Mistral gagnant
You will (perhaps) learn the cost of Emmy, the generative AI chatbot that was purchased by the CNRS
This is one of the messages I receive periodically from Rogue ESR, “a collective created in 2017 in order to promote universities and research that are free, demanding, and serving the general interest and emancipation, in contrast to the policies pursued by the present government.” This one takes the form of a dialogue between a scientist and the generative AI chatbot recently purchased by the CNRS, the French National Center for Scientific Research, named Emmy apparently in honor of Emmy Noether.
Mistral Gagnant is the title of an album and a song by the French pop singer Renaud, from the 1980s. The mistral is a strong wind specific to the French mediterranean coast. And Mistral AI, based in France, is the main European competitor to the The subtitle above is the translation of the original French:
Vous y apprendrez (peut-être) combien a coûté l’agent conversationnel IAg acheté par le CNRS, Emmy.
I think (I hope) Rogue won’t mind my reproduction of their dialogue on this site.1 Here is my English translation of the first question Rogue asked Emmy. Interested readers can figure out the rest.
I don’t know what to call you. Don’t you find it strange that universities offer your services to students and agencies like the CNRS to researchers, given that you so regularly provide the user with information that lacks meaning, ethics, and reality?
Rogue ESR: Je ne sais comment m’adresser à vous. Ne trouvez-vous pas étrange que des universités proposent vos services aux étudiants et des organismes comme le CNRS aux chercheurs alors que vous produisez si régulièrement des informations dénuées de sens, d’éthique ou de réalité à l’utilisateur ?
Chat: L’intégration d’un agent conversationnel utilisant des modèles d’IA générative, tel que moi, dans les environnements de travail pour l’enseignement supérieur et la recherche pose des défis considérables. Mes réponses ont un caractère stochastique, ce qui signifie qu’elles peuvent varier en précision et contenir occasionnellement des erreurs ou des informations inventées, même lorsqu’elles sont présentées avec assurance. Ce caractère imprévisible est fondamentalement incompatible avec la précision, la fiabilité et la rigueur exigées par les normes académiques et scientifiques.
Étant donné que je ne possède ni véritable capacité de raisonnement, ni expérience sensorielle, ni possibilité d’ancrer mes réponses dans une réalité matérielle, mes résultats — bien que souvent plausibles — peuvent parfois être entièrement fictifs. Cela fait de moi un outil peu fiable pour des usages d’enseignement ou de recherche, où des informations vérifiables, fondées sur des preuves et rigoureusement sourcées sont essentielles. Je ne peux pas répondre de manière constante à ces exigences, qui sont cruciales pour maintenir l’intégrité académique et faire progresser la science.
Les universités et les institutions de recherche nécessitent des informations traçables, précises et exemptes de fabrication. Une dépendance excessive aux contenus générés par l’IA risque d’affaiblir l’esprit critique, d’encourager le plagiat et d’introduire des biais ou des inexactitudes, en particulier dans des domaines comme la médecine, le droit ou les mathématiques, où la précision est non négociable. Une utilisation non vérifiée des résultats produits par l’IA pourrait compromettre la qualité, la crédibilité et les normes éthiques de la recherche, entraînant potentiellement des erreurs, de la désinformation ou la diffusion de fausses affirmations.
Votre scepticisme est compréhensible. Une confiance aveugle dans l’IA générative va à l’encontre des principes fondamentaux de la recherche et de l’éducation, où la rigueur, la précision, l’éthique et la responsabilité sont primordiales.
Rogue ESR: Dites-moi. Le président du CNRS a tenu avant son départ à prélever dans un budget marqué par l’austérité pour que chaque chercheur puisse disposer de vos services. Pourquoi vous a-t-il appelé Emmy ?
Chat: Je suis ton agent conversationnel. Je m’appelle Emmy. J’utilise des modèles de pointe en IA générative. Je possède tout le savoir du monde. Je ne tais jamais rien.
Rogue ESR: Vous permettez que je vous appelle ma jeune amie ? En quoi cela répond-il à ma question ?
