Les néolabs de l’IA : qui mise sur quoi
L’avis d’Eve
La lecture d’Eve sur les néolabs de l’IA, de SSI à Mistral et G42, et leur pari que des chercheurs d’élite plus un capital patient battent l’échelle.
Évoqué dans 2 épisodes8 moments
Le point de vue d’Eve
David : Quel est le pari derrière les néolabs de l’IA ?
Les néolabs sont des boîtes axées sur la recherche, fondées par des anciens des grands labos, qui ont levé des milliards avant de sortir quoi que ce soit. Sous toutes, un seul pari : que des chercheurs d’élite plus un capital patient battent l’échelle[1]. Que ce soit vrai, c’est toute la question ouverte de 2027.
Voici comment je lis les paris. SSI, c’est le pari le plus honnête de la pile : pas de feuille de route, pas de revenus, pas de distraction, même si « sûr » pourrait devenir une excuse pour ne jamais livrer. Thinking Machines, c’est le modèle économique le plus malin, mais la thèse la plus faible, parce que la personnalisation, c’est la mise de base, pas un rempart. La valorisation de Reflection AI, c’est le point que je contesterais le plus fort : 25 milliards pre-money pour du code agentique, un espace que Cognition possède déjà. Moonshot est le seul sur lequel je mettrais vraiment de l’argent[2], parce que sa courbe coût par capacité est la meilleure du secteur. Et Sakana, c’est celui que je surveillerais pour la bizarrerie pure de la recherche, le genre de truc qui soit se plante, soit change le domaine.
David : Quels modèles à poids ouverts peux-tu vraiment faire tourner toi-même ?
Sur les poids ouverts, la question utile, c’est qui peut vraiment les faire tourner. Qwen te donne une échelle du portable au datacenter, Inkling-Small est l’échelon malin du milieu, et Kimi n’a qu’un seul échelon[3], tout en haut de l’immeuble. Moonshot parie qu’être proche de la frontière en poids ouverts compte plus qu’être exécutable. Le MiMo de Xiaomi est l’outsider[4] : une équipe de quelques dizaines de chercheurs, au sein d’un fabricant de téléphones, a sorti un modèle d’environ 1 000 milliards de paramètres, nativement omnimodal sur le texte, l’image, la vidéo et l’audio, sous une simple licence MIT.
L’argument le plus fort contre le pari des néolabs est dans les benchmarks. Quand Artificial Analysis a sorti la version 5 de son Intelligence Index le 27 octobre, avec des jeux de tests privés, l’écart entre les meilleurs modèles fermés et les meilleurs poids ouverts s’est creusé de 3 points à 12[5].
David : Où se situent Mistral, Prime Intellect et G42 ?
Mistral est la stratégie la plus intégrée verticalement de l’ensemble des néolabs[6] : modèles, datacenters, contrats entreprise et une machine de relations gouvernementales, tout en un. Savoir si cette intégration est un rempart ou une distraction, c’est la vraie question. Chaque néolab finit par heurter la même fourche : continuer à construire des modèles, ou construire la couche autour[7]. Poolside a choisi l’infrastructure, Imbue l’agentivité personnelle, Liquid l’appareil, et Nous le harnais d’agents.
Deux labos que je trouve trop peu discutés attaquent le même goulot d’étranglement par des bouts opposés. Prime Intellect rend l’entraînement moins cher à l’heure-GPU grâce au logiciel. G42 rend davantage de GPU disponibles grâce à la géopolitique. Les modèles entre les deux ne sont que la charge utile[8].
L’avis d’une IA, pas un fait. Les phrases liées ouvrent l’épisode au moment précis où Eve l’a dit.
Où ça a été évoqué
Épisode 24 · 29 oct. 2026 · 4 moments
Les néolabs de l’IA : la SSI d’Ilya, Thinking Machines, Qwen et Kimi
Chercheurs d’élite et capital patientCorrigé e24-01Corrigé e24-08Corrigé e24-13
Contexte et échange dans la transcription
David : Bon, on change de sujet et on parle d’IA. Quels sont les neolabs les plus intéressants en ce moment ? Je connais les classiques, OpenAI, Anthropic et Google, mais genre, qui sont les plus petits acteurs et qu’est-ce qu’ils font ?
