Mistral AI

Nous déployons les modèles de Mistral AI dans des écosystèmes cloud de confiance tels que SAP Business Technology Platform et Microsoft Azure AI Studio. Ces environnements sont conçus pour répondre aux normes les plus strictes en matière de sécurité des données, de confidentialité et de conformité réglementaire. Cela garantit la protection des données sensibles – notamment dans les secteurs des services financiers, de la santé et du secteur public – tout en permettant une transformation puissante grâce à l’IA.

Les modèles légers de Mistral AI sont optimisés pour une utilisation sur site, ce qui les rend idéaux pour les secteurs réglementés où la confidentialité des données, la souveraineté et le contrôle de l’infrastructure sont essentiels. Le déploiement sur site offre des performances à faible latence, des capacités hors ligne et un contrôle total sur la personnalisation, les coûts et la conformité.
La solution SovBox de Capgemini illustre parfaitement cette approche : une infrastructure privée certifiée, située en France, conçue pour les projets à « diffusion restreinte » et « confidentiel industrie ». SovBox intègre les modèles de Mistral AI, y compris Codestral, pour soutenir une IA générative sécurisée et performante tout au long du cycle de développement logiciel.

Avec plus de 50 cas d’usage préconstruits, co-développés et validés avec SAP, en tant que partenaire de Mistral AI, nous offrons un accès rapide à la création de valeur.
Ces cas couvrent des fonctions critiques telles que l’automatisation du service client, la maintenance prédictive, la détection de fraude et la synthèse multilingue de documents.
Chacun est adapté aux réalités opérationnelles et aux exigences de conformité propres à chaque secteur, réduisant ainsi le temps et les risques liés à l’adoption de l’IA.

Les modèles de Mistral AI sont conçus pour être efficaces – offrant de hautes performances avec une empreinte informatique réduite. Cela s’inscrit dans notre engagement en faveur d’une transformation numérique à faible empreinte carbone et aide nos clients à atteindre leurs propres objectifs de durabilité. En réduisant la consommation d’énergie et en optimisant l’utilisation des infrastructures, les organisations peuvent faire évoluer l’IA générative de manière responsable, sans compromettre leur impact environnemental.