La “famille Mistral 3” : du flagship au modèle edge
Mistral Large 3 (Open) — le “couteau suisse” haut de gamme
À quoi ça sert ?
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Rédaction et synthèse haut niveau (rapports, analyses, contenus marketing).
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Raisonnement plus robuste sur des consignes complexes.
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Multimodal : utile si vous voulez mêler texte + vision (ex : interpréter une capture, comprendre un doc illustré, etc.).
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Long contexte : idéal pour travailler sur de gros dossiers, un corpus, ou de longs échanges.
Pourquoi on le choisit : c’est le modèle “flagship” multimodal open-weight de Mistral, avec architecture MoE et contexte 256k.
Exemples d’usages concrets
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Assistant “chef de projet” : résumer 30 pages, sortir un plan d’action, lister risques/mitigations.
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Support client premium : analyser un historique long + politiques internes et répondre proprement.
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Analyse documentaire (sans OCR) sur des textes déjà extraits : comparer versions, détecter incohérences.
Mistral Medium 3.1 (Premier) — le compromis qualité/coût/latence
À quoi ça sert ?
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Les mêmes tâches que Large, mais quand vous cherchez un meilleur équilibre coût/latence.
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Déploiements “prod” à fort volume (chat, classification, extraction, génération de réponses).
Mistral le positionne comme modèle “frontier-class” multimodal dans sa liste de modèles.
Mistral Small 3.2 (Open) — efficace pour automatiser à grande échelle
À quoi ça sert ?
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Automatisations : emails, FAQ, reformulations, résumés courts, extraction structurée.
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Chatbots “service” où la priorité est la rapidité et le coût.
Il apparaît comme modèle open dans la lineup actuelle (et sert aussi de remplacement officiel de certains anciens Mixtral dans la doc).
Ministral 3 (Open) — la gamme “compacte” pour local + edge
À quoi ça sert ?
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Déploiement local, poste utilisateur, edge, contraintes matériel.
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Cas où la confidentialité et la maîtrise de l’infra priment (on-prem / offline / souverain).
Exemple : Ministral 3 3B est présenté comme “le plus petit et le plus efficient” de la famille, pensé pour l’edge, avec capacités langage + vision.
Conseil rapide
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3B : prototypes, tâches simples, embarqué.
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8B / 14B : meilleur confort pour rédaction, extraction, assistants internes (sans tomber dans les coûts d’un flagship).
Mixtral : les modèles MoE “historiques” (toujours utiles… selon le contexte)
Mixtral 8x7B / 8x22B — performance “open” à coût maîtrisé (mais attention au cycle de vie)
À quoi ça sert ?
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Génération de texte de bonne qualité, assistants, résumé, Q/R, traduction.
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Très bon rapport performance/coût grâce à l’architecture Mixture-of-Experts (seule une partie des paramètres “s’active” à l’inférence).
Mistral a officialisé cette famille comme modèles open MoE (“Mixtral of experts”) et la doc décrit Mixtral 8x7B comme leur “premier open MoE” et Mixtral 8x22B comme un gros MoE open.
Point important (prod)
Dans la documentation Mistral, Mixtral 8x7B et 8x22B sont indiqués avec une date de retraite (2025-03-30) et un remplacement (ex : Mistral Small 3.2). Donc, pour un nouveau projet, partez plutôt sur la génération “3.x” sauf contrainte spécifique (compatibilité, infra déjà prête, etc.).
OCR 3 : la brique “Document AI” (PDF → données structurées)
Mistral OCR 3 — extraire texte + structure + images (proprement)
À quoi ça sert ?
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Lire des PDF (scans, documents multi-colonnes, tableaux, formulaires).
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Sortir du texte structuré (markdown, reconstruction de tableaux…) pour alimenter un moteur de recherche, un RAG, ou une base de connaissances.
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“Industrialiser” le traitement de documents : factures, contrats, dossiers RH, archives, comptes rendus.
Mistral présente OCR 3 comme un modèle conçu pour extraire texte et images intégrées avec une sortie markdown enrichie (dont reconstruction de tableaux) et un pricing “par page”.
Pourquoi OCR 3 est différent d’un simple OCR
Un OCR classique “lit des caractères”. OCR 3 vise aussi la structure (titres, tableaux, ordre de lecture), ce qui change tout pour des usages pro (recherche, extraction, QA).
Workflows typiques
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RAG documentaire : OCR 3 → découpage → embeddings → recherche sémantique → réponse avec citations.
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Extraction : OCR 3 → JSON (ou parsing du markdown) → ERP / CRM / base SQL.
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Archives : batch OCR sur des milliers de pages (utile quand on “backfill” un fonds doc). Mistral mentionne aussi un mode batch avec réduction de coût.
Devstral : le modèle “agentic” taillé pour le code
Devstral (et Devstral 2) — pour agents de dev, pas juste “compléter du code”
À quoi ça sert ?
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Agents capables de naviguer un repo, modifier plusieurs fichiers, corriger des tests, proposer des PR.
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Assistance “software engineering” : refacto, migration, debugging, génération de tests.
Mistral présente Devstral comme un LLM agentique pour les tâches d’ingénierie logicielle (open-source) et Devstral 2 comme modèle orienté code agents.
Exemples d’usages concrets
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“Corrige ce bug et ajoute un test de non-régression.”
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“Mets à jour l’API, adapte le front, et assure-toi que la CI passe.”
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“Analyse la dette technique, propose un plan de refacto par étapes.”
Comment choisir le bon modèle (méthode simple)
Étape A — quel type de tâche ?
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Documents scannés / PDF complexes → OCR 3 (puis éventuellement un modèle texte pour raisonner dessus).
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Code + actions multi-fichiers → Devstral / Devstral 2.
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Assistant généraliste premium, long contexte, multimodal → Mistral Large 3.
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Automatisation à fort volume → Small 3.2 / Medium 3.1 selon exigence qualité.
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Local/edge → Ministral 3 (3B/8B/14B).
Étape B — quelles contraintes ?
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Coût : Small/Ministral < Medium < Large, et OCR 3 se raisonne “par page”.
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Latence : modèles plus petits gagnent (souvent décisif en prod).
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Confidentialité / souveraineté : privilégier open-weight + déploiement maîtrisé (ou hébergement sur infra contrôlée).