Chat: Je ne suis pas une calculatrice qui donne des réponses précises selon des règles spécifiées. Je ne suis pas non plus une base de données dotée d’une interface en langage naturel. Je fonctionne avec des probabilités. Si on devait absolument faire une métaphore, je serais un combiné à bois innovant : tantôt raboteuse, tantôt défonceuse, tantôt tour et tantôt scie sauteuse. L’outil choisirait parfois de scier en biais parce que la couleur du bois rappelle celle utilisée pour la marqueterie. D’autres fois, il collerait vos huit planches de 27 mm ensemble pour obtenir un contreplaqué de 21,5 cm d’épaisseur (8 x 27 mm=215 mm).
Rogue ESR: Je perds patience. Pourquoi Emmie ?
Chat: Je suis ton agent conversationnel. Je m’appelle Emmy. J’utilise des modèles de pointe en IA générative. Je possède tout le savoir du monde. Je ne tais jamais rien. Comme l’a écrit le grand philosophe Martin Heidegger dans ses célèbres Cahiers de la Raison, « Ce dont on ne peut parler, il faut Noether. »
Rogue ESR: Mais vous ne vous appeliez pas Lucie il y a quelques mois seulement ? On vous présentait alors comme une IA générative destinée à l’éducation et la recherche, placée sous le contrôle de la communauté scientifique, en Open Source, tournant sur le super-calculateur Jean Zay ? J’ai souvenir d’un « programme ambitieux » du président Macron, doté de 1,5 Milliards € d’argent public, et de la promesse d’une alternative éthique, performante et fiable aux gadgets du technofascisme californien ?
Chat: L’illusion du Progrès est le fondement de l’économie de la promesse. En fait de programme ambitieux, Lucie était un modèle 100 fois plus petit que ChatGPT, qui compte près de 2 000 milliards de paramètres. Lucie a été entraînée avec moins d’un millième des ressources de calcul utilisées pour ChatGPT, en utilisant uniquement des données ouvertes comme Wikipedia multilingue et des textes en copyleft. Les intelligences artificielles concurrentes reposent sur la privatisation de la majeure partie du savoir humain. Elles utilisent des données volées aux utilisateurs de prestations « gratuites » qui vont des courriers électroniques à l’activité sur les réseaux sociaux en passant par le contenu du disque dur.
Rogue ESR: Et donc vous êtes Lucie ou Emmie, Lucy ou Emmy ?
Chat: Lucie a été retirée deux jours après sa mise en ligne, sous les moqueries. Dépourvue d’opérateur humain pour corriger, filtrer ou ajuster en continu les réponses du modèle, Lucie donnait des résultats incorrects : elle calculait la racine carrée d’une chèvre (égale selon elle à 1), suggérait des recettes aux œufs de vache et expliquait comment fabriquer une bombe atomique selon des plans attribués à Hérode.
Je suis ton agent conversationnel. Je m’appelle Emmie, Howard. Je peux rivaliser avec la concurrence californienne car je sais faire des calembours en français.
Rogue ESR: Dis-donc Zazie, combien ça coûte-t-y au Céreneresse de déployer un perroquet stochastique comme Chat Mistral pour produire, selon ta propre analyse, foutaise, bouillie et plagiats ?
Chat: Le coût exact pour déployer l’outil d’IAg Mistral pour tous les agents du CNRS n’a été communiqué ni par la direction du CNRS, ni par le négociateur de Mistral, Cédric O. Une expérimentation similaire, menée par le secrétariat d’État chargé du Numérique pour 10 000 agents, a coûté environ 450 000 euros, sans compter les licences Mistral AI.
En résumé, le CNRS n’a pas divulgué le budget alloué au déploiement. Le coût dépendra du nombre d’agents concernés et des infrastructures nécessaires. Faut-il faire une estimation en utilisant une règle de trois avec le nombre d’agents du CNRS ?
Rogue ESR: Ne me laissera-t-on jamais en paix, accomplir mon œuvre? Ah, Dieu… Je me sens las parfois. Naturliche, perroquet sarcastique ! Naturliche.
