Depuis 2022, l’IA générative s’est imposée dans les entreprises. En quelques mois, ChatGPT, développé par OpenAI, est devenu un outil incontournable pour rédiger des textes, générer du code, créer des supports marketing ou encore automatiser des échanges avec les clients.
Cette montée en puissance a accéléré la rédaction, le codage et l’automatisation, mais elle a aussi soulevé des questions majeures : où vont les données ?, qui contrôle les modèles ? et quelles alternatives existent à l’écosystème américain ?

C’est dans ce contexte qu’est né Mistral AI en 2023, qui ambitionne de bâtir une intelligence artificielle souveraine et ouverte, capable de rivaliser avec les géants américains tout en respectant les standards européens de confidentialité et de transparence.

Mistral représente aujourd’hui une alternative crédible à ChatGPT pour les entreprises qui recherchent plus de maîtrise sur leurs données et leurs outils.

Alors, faut-il miser sur la maturité de ChatGPT ou sur la souveraineté de Mistral ?

Dans cet article, nous allons comparer les deux modèles sous tous les angles : performances, prix, rapidité, confidentialité et adaptation au monde professionnel, avec des exemples concrets et des données issues d’études récentes pour vous aider à choisir celui qui correspond le mieux à vos besoins.

ChatGPT ou Mistral IA

ChatGPT : le modèle reconnu

OpenAI est une entreprise fondée en 2015 par Sam Altman, Elon Musk, Greg Brockman, Ilya Sutskever, John Schulman et Wojciech Zaremba. En 2022, elle sort la première version de ChatGPT, aujourd’hui le modèle d’intelligence artificielle le plus utilisé au monde. Soutenue par Microsoft, qui l’a intégré à ses outils (Word, Outlook, Copilot), OpenAI a su transformer une technologie complexe en un assistant accessible à tous.

Selon le site Hostinger, voici une répartition du nombre d’utilisateurs par LLM.

Des fonctionnalités puissantes et variées

ChatGPT repose sur les modèles de langage aujourd’hui déclinés en plusieurs versions : GPT-4, GPT-4o, et plus récemment GPT-5, tous capables de traiter du texte, du code, des images, et même de la voix.

Cela lui permet d’accomplir une grande variété de tâches :

• ‍Rédiger des contenus professionnels (articles, e-mails, publications LinkedIn, rapports internes).
• ‍Traduire ou reformuler un texte dans un ton différent.‍
• Analyser du code informatique ou proposer des solutions techniques.‍
• Créer des images grâce à l’intégration du modèle visuel DALL·E 3.
  

Cette polyvalence fait de ChatGPT un outil très complet pour les entreprises, les indépendants ou les créateurs de contenu.

Forces et limites

Les points forts de ChatGPT

- Haute compréhension contextuelle : ChatGPT sait adapter son style, son niveau de langage et sa structure selon le public visé.

- Grande polyvalence : il peut aussi bien rédiger un article, corriger un texte, générer du code, ou aider à la traduction.

- Interface fluide et API intuitive : l’outil est accessible à tous, que ce soit via le site web ou par intégration dans des applications professionnelles.

Les benchmarks confirment ces qualités. Selon PromptHackers (2025), GPT-4o obtient 88,7 % de réussite sur le test MMLU (Massive Multitask Language Understanding), un score supérieur à la plupart des modèles concurrents, dont Mistral Large qui n’obtient que 81,2%.
Ce score reflète la capacité de GPT-4o à répondre correctement à des questions issues de plus de 50 domaines, allant de l’informatique au droit, avec un niveau de difficulté allant de la culture générale à un niveau universitaire. Le test MMLU évalue la compréhension, la précision et la polyvalence du modèle dans des contextes variés pour donner un indicateur de performance pour des usages professionnels.

Les limites à connaître

- Hébergement des données aux États-Unis : les conversations et requêtes transitent par les serveurs d’OpenAI, ce qui peut poser des questions de souveraineté et de conformité RGPD pour certaines entreprises européennes (openai.com/privacy).

