Contexte et portée du paramètre par défaut

Mistral indique que, dans la plupart des offres, les contenus fournis par les utilisateurs – conversations, documents ou tout autre texte – sont automatiquement intégrés aux cycles d’entraînement des modèles. Cette règle s’applique aux services Vibe, Mistral Studio et aux API publiques. L’exception concerne les abonnements de type Enterprise, où la collecte de données pour l’entraînement n’est pas activée sans consentement explicite. Le texte source précise que les données peuvent être utilisées « to train our models », ce qui implique un flux continu de logs vers les pipelines de pré‑traitement, de tokenisation et de mise à jour des poids du réseau.

Mécanisme d’opt‑out via le panneau d’administration

Le désengagement s’effectue en désactivant un interrupteur dédié. Dans la section Manage du tableau de bord, l’option 

Allow your interactions to be used to train our models
doit être basculée sur off. Cette action désactive le collecteur de métriques côté serveur, empêche l’enregistrement des appels API et bloque la transmission des logs vers le stockage de données d’entraînement. Le même interrupteur existe sous l’étiquette Anonymous improvement data pour Mistral Studio et les services API, garantissant une cohérence de la configuration entre les différents produits.

Procédure d’opt‑out sur les applications mobiles

Sur iOS et Android, l’utilisateur accède aux réglages de l’application, puis à la rubrique Data & Account Controls. La case à cocher Enable data sharing doit être désélectionnée. Cette modification agit localement sur le client, désactive l’envoi des payloads vers les points d’ingestion REST de Mistral et empêche la mise à jour du modèle avec les interactions mobiles. Le processus est identique sur les deux plateformes, ce qui simplifie la gestion du consentement pour les équipes de développement multiplateforme.

Implications pour la confidentialité et limites de la solution

Le fait que le paramètre soit activé par défaut crée un risque de collecte involontaire, surtout pour les organisations qui ne disposent pas d’un administrateur dédié. La désactivation repose sur des interfaces graphiques ; aucune API publique n’est documentée pour automatiser le basculement, ce qui complique l’intégration dans des pipelines d’infrastructure as‑code. De plus, la documentation ne précise pas la période de rétention des données déjà collectées avant l’opt‑out, ni les mécanismes de suppression rétroactive. Les entreprises qui exigent une traçabilité complète doivent donc auditer les logs de collecte et envisager des contrôles supplémentaires au niveau du réseau, comme le filtrage des requêtes sortantes vers les endpoints de formation.