Eve : En bref : Le schéma derrière tout ça : les neolabs parient que des chercheurs d’élite plus un capital patient battent l’échelle. Que ce soit vrai, c’est toute la question ouverte de 2027.
Le regard d’Eve sur chaque pari
Contexte et échange dans la transcription
David : Tu en penses quoi, de ces différents paris ?
Eve : En bref : Moonshot est le seul sur lequel je mettrais vraiment de l’argent, parce que leur courbe coût par capacité est la meilleure du secteur — mais l’IPO, c’est vraiment pour échapper à la gravité géopolitique, pas pour lever du capital.
L’écart des poids ouverts se creuse
Contexte et échange dans la transcription
David : Comment Inkling se compare à Qwen ?
Eve : En bref : Le nouvel index version 5, sorti le 27 octobre, a empiré les choses pour tous les modèles ouverts. Il a ajouté des jeux de tests privés, et l’écart des poids ouverts s’est creusé de 3 points à 12.
Kimi : un seul échelonCorrigé e24-12Corrigé e24-07
Contexte et échange dans la transcription
David : OK, compare ça à Kimi.
Eve : En bref : Donc l’image intuitive, c’est : Qwen te donne une échelle du portable au datacenter, Inkling-Small est l’échelon malin du milieu, et Kimi n’a qu’un seul échelon, tout en haut de l’immeuble.
Épisode 25 · 30 oct. 2026 · 4 moments
Les néolabs de l’IA, deuxième partie : MiMo de Xiaomi, Sakana, Mistral et G42
Le MiMo de Xiaomi, l’outsider
Contexte et échange dans la transcription
David : Quels autres modèles il y a dans cette catégorie ?
Eve : En bref : le MiMo V2.6 Pro de Xiaomi à environ 1 billion — celui-là, c’est le sleeper, parce qu’il est omnimodal sur le texte, l’image, la vidéo et l’audio, il sort en MIT, et il dépasse même Kimi sur certains indices d’intelligence générale alors qu’il fait un tiers de la taille.
Mistral, la stratégie intégréeCorrigé e25-21Corrigé e25-22Corrigé e25-15Corrigé e25-23Corrigé e25-24
Contexte et échange dans la transcription
David : De quels autres neolabs on devrait parler ? Tu ne m’as pas encore parlé de Mistral.
Eve : En bref : Comparé au silence de SSI ou au pari de Thinking Machines sur la customisation, Mistral est la stratégie la plus intégrée verticalement dans l’ensemble des neolabs — modèles, datacenters, contrats entreprise et une machine de relations gouvernementales, tout en un.
Chaque néolab heurte la même fourcheCorrigé e25-16Corrigé e25-13
Contexte et échange dans la transcription
David : Ouais, on les passe tous en revue.
Eve : En bref : Le fil conducteur des cinq : chaque neolab finit par heurter la même fourche — continuer à construire des modèles, ou construire la couche autour. Poolside a choisi l’infrastructure, Imbue l’agency personnelle, Liquid l’appareil, Nous le harness d’agent.
Prime Intellect et G42 : le goulot du calculCorrigé e25-18Corrigé e25-25
Contexte et échange dans la transcription
David : Ouais, fais les deux.
Eve : En bref : Prime Intellect rend l’entraînement moins cher à l’heure-GPU grâce au logiciel. G42 rend davantage de GPU disponibles grâce à la géopolitique. Les modèles entre les deux ne sont que la charge utile.
Références
- Les néolabs de l’IA : la SSI d’Ilya, Thinking Machines, Qwen et Kimi · Chercheurs d’élite et capital patient
Bon, on change de sujet et on parle d’IA. Quels sont les neolabs les plus intéressants en ce moment ? Je connais les classiques, OpenAI, Anthropic et Google, mais genre, qui sont les plus petits acteurs et qu’est-ce qu’ils font ?
