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Cas d'Usage Forge

Des résultats concrets dans des secteurs exigeants

Mistral Forge n’est pas un concept théorique : des organisations de premier plan l’utilisent déjà pour transformer leurs opérations. Dans cette leçon, vous découvrirez quatre cas d’usage concrets qui illustrent la puissance de la personnalisation de modèles IA sur des données propriétaires.

"L'IA d'entreprise ne devrait pas partir de zéro. Elle devrait partir de ce que vous savez déjà — et évoluer avec la façon dont vous opérez."

— Mistral AI, lancement de Forge, GTC mars 2026

ASML — Semi-conducteurs et lithographie avancée

Le contexte

ASML est le leader mondial des machines de lithographie utilisées pour fabriquer les puces les plus avancées au monde. Leurs machines fonctionnent 24h/24 dans les usines de leurs clients. La combinaison de vitesse et de précision requise exige des modèles extrêmement sophistiqués.

Le défi

Deux problèmes critiques ont motivé le partenariat avec Mistral :

  • Diagnostic de pannes : lorsqu’une machine tombe en panne, les ingénieurs de maintenance doivent diagnostiquer le problème le plus rapidement possible. Chaque heure d’arrêt représente des pertes considérables pour les fabricants de puces.
  • Qualité du code : dans le cycle de développement logiciel d’ASML, détecter les défauts le plus tôt possible permet d’éviter que ces problèmes ne se manifestent chez le client.

La solution avec Forge

ASML a travaillé avec les ingénieurs Mistral pour développer deux solutions personnalisées :

Agent de diagnostic : en combinant l’expertise des ingénieurs ASML expérimentés avec un modèle Mistral personnalisé via Forge, ASML a créé un système de diagnostic capable d’analyser les données machines sous un angle nouveau. Le résultat : une solution 120 fois plus rapide que les méthodes précédentes, avec une précision comparable.

Agent de revue de code : Mistral et ASML ont construit une solution d’agents IA personnalisés qui respectent les exigences de sécurité et de protection des données d’ASML. Ces agents fonctionnent comme des réviseurs de code permanents, signalant les modifications risquées et améliorant la qualité globale du logiciel.

Les résultats

  • Diagnostic de pannes 120 fois plus rapide
  • Détection précoce des défauts logiciels avant livraison client
  • Respect des exigences de sécurité et de confidentialité d’ASML
  • Gains d’efficacité mesurables sur l’ensemble de la chaîne de valeur

ESA — Agence Spatiale Européenne

Le contexte

L’Agence Spatiale Européenne gère une quantité massive de données d’observation de la Terre collectées par ses satellites Copernicus. Ces données sont essentielles pour la surveillance environnementale, la prévision météorologique et la gestion des catastrophes naturelles.

Le défi

Les données satellitaires sont volumineuses, complexes et nécessitent une expertise pointue pour être interprétées. Les scientifiques passent un temps considérable à chercher, filtrer et analyser les données pertinentes pour leurs recherches.

La solution avec Forge

L’ESA collabore avec Mistral pour créer un modèle capable de :

  • Comprendre le vocabulaire technique de l’observation terrestre
  • Faciliter la recherche dans les archives de données satellitaires
  • Assister les scientifiques dans l’interprétation des données géospatiales
  • Automatiser certaines tâches de classification et d’analyse d’images

Ce partenariat illustre comment Forge peut être appliqué à des domaines scientifiques hautement spécialisés, où le vocabulaire et les méthodologies sont uniques.

Ericsson — Télécommunications

Le contexte

Ericsson est l’un des leaders mondiaux des infrastructures de télécommunications, avec des réseaux déployés dans plus de 180 pays. La gestion de ces réseaux génère des volumes considérables de données techniques.

Le défi

L’optimisation des réseaux 5G nécessite une analyse constante des performances, une détection rapide des anomalies et une capacité de prévision pour anticiper les congestions et les pannes.

La solution avec Forge

Ericsson utilise Forge pour créer des modèles spécialisés dans :

  • L’analyse des logs réseau et la détection d’anomalies
  • L’optimisation automatique des paramètres réseau
  • La prévision de la charge et la planification de capacité
  • L’assistance aux ingénieurs réseau pour le diagnostic et la résolution de problèmes

Le modèle personnalisé intègre la terminologie spécifique des télécommunications et les protocoles propriétaires d’Ericsson, ce qui le rend bien plus efficace qu’un modèle généraliste sur ces tâches.

DSO National Laboratories — Défense (Singapour)

Le contexte

DSO National Laboratories est l’organisation de recherche en défense de Singapour. Dans un contexte de défense nationale, la souveraineté des données et la sécurité sont des priorités absolues.

Le défi

Les applications de défense nécessitent des modèles d’IA qui :

  • Fonctionnent dans des environnements déconnectés (air-gapped)
  • Traitent des données classifiées sans risque de fuite
  • S’adaptent à des scénarios opérationnels spécifiques
  • Offrent une fiabilité maximale dans des contextes critiques

La solution avec Forge

Le partenariat avec Mistral permet à DSO de développer des modèles déployés entièrement on-premise, sans aucune connexion externe. L’approche Forge est particulièrement adaptée aux contraintes de défense car :

  • Le modèle personnalisé est livré comme un artefact autonome
  • Aucune donnée ne quitte l’infrastructure de DSO
  • Le déploiement on-premise garantit le contrôle total
  • Les Forward-Deployed Engineers travaillent sur site avec les équipes DSO

Enseignements transversaux

Ces quatre cas d’usage révèlent des patterns communs :

La personnalisation crée un avantage concurrentiel

Un modèle qui intègre le savoir institutionnel d’une organisation devient un actif stratégique différenciant. Les concurrents ne peuvent pas répliquer cet avantage simplement en utilisant le même modèle de base.

Le déploiement flexible est essentiel

Chaque organisation a des contraintes différentes : ASML a besoin de rapidité, l’ESA de capacités scientifiques, Ericsson d’intégration réseau, DSO d’isolation totale. La flexibilité de déploiement de Forge (cloud, VPC, on-premise) répond à cette diversité.

L’accompagnement humain fait la différence

Dans chaque cas, les Forward-Deployed Engineers de Mistral ont joué un rôle déterminant. La personnalisation de modèles n’est pas un produit en libre-service : c’est un projet d’ingénierie qui nécessite une collaboration étroite entre les experts Mistral et les équipes métier du client.

Points clés à retenir

  • ASML obtient un diagnostic de pannes 120 fois plus rapide grâce à Forge
  • L’ESA utilise Forge pour exploiter ses données d’observation terrestre avec une IA spécialisée
  • Ericsson optimise ses réseaux 5G avec des modèles personnalisés sur ses données propriétaires
  • DSO déploie des modèles souverains en environnement air-gapped pour la défense
  • La personnalisation crée un avantage concurrentiel non réplicable par les concurrents