Le plus rapide à démarrer
Aucun matériel à gérer. Les données transitent par l'API : à valider avec votre DSI selon leur sensibilité.
Les modèles de Mistral AI permettent de garder la main sur ses données, jusqu'à les héberger chez soi. Encore faut-il choisir le bon mode de déploiement et le faire tenir en production. J'accompagne ce choix et sa mise en œuvre, avec l'expérience de plus de 200 agents IA en production et de correctifs intégrés par Mistral AI.
Aucun matériel à gérer. Les données transitent par l'API : à valider avec votre DSI selon leur sensibilité.
Pour les entreprises déjà sur Microsoft : mêmes règles d'accès, de traçabilité et de suivi des coûts que vos autres modèles, derrière une même passerelle.
Avec les modèles en poids ouverts, sur vos serveurs. La souveraineté la plus forte, mais un vrai projet d'infrastructure.
Le détail, chiffres et sources : Mistral Large 4 en poids ouverts : peut-on le déployer sur ses propres serveurs ?
Sensibilité des données, volumes, exigences de la DSI : ce qui décide du mode de déploiement.
Un jeu de vraies questions avec réponses attendues, rejoué contre plusieurs modèles Mistral et l'API, avant de choisir.
vLLM ou Azure AI Foundry, passerelle, accès, supervision et intégration à vos agents et à votre RAG.
Tests avant chaque mise à jour, suivi des coûts et de la qualité, passage de relais à vos équipes.
Correctifs intégrés par les mainteneurs de mistral-common : tokenizer utilisable hors ligne dans un dossier personnalisé (PR #349) et définition d'outil OpenAI acceptée par Mistral (PR #396). Les articles : 3 bugs silencieux dans les bibliothèques Python de Mistral AI et Un outil OpenAI que Mistral refusait.
Oui pour les modèles en poids ouverts, comme Mistral Large 4. C'est un projet d'infrastructure à comparer au coût de l'API.
Non. Une évaluation sur vos cas montre souvent qu'un modèle plus léger suffit, pour un coût bien inférieur.
Oui, si chaque composant trouve ses fichiers localement. C'est précisément le cas que mon correctif de mistral-common a réglé.