5 le 28 octobre ne détaille aucun résultat épreuve par épreuve. On ne sait donc pas s’il conserve l’avance qu’il avait en 4.3.2 sur les tests d’agent : 27 % de réussite contre 8 % pour Muse sur Terminal-Bench 4.0, 60 % contre 50 % sur AutomationBench. Ces deux épreuves restent dans la version 5, avec 15 % du poids total.
Pendant ce temps, le contrat est signé
Chez Orange Cyberdefense, le déploiement sera progressif, auprès de certains clients entreprises et du secteur public. L’accord donne à l’opérateur accès à une variante de Mistral Large 4 optimisée pour la cybersécurité : tests d’intrusion, évaluation des vulnérabilités, red-teaming. Mistral précise que cet accès est réservé à des partenaires sélectionnés, encadré par des vérifications et des garanties contractuelles, ce qui est une façon polie de dire que la version qui attaque ne se télécharge pas sur GitHub. Deux axes pour commencer : trouver les failles chez le client avant qu’un attaquant ne les exploite, et accélérer l’investigation quand l’incident est déjà là. Le calcul dédié tournera en Europe, pour la souveraineté et la conformité. Orange Cyberdefense a réalisé 1,3 milliard d’euros de chiffre d’affaires en 2025 et n’a pas communiqué les conditions financières. Le tout s’inscrit dans une relation plus large entre Orange et Mistral, formalisée en 2025.
Sur le fond, l’argument de Mistral tient debout : traiter du code source, de la télémétrie, des journaux d’incidents et du renseignement sur les menaces sans passer par une API externe, c’est exactement ce qu’un responsable sécurité veut entendre. La promesse d’un modèle ouvert à 1 000 milliards de paramètres entraîné en Europe, avec 51 % à l’Artificial Analysis Cyber Index (chiffre avancé par Mistral, pas par un tiers indépendant), a de quoi faire signer. La nuance, c’est que l’ouverture dont on parle ici commercialement n’est pas encore un fichier disponible : Mistral avait écrit le 6 octobre qu’il publierait les poids « d’ici la fin de mois », et l’échéance court jusqu’à demain. Personne n’est en retard. Mais l’étiquette « ouvert » est déjà sur la facture, pas sur le dépôt.
Reste un détail qui devrait hanter toutes les comparaisons d’achat de l’automne. Réglé en effort de raisonnement bas, Claude Opus 5.5 obtient 35 points pour un coût moyen de 0,98 dollar par tâche de l’indice. C’est trois points de plus que le meilleur modèle à poids publiés, et ça coûte un dollar. En effort maximal, la même tâche passe à 10,04 dollars. Le débat « ouvert contre fermé » se joue peut-être moins sur la licence que sur la position d’un curseur.
Sources :
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