Cas d'Usage Forge

Quatre déploiements en production

Mistral Forge n’en est pas au stade de la démonstration : des organisations de premier plan l’utilisent pour transformer leurs opérations. Nous parcourons quatre déploiements dans quatre secteurs où l’erreur coûte cher — semi-conducteurs, observation spatiale, télécommunications et défense. Les examiner un par un montre où passe la frontière entre ce qu’un modèle généraliste sait faire et ce qu’il ne saura jamais faire sans votre savoir.

ASML : gagner des heures sur le diagnostic d’une panne

ASML est le leader mondial des machines de lithographie utilisées pour fabriquer les puces les plus avancées au monde. Ces machines fonctionnent 24 h/24 dans les usines de ses clients, et la combinaison de vitesse et de précision qu’elles exigent repose sur des modèles extrêmement sophistiqués. Deux problèmes critiques ont motivé le partenariat avec Mistral : le diagnostic de pannes, puisque chaque heure d’arrêt représente des pertes considérables pour le fabricant de puces et que les ingénieurs de maintenance doivent identifier la cause au plus vite ; et la qualité du code, puisque dans le cycle de développement d’ASML, un défaut détecté tôt est un défaut qui ne se manifestera jamais chez le client.

Deux solutions personnalisées en sont nées. L’agent de diagnostic combine l’expertise des ingénieurs ASML expérimentés et un modèle Mistral personnalisé via Forge : il analyse les données machines sous un angle nouveau et se révèle 120 fois plus rapide que les méthodes précédentes, à précision comparable. L’agent de revue de code prend la forme d’agents IA personnalisés qui respectent les exigences de sécurité et de protection des données d’ASML ; ils opèrent en réviseurs permanents, signalent les modifications risquées et relèvent la qualité globale du logiciel. Le bénéfice ne tient donc pas qu’à la vitesse : la détection des défauts se déplace vers l’amont, avant la livraison client, avec des gains d’efficacité mesurables sur toute la chaîne de valeur.

L’Agence Spatiale Européenne : exploiter des archives satellitaires

L’ESA gère une quantité massive de données d’observation de la Terre collectées par ses satellites Copernicus, essentielles à la surveillance environnementale, à la prévision météorologique et à la gestion des catastrophes naturelles. La difficulté tient moins à leur disponibilité qu’à leur exploitation : volumineuses et complexes, elles demandent une expertise pointue, et les scientifiques passent un temps considérable à chercher, filtrer et analyser celles qui concernent réellement leur recherche. Le modèle développé avec Mistral comprend le vocabulaire technique de l’observation terrestre, facilite la recherche dans les archives satellitaires, assiste l’interprétation des données géospatiales et automatise une partie de la classification et de l’analyse d’images. Forge s’applique donc aussi à des domaines scientifiques hautement spécialisés, dont le vocabulaire n’a d’équivalent nulle part ailleurs.

Ericsson : piloter des réseaux 5G à l’échelle mondiale

Ericsson compte parmi les leaders mondiaux des infrastructures de télécommunications, avec des réseaux déployés dans plus de 180 pays dont la gestion génère des volumes considérables de données techniques. Optimiser un réseau 5G suppose une analyse constante des performances, une détection rapide des anomalies et une capacité de prévision pour anticiper congestions et pannes. Les modèles spécialisés créés avec Forge analysent les logs réseau et détectent les anomalies, optimisent automatiquement les paramètres, prévoient la charge pour la planification de capacité et assistent les ingénieurs dans le diagnostic et la résolution des problèmes. Leur avantage tient à un point simple : ils intègrent la terminologie des télécommunications et les protocoles propriétaires d’Ericsson, là où un modèle généraliste doit deviner.

DSO National Laboratories : la souveraineté comme contrainte de départ

DSO National Laboratories est l’organisation de recherche en défense de Singapour, où la souveraineté des données et la sécurité sont des priorités absolues. Les applications visées imposent des modèles capables de fonctionner en environnement déconnecté (air-gapped), de traiter des données classifiées sans risque de fuite, de s’adapter à des scénarios opérationnels spécifiques et d’offrir une fiabilité maximale dans des contextes critiques. Le partenariat avec Mistral permet à DSO de développer des modèles déployés entièrement on-premise, sans aucune connexion externe : le modèle est livré comme un artefact autonome, aucune donnée ne quitte l’infrastructure de DSO, et les Forward-Deployed Engineers travaillent sur site avec les équipes.

Le fil commun

Ces quatre déploiements se rejoignent sur trois points. La personnalisation crée d’abord un avantage concurrentiel : un modèle qui intègre le savoir institutionnel d’une organisation devient un actif stratégique qu’un concurrent ne peut pas répliquer avec le même modèle de base. La flexibilité de déploiement pèse ensuite autant que la performance — ASML a besoin de rapidité, l’ESA de capacités scientifiques, Ericsson d’intégration réseau, DSO d’isolation totale, et seul l’éventail cloud, VPC et on-premise couvre cette diversité. L’accompagnement humain, enfin, a été déterminant dans chacun de ces projets : personnaliser un modèle relève du travail d’ingénierie mené conjointement avec vos équipes métier, jamais du libre-service.

Points clés à retenir

• ASML obtient un diagnostic de pannes 120 fois plus rapide grâce à Forge
• L’ESA exploite ses données d’observation terrestre avec une IA spécialisée
• Ericsson optimise ses réseaux 5G avec des modèles entraînés 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