- Coût d’abonnement : la version “ChatGPT Plus” permettant d’accéder à GPT-4 est facturée environ 22 € par mois, un prix raisonnable pour un usage individuel, mais plus élevé à grande échelle.

- Confidentialité limitée : bien qu’OpenAI assure ne pas utiliser les données des comptes professionnels pour entraîner ses modèles, certaines entreprises sensibles (banques, santé, secteur public) préfèrent des solutions souveraines pour garantir la conformité.

Mistral AI : l’alternative française et ouverte

Mistral AI est une start-up française créée en 2023 à Paris, par trois chercheurs : Arthur Mensch, Guillaume Lample et Timothée Lacroix. Son ambition : proposer une intelligence artificielle “frontière” qui soit à la fois performante, transparente et respectueuse de la souveraineté des données.
Pour soutenir son développement, Mistral a procédé à une levée de fonds majeure en septembre 2025 : 1,7 milliard d’euros, qui valorise l’entreprise à 11,7 milliards d’euros selon LeMonde.

Le Chat : l’interface grand public (et professionnelle)

Parmi ses produits phares figure Le Chat, un assistant conversationnel comparable à ChatGPT, mais pensé pour l’Europe et les besoins professionnels. En février 2025, Mistral a lancé son application Le Chat en version mobile, affirmant que l’IA pouvait répondre jusqu’à 1 000 mots par seconde, grâce à une infrastructure optimisée. 

Cette vitesse revendiquée place Mistral dans une position unique pour des usages interactifs très réactifs, comme les chatbots clients ou les micro-assistants internes.

L’un des piliers de Mistral est son orientation vers l’open source ou open weights. Cela signifie que certaines versions de ses modèles laissent la possibilité aux entreprises de les déployer ou de les modifier. 

Cette approche contraste avec celle de modèles entièrement propriétaires, où l’utilisateur dépend du fournisseur pour toute évolution ou hébergement. Nous reviendrons plus en détail sur cette distinction entre modèles ouverts et fermés dans la seconde partie de l’article, afin d’en explorer les implications concrètes pour les entreprises.

Forces et limites

Forces de Mistral

- Rapidité : la promesse de 1 000 mots par seconde (via Le Chat) lui donne un avantage compétitif pour des interactions instantanées.

- Coût réduit et efficacité : en optimisant l’inférence et en distribuant les modèles, Mistral promet un coût moindre par utilisation que des modèles très lourds propriétaires.

- Respect du RGPD et hébergement européen : la capacité à déployer les modèles localement ou dans des data centers européens renforce la confiance en matière de protection des données sensibles.

- Innovation et ouverture : le choix de modèles open source (ou open weight) encourage l’adoption, l’expérimentation et la personnalisation par les utilisateurs.

Limites de Mistral

- Fonctions “grand public” moins étendues : certains services déjà matures chez ChatGPT (plugins, intégrations variées) sont encore en cours de développement chez Mistral.

- Moins de moyens et d’infrastructures que les géants américains : OpenAI bénéficie du soutien massif de Microsoft,). Mistral, malgré une levée de fond récente, évolue encore avec des moyens plus limités ce qui ralentit parfois la mise à l’échelle.

Comprendre la différence : modèle fermé vs modèle ouvert

La vraie distinction entre ChatGPT et Mistral ne réside pas seulement dans leurs performances, mais dans leur manière d’être conçus et utilisés.

ChatGPT : un modèle fermé et centralisé

ChatGPT fonctionne comme une plateforme “fermée” : tout passe par les serveurs d’OpenAI.
Les données que vous envoyez (vos requêtes, documents, messages) transitent par une infrastructure située principalement aux États-Unis, gérée directement par OpenAI.
Les entreprises ne peuvent ni voir ni modifier la façon dont le modèle a été entraîné, ni l’adapter à leur propre environnement technique.

C’est ce qu’on appelle un modèle propriétaire :
OpenAI garde la main sur tout, la performance, les mises à jour, la sécurité, et même les éventuelles limites d’usage.

