Guillaume Lample

Guillaume Lample est un chercheur français en intelligence artificielle, cofondateur et directeur scientifique de Mistral AI. Polytechnicien, titulaire d’un master de l’université Carnegie Mellon, il soutient en 2019 à Sorbonne Université une thèse sur la traduction automatique non supervisée, préparée en partenariat avec Facebook. Chercheur au laboratoire Facebook AI Research (FAIR), il cosigne en février 2023 l’article qui présente LLaMA, la famille de modèles de langage de Meta. En avril 2023, il fonde à Paris Mistral AI avec Arthur Mensch et Timothée Lacroix, et prend la direction scientifique de l’entreprise.

De Polytechnique à Carnegie Mellon

Guillaume Lample intègre l’École polytechnique avec la promotion 2011, celle d’Arthur Mensch, qu’il rencontre pendant ses études. Il poursuit sa formation aux États-Unis, à l’université Carnegie Mellon, où il obtient un master en intelligence artificielle.

Il commence ensuite une thèse CIFRE menée entre Facebook et l’université Pierre-et-Marie-Curie, aujourd’hui Sorbonne Université. Ses sujets de recherche sont alors l’apprentissage non supervisé, l’apprentissage par renforcement et le traitement automatique du langage. Avec Devendra Singh Chaplot, il conçoit Arnold, un agent qui apprend à jouer au jeu de tir Doom par renforcement. Arnold remporte l’édition 2017 de la ViZDoom AI Competition.

Apprendre à traduire sans textes déjà traduits

Sa thèse porte sur la traduction automatique sans phrases déjà traduites. Les systèmes de traduction neuronale s’entraînent d’ordinaire sur de vastes corpus parallèles, rares pour de nombreuses paires de langues. Le 31 octobre 2017, avec Alexis Conneau, Ludovic Denoyer et Marc’Aurelio Ranzato, il met en ligne un article, retenu pour la conférence ICLR 2018, qui décrit un modèle entraîné uniquement sur des textes monolingues : les phrases des deux langues sont projetées dans un même espace latent, puis reconstruites. Les auteurs annoncent un score BLEU de 15,1 sur la paire anglais-français du jeu de données WMT, sans avoir utilisé une seule phrase parallèle à l’entraînement.

La thèse, intitulée « Unsupervised Machine Translation », est soutenue en informatique le 17 octobre 2019 à Sorbonne Université. Préparée au LIP6 sous la direction de Ludovic Denoyer et d’Antoine Bordes, elle est examinée par un jury présidé par Patrick Gallinari, avec François Yvon et Kevin Knight comme rapporteurs.

Des intégrales au modèle LLaMA

Chez FAIR, Guillaume Lample élargit ses travaux aux mathématiques symboliques. En décembre 2019, il publie avec François Charton « Deep Learning for Symbolic Mathematics ». L’article montre que des réseaux de neurones de type séquence à séquence peuvent calculer des primitives et résoudre des équations différentielles, à condition de représenter les expressions avec une syntaxe adaptée et de générer de grands jeux d’entraînement. Les deux auteurs annoncent de meilleurs résultats que les logiciels de calcul formel Matlab et Mathematica.

Le 27 février 2023 paraît l’article qui présente LLaMA, une série de modèles de langage de Meta comptant de 7 à 65 milliards de paramètres. Guillaume Lample en est le dernier des quatorze auteurs ; Timothée Lacroix figure aussi parmi eux. L’équipe indique avoir entraîné ces modèles uniquement sur des données publiques et les met à disposition de la communauté de recherche. L’École polytechnique et Maddyness le présentent quelques mois plus tard comme l’un des créateurs de LLaMA.

Mistral AI, trois chercheurs aux commandes

En avril 2023, Guillaume Lample, venu de Meta, fonde Mistral AI à Paris avec Arthur Mensch, venu de DeepMind, et Timothée Lacroix. Arthur Mensch prend la direction générale de l’entreprise, Timothée Lacroix la direction technique et Guillaume Lample la direction scientifique. Au Registre national des entreprises, Guillaume Lample et Timothée Lacroix sont inscrits comme directeurs généraux de la SAS, dont Arthur Mensch est le président. En juin 2023, la start-up lève 105 millions d’euros lors d’un tour d’amorçage mené par Lightspeed Venture Partners, qui la valorise 240 millions d’euros selon Maddyness.

Il cosigne les articles techniques consacrés aux premiers modèles de l’entreprise, Mistral 7B en octobre 2023, puis Mixtral en janvier 2024. En septembre 2025, après une levée de 1,7 milliard d’euros qui valorise Mistral à 11,7 milliards d’euros, Bloomberg estime à 1,1 milliard de dollars la fortune de chacun des trois fondateurs, qui détiennent au moins 8 % du capital ; l’agence lui donne alors 34 ans. Un an plus tard, après une nouvelle levée de 3 milliards d’euros, le directeur financier, Johan Bergqvist, précise à l’AFP que les trois fondateurs « contrôlent toujours l’entreprise ».

Mistral Large 4, annoncé sur X

Guillaume Lample s’exprime sur X, où son compte, ouvert en décembre 2016, réunit environ 51 600 abonnés en novembre 2026. Il y relaie les sorties de l’entreprise, comme la famille de modèles vocaux Voxtral 3, le 20 octobre 2026. Dans un article publié par Fortune en août 2026, il annonce « a couple of new models » (quelques nouveaux modèles) pour l’été 2026.

Le 6 octobre 2026, il présente sur X la préversion de Mistral Large 4, un modèle d’environ mille milliards de paramètres, dont 49 milliards actifs. Selon Le Temps, il le situe « au même niveau que les meilleurs modèles chinois d’il y a un mois ou deux ». Fin octobre, il indique que Mistral recrute à San Francisco, New York, Londres, Paris, Varsovie, Zurich et Montréal, où l’entreprise vient d’ouvrir un bureau ; début novembre, il annonce la publication d’un rapport technique sur l’entraînement du modèle.

LibGen, une enquête de Mediapart

Le 22 décembre 2025, Mediapart publie une enquête fondée sur des documents internes de Meta, rendus publics lors du procès intenté au groupe aux États-Unis par plusieurs auteurs, dont l’écrivain Richard Kadrey. Selon le journal, cité par Next et Siècle Digital, Guillaume Lample a participé en 2022, lorsqu’il travaillait chez Meta, au recours à Library Genesis (LibGen), une bibliothèque clandestine de livres numérisés, pour entraîner les modèles du groupe. Selon ces documents, rapporte Next, il aurait affirmé que « tout le monde utilise LibGen » et, dans un autre échange, répondu à une collègue qui l’interrogeait sur l’avis du service juridique qu’il n’avait pas posé la question, en citant les pratiques d’OpenAI, de Google et de DeepMind. Mediapart indique que ni Meta ni Guillaume Lample n’ont répondu à ses questions. De son côté, Mistral AI a déclaré, selon Presse-citron, utiliser « des informations publiques disponibles sur Internet, des jeux de données non publics sous licence auprès de tiers, ainsi que des données générées en interne de manière synthétique ».

D’anciens salariés de Meta cités par Mediapart estiment que LibGen a pu servir aux premiers développements de Mistral, ce qu’aucun élément ne permet, à ce stade, d’établir formellement, souligne Siècle Digital. Le site rappelle que l’entreprise met en avant des données « de haute qualité » et des accords de licence, notamment avec l’AFP, l’INA et la BnF. Presse-citron rappelle qu’en juin 2025 la justice américaine a donné raison à Meta face à ces auteurs, au titre du fair use (usage équitable).