« Rétablissons la vérité » : la lettre de Laure Darcos à Mistral comportent plusieurs affirmations fausses 

Laure Darcos a intitulé « Rétablissons la vérité » la lettre ouverte qu’elle a publiée sur X le dimanche 8 novembre. Dès le premier paragraphe, la sénatrice de l’Essonne commet pourtant une erreur de taille sur l’activité même de Mistral.

Le dernier grand modèle d’IA de la pépite française, dont l’élue semble ignorer l’existence, a précisément été entraîné dans son propre département, dans le centre de données de Mistral à Bruyères-le-Châtel.

Cette passe d’armes part d’un texte publié le 8 novembre par Arthur Mensch, le PDG de Mistral, étrillant la proposition de loi Darcos.

Voté à l’unanimité par le Sénat le 8 avril dernier, ce texte instaure une « présomption d’utilisation » : dès qu’un simple indice rend plausible l’usage d’une œuvre protégée, c’est au fournisseur d’IA de prouver techniquement qu’il ne s’en est pas servi pour entraîner son modèle.

Cette présomption reste « simple » : l’entreprise poursuivie peut la renverser en apportant ses propres éléments, y compris par une expertise menée dans le respect du secret des affaires. Elle porte aussi sur l’utilisation d’une œuvre, pas sur une contrefaçon.

Comme le souligne le Conseil d’État dans son avis, le fournisseur d’IA pourra toujours invoquer l’exception de fouille de textes et de données, et il reviendra au juge de trancher. Le texte ne vise enfin que les procès civils.

Arthur Mensch voit dans ce texte une insécurité juridique majeure, susceptible de peser sur le choix du pays où Mistral déploiera ses futurs centres de données d’une puissance électrique d’un gigawatt (à peu près celle d’un réacteur nucléaire). « Ce risque fera la différence pour nous et pour nos clients », prévient le dirigeant, un mois après avoir officialisé Mistral Large 4. Piquée au vif, la sénatrice a répliqué le jour même, en amont de l’examen du texte par les députés prévu le 19 novembre.

Le texte a déjà calé une première fois à l’Assemblée : adopté en commission le 2 juin, il s’est retrouvé bloqué le 11 juin. Il revient le 19 novembre dans la journée réservée au groupe socialiste. Son sort dépend en grande partie des députés Ensemble pour la République, dont plusieurs proches de Gabriel Attal se sont affichés contre le texte.

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Non, Mistral n’a pas abandonné l’IA générative

La contre-vérité la plus flagrante ouvre le courrier : selon la parlementaire, Mistral se désengagerait de l’IA générative (ces modèles capables de produire du texte, du code ou des images) pour se reconvertir dans la simple location de serveurs (cloud). C’est tout simplement faux.

Dévoilé le 6 octobre, le modèle phare Mistral Large 4 aligne environ 1 000 milliards de paramètres, dont 49 milliards actifs pour chaque token, et ses poids (les fichiers du modèle entraîné) sont librement accessibles sur la plateforme Hugging Face depuis le 29 octobre. N’importe quelle entreprise peut télécharger ce modèle pour le faire tourner sur ses propres machines, sous une licence MIT modifiée qui n’exige un accord commercial que pour revendre le modèle sous forme de service hébergé. L’entreprise prépare même une déclinaison allégée capable de fonctionner localement sur un simple PC portable : curieuse manière d’abandonner un secteur.

Si l’activité d’hébergement existe bel et bien chez Mistral, qui propose par exemple sur ses serveurs le modèle chinois GLM de Z.ai et DeepSeek, elle vient compléter ses propres modèles : Mistral présente d’ailleurs Large 4 comme le plus performant de son catalogue.

L’idée d’un Mistral qui se replierait sur l’hébergement circulait déjà. En août, l’entreprise a mis en avant sur sa plateforme GLM 5.2, un modèle du laboratoire chinois Z.ai servi sans modification, et son précédent modèle phare, Large 3, reprenait de très près l’architecture de DeepSeek V3, comme l’a détaillé le Journal du Net. La sortie de Large 4, entraîné de zéro par Mistral, contredit cependant la thèse de l’abandon.

Dans sa lettre, Laure Darcos accuse aussi le patron de Mistral de rejeter toute forme de régulation en France. Or, Arthur Mensch défend publiquement, depuis une tribune publiée en mars dans le Financial Times, une piste alternative à l’échelle européenne : prélever une contribution directe sur le chiffre d’affaires de tous les fournisseurs d’IA, géants américains et chinois compris, afin de financer la création culturelle. On peut juger le mécanisme insuffisant, mais difficile de nier qu’il s’agit d’une régulation.

