Wir wollen hier eine Einschätzung geben. Jedoch ist es uns überaus wichtig auf folgendes hinzuweisen. Die im folgenden auf dieser Website bereitgestellten Informationen stellen keine Rechtsberatung dar und sollen keine rechtlichen Fragen oder Probleme behandeln, die im individuellen Fall auftreten können. Die Informationen in auf dieser Website sind allgemeiner Natur und dienen ausschließlich zu Informationszwecken. Wenn Sie einen rechtlichen Rat für Ihre individuelle Situation benötigen, sollten Sie den Rat von einem qualifizierten Anwalt einholen. Zudem ist diese Technologie sehr volatil, so dass das Folgende im zeitlichen Kontext gesehen werden muss. Wir haben diese Informationen im April 2025 aktualisiert.

Beschreibung in Kurzform und Abgrenzung zwischen ChatGPT und Mistral AI

Die rasante Entwicklung von Large Language Models (LLMs) ermöglicht Unternehmen die unterschiedlichsten Modelle als Hilfsmittel einzusetzen.  Zu den führenden Entwicklern in diesem Bereich gehören stand April 2025 OpenAI, der Schöpfer von Chat GPT und auch  Mistral AI, ein prominenter europäischer Konkurrent.

LLM unterscheiden sich erheblich in technologischen Ansätzen, Geschäftsmodellen und strategischen Ausrichtungen. Im folgenden beschränken wir uns aus der täglich anwachsenden Vielfalt auf eine Betrachtung von ChatGPT und Mistral. Und beziehen uns auf den Anwendungsfall im Contact Center über Voice/Chat Bots in Europa. Wir versuchen etwas Klarheit zu schaffen bezüglich der zugrundeliegenden Technologien, Leistungsmerkmale, Lizenzierungsstrukturen und Einsatzmöglichkeiten.

API (Application Interface)

Wir verfolgend den strukturellen Ansatz das jtel Portal (Bot Applikation) mit einem öffentlichen LLM Modell zu verbinden.
Ganz grundsätzlich könnte man eine Analogie bemühen, von der IT (Informationstechnologie) zur KI (Künstliche Intelligenz). In diesem möglichen Vergleich entspräche das IT Betriebssystem (Linux, Microsoft) dem KI LLM (Mistral, ChatGPT) und darauf bauen wir werthaltige Applikation (Bots). Die jtel Bots interagieren also über Schnittstellen (APIs) mit diesen 3rd Party KI Sprachmodellen. 

ChatGPT

ChatGPT ist vor allem selbst eine generative Chatbot-Anwendung, die von OpenAI 2022 entwickelt wurde (Hauptsitz in San Francisco, USA - "Capped-Profit"-Struktur mit einer Art von Gemeinnützigkeit) mit dem Fokus auf eine benutzerfreundliche Anwenderoberfläche, was zu einer massenhaften Verbreitung führte bei Endanwendern. Natürlich liefert der zentrale Dienst auch die benötigten API Schnittstellen um mit der jtel Plattform zu kommunizieren. Die kommerzielle GPT-Modellreihe umfasst derzeit GPT-4o (o1, o3-mini), GPT-4.5. Die Modelle von OpenAI werden auf riesigen Datensätzen trainiert, die öffentlich zugängliche Internet Informationen, von Dritten lizenzierte Daten und von Nutzern oder menschlichen Trainern erzeugte Daten umfassen. Vom Unternehmen OpenAI ist Microsoft ein Hauptinvestor und dieser stellt über Azure umfangreiche Cloud-Computing-Ressourcen zur Verfügung. Das erklärt die Örtlichkeit  in den USA wo die Datenverarbeitung nach amerikanischem Recht stattfindet. Es ist erwähnenswert das OpenAI wegen etwaiger Urheberrechtsverletzungen und KI-Sicherheitspraktiken unter Beobachtung steht.