Avantage

C’est stable, fiable, et déjà prêt à l’emploi. ChatGPT reste excellent pour les entreprises qui veulent un outil puissant et immédiatement opérationnel, sans configuration technique.

Inconvénient‍

Cette dépendance à une infrastructure externe signifie que les données sortent forcément de l’entreprise.
Même si OpenAI assure ne pas utiliser les données des abonnés à la version professionnelle pour entraîner ses modèles (source : openai.com/privacy), cela peut poser un problème pour les structures soumises à des règles strictes (banques, santé, secteur public, etc.).

Mistral : un modèle ouvert et adaptable à chaque entreprise

L’approche de Mistral AI est à l’opposé : son modèle est pensé pour être intégré et personnalisé au sein même des systèmes des entreprises.
Certains de ses modèles sont distribués sous licence Apache 2.0 (help.mistral.ai), ce qui permet à une organisation de les télécharger, les déployer et les modifier en fonction de ses besoins spécifiques.

En clair, avec Mistral, une entreprise ne se contente pas “d’utiliser” une IA, elle peut l’héberger en interne, la personnaliser, et garder la main sur toutes ses données.

Mistral peut être installé :

1. ‍sur vos serveurs internes, si vous souhaitez un contrôle total ;‍
2. dans un cloud européen, pour un compromis entre sécurité et performance ;
3. ou via une API privée, hébergée sur un cloud certifié RGPD.
   

Cela permet de traiter des données sensibles (rapports médicaux, documents financiers, appels clients…) sans qu’elles ne quittent jamais le périmètre de l’entreprise.

L’autre force du modèle ouvert, c’est qu’il peut être ajusté à votre métier.

Par exemple :‍

- Une banque peut lui apprendre la terminologie de ses produits financiers pour des réponses plus pertinentes.
- Une entreprise industrielle peut le relier à sa base documentaire interne pour assister les techniciens en temps réel.
- Une organisation publique peut créer un assistant interne sans dépendre d’un acteur étranger.

Par exemple, le constructeur Stellantis collabore déjà avec Mistral pour intégrer des modèles d’IA directement dans ses infrastructures internes, en évitant tout transfert de données hors d’Europe (Reuters, 2025).
Cela leur permet d’utiliser l’intelligence artificielle pour optimiser la production et la R&D, tout en respectant leurs exigences de confidentialité industrielle.

Performances comparées : résumé clair

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Vers une orchestration des modèles : utiliser le bon moteur au bon moment

Aujourd’hui, il n’est plus nécessaire de choisir une seule IA.
La tendance se dirige vers des plateformes capables d’orchestrer plusieurs modèles en parallèle, en sélectionnant automatiquement celui qui convient le mieux à chaque tâche.

Par exemple :

- ChatGPT excelle dans la rédaction longue et créative, où la nuance et la structure sont essentielles.
- Mistral se distingue sur les réponses rapides et confidentielles, particulièrement utiles dans les environnements professionnels sensibles.
- Claude (Anthropic) brille pour le codage, synthèse, la logique et les résumés complexes.
- Perplexity combine IA et recherche en temps réel, idéale pour la veille stratégique.

Certaines solutions regroupent ces différents modèles dans une seule interface. L’utilisateur n’a plus à choisir, la plateforme identifie automatiquement le modèle le plus adapté à la demande, tout en garantissant la sécurité et la souveraineté des données grâce à un hébergement en France.

Conclusion

ChatGPT et Mistral AI ne s’opposent pas : ils se complètent.

- Le premier mise sur la maturité, la précision et la puissance mondiale.
- Le second sur la rapidité, l’adaptabilité et la souveraineté européenne.

Le véritable enjeu en 2025 n’est plus de choisir entre eux, mais de savoir comment les faire collaborer intelligemment.
Grâce aux outils hybrides comme Delos, les entreprises peuvent désormais utiliser chaque IA pour ce qu’elle fait de mieux, tout en gardant le contrôle total de leurs données. 

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