L’argument statistique avancé par la sénatrice résiste lui aussi mal à la vérification. Sa lettre affirme que plus de 160 procès portant sur l’entraînement des modèles d’IA sont actuellement en cours aux États-Unis. En réalité, la base de données AI Lawsuit Tracker recense 169 affaires de droit d’auteur liées à l’IA dans le monde depuis 2020, dont 134 sont toujours ouvertes et 30 se déroulent hors des États-Unis. Surtout, plusieurs de ces plaintes ciblent ce que les IA régurgitent à l’écran (comme des paroles de chansons protégées), et non la phase d’entraînement elle-même. Quant à l’accord amiable record de 1,5 milliard de dollars (environ 1,3 milliard d’euros) arraché par des auteurs face à l’américain Anthropic, qui avait utilisé des copies piratées de leurs livres, il a été obtenu sans le moindre mécanisme de présomption légale.

La comparaison a toutefois ses limites. Dans son avis, le Conseil d’État relève que les méthodes et données d’entraînement des IA ne sont pas publiques et peuvent relever du secret des affaires, ce qui rend la preuve très difficile pour un auteur. Il cite d’ailleurs la « divulgation forcée » pratiquée par certains systèmes judiciaires étrangers, comme la discovery américaine, parmi les sources d’indices possibles.

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De vrais arguments juridiques, mais des angles morts des deux côtés

Tout n’est cependant pas infondé dans le plaidoyer de l’élue. Le 10 mars dernier, le Parlement européen a bel et bien adopté, par 460 voix contre 71 (et 88 abstentions), une résolution non contraignante, fondée sur le rapport de l’eurodéputé Axel Voss, qui réclame une présomption d’utilisation.

Le texte européen ne déclenche toutefois cette présomption que lorsqu’un fournisseur d’IA refuse de se plier à ses obligations de transparence, là où la proposition de loi française s’active dès le moindre indice. Par ailleurs, contrairement à ce qu’avance le courrier, aucun autre État membre ne semble avoir adopté de mécanisme équivalent à ce jour. En revanche, l’argument de Laure Darcos sur « l’exception de fouille de textes et de données » (text and data mining) vise juste : cette règle européenne autorise l’entraînement sur les contenus publiés en ligne à condition que les ayants droit ne s’y soient pas formellement opposés (opt-out), ce qui implique nécessairement de pouvoir vérifier ce que la machine a avalé.

En face, la démonstration d’Arthur Mensch comporte elle aussi ses propres angles morts. Dans son avis consultatif rendu le 19 mars, le Conseil d’État estime que la loi française s’appliquera devant les tribunaux nationaux dès lors qu’un préjudice est subi en France, ciblant aussi bien les acteurs locaux que les géants étrangers.

Installer ses centres de données hors de l’Hexagone ne mettrait donc pas Mistral à l’abri des poursuites dès lors que ses modèles sont commercialisés en France, ce qui relativise fortement la menace d’une délocalisation. Le Conseil d’État précise aussi qu’une entreprise qui bâtit un service sur le modèle d’un autre pourra, si elle est poursuivie, se retourner contre le fournisseur du modèle pour être mise hors de cause.

Ce qui se joue à l’Assemblée le 19 novembre

Le 19 novembre prochain, les députés devront trancher un dilemme résumé en un article unique : renverser immédiatement la charge de la preuve sur les épaules des entreprises d’IA en France, ou attendre une hypothétique harmonisation européenne au calendrier incertain.

Les députés disposent aussi d’une autre piste. Le 1er juillet, la députée Céline Calvez (Ensemble pour la République) a publié un rapport de 26 recommandations qui propose une contribution financière obligatoire pour tous les fournisseurs d’IA au-delà d’un certain seuil, une logique proche de celle avancée par Arthur Mensch.

Tandis que le monde de la culture voit dans la présomption l’unique levier pour forcer les géants de la tech à négocier des licences, les développeurs d’IA redoutent une véritable machine à procès.

Quoi qu’il en soit, le débat législatif gagnerait à s’appuyer sur des faits vérifiés : Mistral conçoit toujours des modèles génératifs de pointe, de son colosse de 1 000 milliards de paramètres jusqu’à sa future version pour PC portable.

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Sur le fond, les artistes et les éditeurs méritent mieux qu’une tribune qui se trompe sur le cœur de métier de l’entreprise qu’elle interpelle. En offrant à Arthur Mensch une cible aussi facile à démonter sur le terrain technique, Laure Darcos lui permet surtout d’esquiver le débat sur les fragilités de sa propre menace de délocalisation.