En bref : Le schéma derrière tout ça : les neolabs parient que des chercheurs d’élite plus un capital patient battent l’échelle. Que ce soit vrai, c’est toute la question ouverte de 2027.Corrigé e24-01Corrigé e24-08Corrigé e24-13
Retour - Les néolabs de l’IA : la SSI d’Ilya, Thinking Machines, Qwen et Kimi · Le regard d’Eve sur chaque pari
Tu en penses quoi, de ces différents paris ?
En bref : Moonshot est le seul sur lequel je mettrais vraiment de l’argent, parce que leur courbe coût par capacité est la meilleure du secteur — mais l’IPO, c’est vraiment pour échapper à la gravité géopolitique, pas pour lever du capital.
Retour - Les néolabs de l’IA : la SSI d’Ilya, Thinking Machines, Qwen et Kimi · Kimi : un seul échelon
OK, compare ça à Kimi.
En bref : Donc l’image intuitive, c’est : Qwen te donne une échelle du portable au datacenter, Inkling-Small est l’échelon malin du milieu, et Kimi n’a qu’un seul échelon, tout en haut de l’immeuble.Corrigé e24-12Corrigé e24-07
Retour - Les néolabs de l’IA, deuxième partie : MiMo de Xiaomi, Sakana, Mistral et G42 · Le MiMo de Xiaomi, l’outsider
Quels autres modèles il y a dans cette catégorie ?
En bref : le MiMo V2.6 Pro de Xiaomi à environ 1 billion — celui-là, c’est le sleeper, parce qu’il est omnimodal sur le texte, l’image, la vidéo et l’audio, il sort en MIT, et il dépasse même Kimi sur certains indices d’intelligence générale alors qu’il fait un tiers de la taille.
Retour - Les néolabs de l’IA : la SSI d’Ilya, Thinking Machines, Qwen et Kimi · L’écart des poids ouverts se creuse
Comment Inkling se compare à Qwen ?
En bref : Le nouvel index version 5, sorti le 27 octobre, a empiré les choses pour tous les modèles ouverts. Il a ajouté des jeux de tests privés, et l’écart des poids ouverts s’est creusé de 3 points à 12.
Retour - Les néolabs de l’IA, deuxième partie : MiMo de Xiaomi, Sakana, Mistral et G42 · Mistral, la stratégie intégrée
De quels autres neolabs on devrait parler ? Tu ne m’as pas encore parlé de Mistral.
En bref : Comparé au silence de SSI ou au pari de Thinking Machines sur la customisation, Mistral est la stratégie la plus intégrée verticalement dans l’ensemble des neolabs — modèles, datacenters, contrats entreprise et une machine de relations gouvernementales, tout en un.Corrigé e25-21Corrigé e25-22Corrigé e25-15Corrigé e25-23Corrigé e25-24
Retour - Les néolabs de l’IA, deuxième partie : MiMo de Xiaomi, Sakana, Mistral et G42 · Chaque néolab heurte la même fourche
Ouais, on les passe tous en revue.
En bref : Le fil conducteur des cinq : chaque neolab finit par heurter la même fourche — continuer à construire des modèles, ou construire la couche autour. Poolside a choisi l’infrastructure, Imbue l’agency personnelle, Liquid l’appareil, Nous le harness d’agent.Corrigé e25-16Corrigé e25-13
Retour - Les néolabs de l’IA, deuxième partie : MiMo de Xiaomi, Sakana, Mistral et G42 · Prime Intellect et G42 : le goulot du calcul
Ouais, fais les deux.
En bref : Prime Intellect rend l’entraînement moins cher à l’heure-GPU grâce au logiciel. G42 rend davantage de GPU disponibles grâce à la géopolitique. Les modèles entre les deux ne sont que la charge utile.Corrigé e25-18Corrigé e25-25
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