OVHcloud veut ses Mistral gagnants et se lance dans les LLM

OVHcloud, le géant européen de l'hébergement basé à Roubaix, a annoncé lors du salon VivaTech son intention de lancer sa propre famille de modèles de langage (LLM). Octave Klaba, qui a repris la direction de l'entreprise fin 2025, a confirmé l'ambition à Reuters : sans maîtrise de cette technologie, OVHcloud ne pourrait « pas garantir son avenir ». Le groupe prévoit de déployer plusieurs modèles couvrant différents cas d'usage, sur le modèle d'Anthropic avec Opus, Sonnet et Haiku, ou d'OpenAI avec ses gammes GPT et o. La piste open source est explicitement envisagée, Klaba précisant que l'entreprise « regardera à quel moment elle sera suffisamment bonne pour open sourcer » ses modèles. Le budget estimé pour ce projet se situe entre 150 et 200 millions d'euros, contre environ un milliard il y a quelques années, grâce à la chute des coûts d'entraînement.

Ce virage marque une montée en puissance significative pour OVHcloud, qui ne se positionne plus seulement comme fournisseur d'infrastructure mais comme acteur de la couche modèle, territoire jusqu'ici dominé par OpenAI, Anthropic et Mistral. Pour les entreprises européennes soucieuses de souveraineté numérique, l'émergence d'un LLM made in Europe, hébergé et entraîné sur sol européen, représente une alternative crédible aux géants américains. La qualification « et de l'IA » ajoutée récemment à tous les communiqués de presse d'OVHcloud signale que ce changement de positionnement est déjà assumé en interne, bien avant la sortie d'un premier modèle.

Pour préparer ce lancement, OVHcloud a mené une série d'acquisitions ciblées depuis le début de l'année. En janvier, le groupe a racheté Seald, startup française spécialisée dans le chiffrement bout en bout, dont le SDK bénéficie d'un visa de sécurité CSPN délivré par l'ANSSI. En mars, c'est Dragon LLM qui a rejoint le giron, société française dédiée aux modèles souverains et spécialisés. Plus récemment, OVHcloud est entré en négociations exclusives pour acquérir Gladia, spécialisée dans l'IA vocale. Ces rachats s'accompagnent d'un renforcement des équipes internes en fine-tuning, la technique permettant de spécialiser un modèle pré-entraîné sur des tâches précises. La principale inconnue reste l'approvisionnement en GPU : Klaba a lui-même comparé les puces Nvidia à des fraises qui « pourrissent le lendemain », tant leur cycle de dépréciation est rapide face aux nouvelles générations. Entraîner des modèles compétitifs en exige des volumes importants, et la question de la rentabilité de ces investissements matériels reste entière.