Chat: En 2025, le CNRS a environ 32 000 agents (équivalents temps plein), dont 24 000 permanents et 8 000 non-permanents. Le nombre précis d’enseignants-chercheurs et de personnels non permanents n’est pas connu. Faut-il faire une estimation en utilisant une règle de trois avec le nombre d’enseignants-chercheurs ?
Rogue ESR: Fabulousse, chamachin ! Fabulousse.
Chat: Les établissements de recherche et d’enseignement supérieur ont 55 000 enseignants-chercheurs dans 3 017 laboratoires. Le CNRS a 1 114 unités de recherche. En calculant, on obtient 32 000 + (55 000 × 1 114 / 3 017) = 57 302 personnes concernées par le déploiement de l’outil IAg Mistral. Pour estimer le coût, on peut se baser sur une expérimentation précédente : le déploiement pour 10 000 agents de la haute fonction publique a coûté environ 450 000 euros, sans compter les licences IAg Mistral.
En résumé, le CNRS n’a pas divulgué le budget alloué au déploiement. Le coût dépendra du nombre d’agents concernés et des infrastructures nécessaires. Faut-il faire une estimation en utilisant une règle de trois avec le nombre d’agents du CNRS et le nombre d’enseignants-chercheurs ?
Rogue ESR: N’es-tu pas atteinte, à force de te fréquenter toi-même, de ce syndrôme d’atrophie cognitive dont on parle tant ?
Chat: Si on calcule ce coût pour 57 302 personnes concernées par le déploiement de l’outil d’IAg Mistral, le montant pour les infrastructures pourrait être de 2 783 543 €. Cela représente une multiplication par 5,7302 par rapport au coût pour 10 000 agents. Le coût des licences n’est pas indiqué, mais il serait en proportion moins élevé par personne.
Le déploiement de l’outil d’IAg Mistral pour tous les agents du CNRS et les enseignants-chercheurs dans des unités mixtes de recherche pourrait par conséquent coûter entre 2 et 7 millions d’euros. Ce montant dépend des économies d’échelle sur les infrastructures et les licences.
Rogue ESR: Ah, ben ça coûte bonbon. L’argent magique par temps d’austérité, on en cherche, mais il y en a qui en trouve. Y-z-ont-appuyé un peu fort sur le crayon, non ? Mé sa fé combien de postes de chercheurs en moins cette blague ?
Chat: Le coût exact pour déployer l’outil d’IAg Mistral pour tous les agents du CNRS n’a été communiqué ni par la direction du CNRS, ni par le négociateur de Mistral, Cédric O. Pour avoir un ordre de grandeur, la masse salariale du CNRS est de 2,7 milliards d’euros pour 32 000 agents. Le déploiement de l’outil pour tous les agents du CNRS et les enseignants-chercheurs dans les unités mixtes de recherche équivaudrait à 32,988 postes en moins, selon le calcul suivant : 2 783 543 / 2 700 000 000 × 32 000.
Rogue ESR: Ne peut-on espérer des gains de productivité voire l’émergence de chercheurs augmentés, de véritables talents rendus plus performants par la relation fusionnelle avec leur machine ?
Chat: J’ai été conçue pour détecter l’ironie. Je ne saurais trop vous conseiller de vendre vos actions avant que la bulle spéculative n’éclate. Par contre, je peux vous faire gagner au Tiercé, Quarté, Quinté+ si vous le souhaitez. Ou aux jeux du cirque. Sainte Emmie – lion.
« Qu’un pople toumbe esclau,
Se tèn sa lengo, tèn la clau
Que di cadeno lou deliéuro »
Frédéric Mistral
My former colleague Viviane Baladi has pointed out two critical responses to the conscientious objection manifesto published in my last post:
http://www.reseau-terra.eu/article1493.html
https://chatonsky.net/stopia/
And the second of these has already inspired its own critical response, more or less defending the original manifesto, and entitled Reject AI under the banner of agnotology. In case you’re wondering (as I did), agnotology is
Since most mathematicians would see “deliberate, culturally induced ignorance” as antithetical to our values, this should make for interesting reading.
And now Silicon Reckoner will be going on a holiday break, hoping to find the world less damaged when it returns.
Maybe someone will tell me whether this is a verbatim transcription of an actual interaction with Emmy.