De nombreuses équipes d’entreprises ont développé des dizaines de prototypes d’IA — des copilotes, des interfaces conversationnelles, des outils de synthèse ou des systèmes internes de question-réponse. Les modèles sont performants, les cas d’usage clairs, et l’engouement business est présent. Pourtant, la majorité des projets s’arrêtent au stade du prototype. Le vrai frein n’est pas la capacité des modèles, mais l’absence d’un système fiable pour passer à la production. Les équipes sont bloquées par l’impossibilité de : évaluer de manière continue les performances selon des critères métier, tracer les retours utilisateurs, versionner les composants (prompt, modèle, jeu de données), garantir la gouvernance, ou déployer de manière flexible sur des infrastructures hybrides ou locales. La plupart des entreprises construisent ces capacités de manière fragmentée, en réutilisant des outils dédiés au DevOps ou au MLOps, inadaptés aux spécificités du traitement par grands modèles linguistiques (LLM). Les prompts sont ajustés manuellement dans des documents Notion, les déploiements sont des scripts ponctuels, et il devient difficile de savoir si une amélioration est réelle ou non. Un fossé s’est creusé entre la rapidité de l’expérimentation et la maturité des outils de production. À partir de discussions avec des centaines de clients enterprise, Mistral AI a identifié que le véritable goulot d’étranglement est l’absence d’un système intégré permettant de transformer l’IA en une capacité fiable, observable et contrôlée. Pour passer du prototype à la production, il faut une infrastructure capable de soutenir l’amélioration continue, la sécurité et le contrôle, à la vitesse des workflows d’IA. Mistral AI Studio répond à ce besoin en proposant une plateforme dédiée à l’exploitation de l’IA en production. Inspirée par les systèmes à grande échelle que Mistral opère quotidiennement pour des millions d’utilisateurs, la plateforme intègre les mêmes principes d’observabilité, de durabilité et de gouvernance, désormais accessibles aux équipes enterprise. Elle repose sur trois piliers : Observabilité, Runtime d’agents et Registre IA. L’Observabilité offre une visibilité complète sur les flux d’IA : via l’Explorer, les équipes analysent le trafic, identifient les régressions, et transforment les interactions en jeux de données évaluables. Les « Judges » permettent de définir des métriques d’évaluation personnalisées, intégrées dans des campagnes automatisées. Les expérimentations sont tracées, comparées, et mesurées, éliminant les jugements subjectifs. Le Runtime d’agents assure l’exécution fiable et reproductible de workflows complexes, même longs ou asynchrones, grâce à une architecture basée sur Temporal. Chaque exécution est durable, stateful, et génère des traces auditables. Les payloads volumineux sont gérés via le stockage objet, et les graphes d’exécution sont rendus visibles et partageables. Le Registre IA sert de système de référence unique pour tous les actifs du cycle de vie : modèles, prompts, jeux de données, outils, agents. Il assure la traçabilité, la versioning, les contrôles d’accès, les politiques de modération, et des portes de promotion avant déploiement. Intégré à l’Observabilité et au Runtime, il permet une gouvernance complète, la réutilisation d’actifs, et une portabilité entre environnements. Ainsi, Mistral AI Studio ferme la boucle entre création, observation et gouvernance, en un système opérationnel cohérent. Elle permet aux entreprises de dépasser les phases pilotes et d’exploiter l’IA comme un système fiable, sécurisé et contrôlé — avec la même rigueur que les systèmes logiciels traditionnels. Pour les équipes prêtes à opérationnaliser l’IA à grande échelle, le bêta privée est ouverte.