Avec son LLM Large, Mistral AI revendique des performances qui le placent très près du leader ChatGPT4 d'OpenAI. (Crédit Mistral AI)
Outre que l'ajout de Mistral AI pourrait offrir davantage d'options aux clients d'Azure, ce partenariat redonne un peu d'air à Microsoft accusé de dominer le marché de la GenAI grâce à ses liens étroits avec OpenAI.
Le partenariat conclu par Microsoft avec Mistral AI offrira plus d'options GenAI à ses clients exploitant ses services cloud. Mistral AI va enrichir la place de marché IA d'Azure, en particulier, ses modèles premium seront disponibles dans l'offre Models as a Service (MaaS) d'Azure AI Studio et dans le catalogue de modèles d'Azure Machine Learning. Cette initiative complète la série de modèles OpenAI existants, en étoffant le catalogue avec un mélange polyvalent de solutions d'IA open source et propriétaires, améliorant ainsi les options disponibles pour les clients Azure. « L'ajout de modèles premium de Mistral AI dans Models as a Service (MaaS) au sein d'Azure AI Studio et Azure Machine Learning permettra aux clients de Microsoft d'accéder à une sélection diversifiée des meilleurs modèles de pointe et open source pour concevoir et déployer des applications d'IA personnalisées, ouvrant ainsi la voie à de nouvelles innovations basées sur l'IA », a déclaré l'éditeur dans un billet de blog.
Plus d'options et plus de clients
L'ajout de Mistral à Azure pourrait offrir davantage d'options aux clients. Pour Microsoft, il pourrait s'agir d'une mouvement stratégique pour échapper à des sanctions de la Commission européenne au sujet de sa mainmise sur OpenAI. « Le partenariat avec Mistral est judicieux pour Microsoft, car il diversifie son écosystème d'IA au-delà du partenariat OpenAI, étoffe la liste de modèles de fondation et d'IA générative disponibles sur Azure AI et offre un accès à des modèles multilingues via Azure », a déclaré Leslie Joseph, analyste principal chez Forrester. « Cette décision offre plus de choix aux clients de Microsoft qui veulent déployer des applications d'IA via Azure, et plus il y a d'options, mieux c'est ». Par ailleurs, avec ce partenariat, Microsoft et Mistral peuvent tirer parti de leurs bases de clients respectives, en élargissant leur portée sur le marché et en accélérant l'adoption de leurs technologies respectives. « D'un point de vue financier, l'optimisation potentielle des coûts pour les clients Azure grâce à l'utilisation des modèles d'IA de Mistral pourrait se traduire par des économies substantielles, ce qui renforcerait l'attrait d'Azure », a avancé Thomas George, président de CyberMedia Group et de CyberMedia Research (CMR). « De plus, l'ambition d'innovation collaborative de ce partenariat promet de repousser les limites de la technologie de l'IA. La mise en commun par Microsoft et Mistral de leur expertise et de leurs ressources pourrait faire émerger de nouvelles solutions et avancées en matière d'IA qui pourraient avoir un impact sur divers secteurs ».
Des défis à relever
Mais, selon Manish Rawat, analyste chez Techinsights, ce partenariat entre Microsoft et Mistral ne se fera pas sans difficultés. Les défis concernent notamment l'intégration des méthodologies, la garantie de la confidentialité et de la sécurité des données, l'acceptation des utilisateurs, l'alignement des cultures et la conformité aux réglementations. « Une planification minutieuse, une communication transparente et un engagement en faveur d'objectifs et de valeurs partagés seront nécessaires pour surmonter ces défis », a déclaré M. Rawat. « Malgré les obstacles, le partenariat est prometteur pour la mise en oeuvre de solutions d'IA efficaces dans les secteurs industriels à l'échelle mondiale », a-t-il reconnu.
Du point de vue des clients, l'introduction d'un plus grand nombre de modèles d'IA pourrait exiger plus de compétences de leurs employés. Ce point est essentiel car la technologie progresse à un rythme rapide. « Pour mettre les compétences à niveau, il faut donner la priorité à la formation et au perfectionnement des équipes et développer une compréhension interne des concepts de l'IA et de leurs applications sectorielles spécifiques », a préconisé Leslie Joseph. « Il faudrait aussi associer cette formation à des projets de validation de concept pour tester les cas d'usage et affiner les approches d'intégration. Il est essentiel de favoriser la collaboration entre les équipes IT, métiers et de science des données, tout comme les partenariats potentiels avec les fournisseurs de solutions d'IA pour l'expertise », a-t-il ajouté. Thomas George, du CyberMedia Group suggère pour sa part de donner aux DSI les moyens de s'assurer que leurs équipes gèrent efficacement la complexité de l'intégration des technologies d'IA avancées grâce à une série d'étapes et d'initiatives générales. « Collaborer avec des fournisseurs d'IA expérimentés permet d'obtenir des informations et un soutien précieux, d'atténuer les risques et d'accélérer le déploiement », a recommandé M. George. « Les mécanismes de contrôle et d'évaluation continus aident à identifier rapidement les problèmes et à optimiser les processus. L'adoption de pratiques de gestion du changement facilite l'adoption et améliore les résultats globaux de l'intégration », a-t-il aussi estimé.
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