La société française d'intelligence artificielle (IA) Mistral AI a lancé « Workflows », une couche d'orchestration IA optimisée par Temporal, destinée aux applications d'IA des entreprises. Disponible en préversion publique, cette solution s'adresse aux équipes techniques et métier qui souhaitent gérer des processus d'IA en plusieurs étapes, tout en bénéficiant d'une exécution durable, d'une observabilité et d'une tolérance aux pannes. Intégrée à Studio et Le Chat, cette plateforme prend en charge les étapes impliquant une intervention humaine et offre une exécution avec état afin de résoudre les problèmes de déploiement courants. Workflows vise à faciliter la transition des processus alimentés par l'IA de la phase d'expérimentation à la production. Mistral AI SAS est une entreprise française spécialisée dans l'IA, dont le siège social est situé à Paris. Fondée en 2023, elle propose des grands modèles de langage (LLM) à poids ouvert, comprenant à la fois des modèles d'IA open source et propriétaires. En 2025, la valorisation de l'entreprise s'élève à plus de 14 milliards de dollars américains.
Mistral AI a lancé « Workflows » en préversion publique, introduisant ainsi une couche d'orchestration conçue pour les applications d'IA d'entreprise. Workflows offre une exécution durable, une observabilité et une tolérance aux pannes, permettant ainsi aux entreprises de faire passer leurs processus basés sur l'IA du stade de prototype à celui de la production avec une plus grande fiabilité. Des entreprises telles qu'ASML, ABANCA, CMA-CGM, France Travail, La Banque Postale, Moeve et bien d'autres utilisent déjà Workflows pour automatiser leurs processus critiques.
Pourquoi Workflows ?
Selon Mistral AI, les équipes d'entreprise ont aujourd'hui accès à des modèles performants, mais il leur manque un moyen de les faire fonctionner de manière fiable en production. L'entreprise d'IA indique que les modes de défaillance sont sont les mêmes partout : des pipelines qui s'exécutent dans un ordinateur portable mais échouent silencieusement en production sans laisser de trace, des processus de longue durée qui ne survivent pas à un délai d'expiration du réseau, des opérations en plusieurs étapes qui nécessitent une validation humaine en cours d'exécution mais ne disposent d'aucun mécanisme pour être mises en pause et reprises, et des systèmes qui n'offrent aucun moyen de vérifier qu'ils continuent de fonctionner comme prévu après leur déploiement.
Mistral AI affirme que la mise en place de toutes les fonctionnalités nécessaires pour relever ces défis représente des mois de travail complexe pour les entreprises : « la couche d'orchestration doit être construite de toutes pièces, et les composants qu'elle relie – inférence, agents, connecteurs, observabilité – proviennent chacun d'outils différents, dotés de leurs propres interfaces et formats. »
Workflows fait partie intégrante de Studio ; ainsi, la couche d'orchestration et les composants qu'elle coordonne sont conçus pour fonctionner ensemble. Mistral précise que dès qu'un processus métier est identifié, les développeurs écrivent le flux de travail à l'aide de Python, en tirant parti de l'intégration native avec les agents et les connecteurs de Studio. Chaque flux de travail peut ensuite être publié sur Le Chat afin que n'importe quel membre de l'organisation puisse le déclencher selon les besoins. Studio suit chaque étape et chaque validation, rendant ainsi toutes les activités entièrement vérifiables et adaptées aux environnements axés sur la conformité.
« En regroupant tous ces éléments, Workflows permet à votre organisation de passer de l'identification d'un cas d'utilisation à sa mise en production en quelques jours seulement », a déclaré Mistral AI.
En coulisse
Workflows s'appuie sur le moteur d'exécution durable de Temporal, la même infrastructure qui sous-tend l'orchestration chez Netflix, Stripe et Salesforce. Mistral AI l'a enrichi pour répondre aux charges de travail spécifiques de l'IA en y ajoutant des fonctionnalités de streaming, de gestion des données utiles, de multi-location et d'observabilité que le moteur de base ne fournit pas en standard.
Le modèle de déploiement est réparti entre Mistral et l'environnement de l'utilisateur, et sépare le plan de contrôle du plan de données. Mistral héberge l'infrastructure d'orchestration : le cluster Temporal, l'API Workflows et Studio. Les utilisateurs déploient des workers sur leur propre environnement Kubernetes à l'aide d'un Helm chart distinct, puis se reconnectent au cluster central via des identifiants sécurisés. Les données et la logique métier restent au sein du périmètre de l'utilisateur.
Le SDK Mistral permet aux développeurs de gérer les politiques de réessai, le suivi, les délais d'expiration, la limitation de débit et l'intervention humaine à l'aide des décorateurs et une configuration sur une seule ligne. Il ne reste donc plus qu'à écrire la logique métier proprement dite.
Le SDK Python permet aux développeurs de créer et d'exécuter les flux de travail. La version 3.0 est désormais accessible au public et peut être installée à l'aide de la commande :
| Code : | Sélectionner tout |
uv add mistralai-workflows
Avantages de Workflows
Exécution robuste. Workflows...
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