Arthur Mensch : l’IA à l’heure de l’intégration industrielle
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Au cours des 3 dernières années, l’IA générative a été racontée comme une histoire de texte, composée de chatbots, d’assistants, le tout fournissant des réponses. Un progrès spectaculaire, mais circonscrit à un terrain où la machine peut s’entraîner sur des volumes massifs de données déjà disponibles, et où l’environnement et le langage offrent une forme de monde prêt à l’emploi.
Arthur Mensch (X2011) co-fondateur et CEO de Mistral, est venu à la rencontre des élèves et étudiants de l’X pour une intervention sur les implications de l’IA et sur l’entrepreneuriat.
Dans son introduction Arthur Mensch, CEO de Mistral rappelle les débuts de la startup: « on a démarré en 2023. Une seule chose qu’on savait faire, c’était entraîner des chatbots », puis « assez vite […] tout le monde s’est rendu compte que c’était plus que des chatbot ».
Se dessine alors une nouvelle frontière, plus exigeante et offrant une vue vers de nouveaux enjeux. A savoir connecter l’IA à des simulateurs, puis au monde réel, autrement dit, sortir du langage comme environnement unique et confronter les modèles à la physique, les matériaux, les robots, les contraintes industrielles, ou encore la sûreté.
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Du texte à l’opération
Le modèle de langage devient une couche d’orchestration capable « d’interagir avec les systèmes d’information, […] de naviguer sur le web, d’interagir avec les ordinateurs », mais aussi « de découvrir tout seul quel système mettre en place, quel procédé automatiser ».
Cette évolution amène l’IA du commentaire vers l’exécution. Hors, là où le texte est un univers relativement tolérant à l’approximation, le monde réel impose répétabilité, robustesse et responsabilité. La question n’est plus seulement de produire une réponse plausible, mais d’agir correctement dans un système contraint.
Les simulateurs comme terrain d’apprentissage
Les simulateurs permettent d’entraîner des systèmes dans des environnements contrôlés, d’explorer des scénarios, d’accélérer des cycles d’apprentissage, sans exposer immédiatement des machines, des infrastructures ou des patients à des erreurs.
Pour autant, Arthur Mensch souligne que ce champ reste largement ouvert. « On sait pas très bien faire des systèmes […] qui interagissent avec les simulateurs en physique, qui interagissent avec le monde réel, qui comprennent comment opérer des robots, qui comprennent la physique des matériaux, qui comprennent les biotechnologies ».
Cette phrase dessine un paysage où le langage n’est qu’une étape, et où interagir avec un simulateur suppose de comprendre notamment des règles physiques. Ainsi interagir avec le monde réel impose de gérer l’imprévu, la variabilité, le bruit, l’usure, les délais.
Le simulateur est une approximation du réel, toute la difficulté réside dans l’écart entre les performances observées virtuellement et celles obtenues sur un système concret. Ce passage est à la fois technique, mais aussi organisationnel et économique.
La donnée ne tombe pas du ciel
Dans les domaines industriels ou scientifiques, où la donnée pertinente n’est ni abondante ni immédiatement exploitable, rlle doit être collectée, nettoyée, structurée, parfois produite par instrumentation spécifique. Arthur Mensch le dis sans ambage : « si vous voulez pousser les capacités d’un modèle dans sciences des matériaux ou en physique quantique, il va falloir se lever tôt, aller chercher de la donnée, trouver les simulateurs, mettre en place les environnements qui permettent de renforcer les systèmes ».
Cette remarque dit l’essentiel. L’IA appliquée aux sciences et à l’industrie n’est pas uniquement un problème d’architecture de modèle. C’est un problème d’environnement, et il faut définir ce qui doit être mesuré, comment, à quelle fréquence, dans quelles conditions. Il faut pouvoir concevoir des pipelines, des protocoles, des interfaces. La performance dépendant autant de cette infrastructure que de l’algorithme lui-même.
Verticalisation et spécialisation
À mesure que l’IA quitte le domaine généraliste du texte, elle se confronte à des contraintes spécifiques. Un modèle capable de rédiger un rapport ne devient pas spontanément compétent en robotique ou en science des matériaux. Dans chacun de ces domaines, les unités changent, les normes s’imposent, et les marges d’erreur se resserrent.
Pour le fondateur de Mistral AI, « la spécialisation des modèles et la pénétration dans des domaines de plus en plus verticalisé continue à nécessiter beaucoup de capacité de réflexion humaine et de stratégisation ».
Ce mouvement vers la verticalisation implique des équipes hybrides, capables de comprendre à la fois les modèles et les domaines d’application. L’IA n’y remplace pas l’expertise, au contraire, elle l’amplifie ou peut également la mettre sous tension.
Robotique et monde physique : le test de robustesse
La robotique concentre de nombreuses difficultés, car elle oblige à combiner perception, planification, contrôle et sécurité. Une erreur se traduit par un geste mal exécuté, qui peut endommager son environnement, voire provoquer un risque humain.
Lorsqu’Arthur Mensch évoque des systèmes « qui comprennent comment opérer des robots », il ne décrit pas une capacité abstraite. Il parle d’une intelligence confrontée à la contrainte. Comprendre, ici, ne consiste pas à produire une explication cohérente, mais à intégrer des paramètres mécaniques, des limites énergétiques, des délais d’exécution, des normes de sécurité, des responsabilités juridiques.
Dans ce contexte, l’IA ne se réduit plus à une interface conversationnelle. Elle devient une couche d’orchestration, située entre capteurs, actionneurs, simulateurs et procédures opérationnelles. Elle doit articuler perception, décision et exécution dans des environnements où l’erreur n’est pas simplement une réponse imprécise, mais un coût, un risque ou une défaillance.
C’est à cet endroit précis que se joue la frontière. Non plus dans la fluidité du langage, mais dans la capacité à agir sous contrainte, de manière fiable, répétable et intégrée au réel.