Mistral AI

Mistral AI SAS hat im Gegensatz vielmehr den Fokus auf die API-Plattform "La Plateforme" sowie architektonische Effizienz und wurde 2023 gegründet (Hauptsitz in Paris, Frankreich - mit dem Anspruch auch durch Open-Source Modell eine Alternative zu bieten). Die Mistral AI Modellreihe umfasst eine Vielzahl von "Allzweck-", "Spezialisten-" und "Forschungsmodellen" als Dienst oder Open-Souce Variante zum Betrieb auf eigener Hardware (Self Hosting) . Optimierte kommerzielle Modelle sind derzeit über die API-Plattform zugänglich als Mistral Large, Mistral Small und andere spezialisierte Modelle.
Mistral AI hat sich umfangreiche Finanzmittel von verschiedenen Investoren gesichert, darunter Lightspeed Venture Partners, Andreessen Horowitz, Microsoft, Nvidia und BNP Paribas. Das Unternehmen ist auch eine Partnerschaft mit Microsoft eingegangen, um seine Modelle zusätzlich auf der Azure-Cloud-Plattform zur Verfügung zu stellen. Das Unternehmen betont seine europäischen Wurzeln und sein Engagement für die Einhaltung der Datenschutzgrundverordnung (GDPR) als ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal.

Persönliche Einschätzung:

Während die größten Modelle von OpenAI oft die allgemeinen Benchmarks anführen, ist Mistral AI ein starker Konkurrent, insbesondere Mistral Large. Die auf Effizienz ausgerichteten Architekturen von Mistral bieten womöglich einen Vorteil in Geschwindigkeit mit vergleichbaren Fähigkeiten. Für europäische Unternehmen ist die effizientere Architektur und der spezielle Fokus auf die wichtigsten europäischen Sprachen womöglich ein entscheidender Faktor.  Benchmarks scheinen zu belegen, dass Mistral Large Modelle wie Llama 2 70B in den Bereichen Französisch, Deutsch, Spanisch und Italienisch brillieren. Dies deutet darauf hin, dass Mistral für Anwendungen, die auf diese spezifischen Sprachmärkte abzielen, eine überlegene Qualität, Genauigkeit und kulturelle Nuancierung bieten könnte.

Zudem erlaubt Mistral das Selbst-Hosting der offenen Modelle (die unter Apache 2.0 laufen, wie Mistral 7B und Mixtral). Diese können heruntergeladen und auf der eigenen Infrastruktur eines Unternehmens (Server vor Ort oder der jtel SaaS Private Cloud) eingesetzt werden. Somit vermeidet diese Anwendungsfall gesichert die Übermittlung von etwaigen im Gespräch erfassten personenbezogenen Daten außerhalb des Europäischen Wirtschaftsraums (EWR). 

Mistral’s europäische Basis und seine Open-Source-Philosophie liefert eine Grundlage um die Einhaltung der Datenschutzgrundverordnung (GDPR) überprüfbar darzustellen. Die Option des Selbsthostings für offene Modelle bietet darüber hinaus ein Höchstmaß an Datenkontrolle und Souveränität und geht damit direkt auf die wichtigsten GDPR-Bedenken in Bezug auf den Speicherort der Daten und den Zugriff durch Dritte ein. Eine EU ansässige Infrastruktur festigt jtel’s Möglichkeiten der Datenansässigkeit für seine LLM API-Dienste weiter. 

Je nachdem, welche Daten über die jtel Platform API mit den LLMs ausgetauscht werden, ob in der Konversation kundenspezifische Daten enthalten sind oder nur einzelne Schlüsselinformationen über entsprechende “Prompts” übergeben werden, kann es mehr oder weniger relevant sein, einen europäischen Mistral Service zu nutzen oder sogar eine lokale Mistral Instanz zu verwenden.

Das sind wichtige Bausteine, um die DSGVO Konformität zu erleichtern. Jedoch muss jedes Unternehmen, welche APIs zu LLMs nutzen, immer noch eine Sorgfaltspflicht einhalten, indem sie die lokalen DSGVO  Datenverarbeitungspraktiken fallspezifisch überprüfen.

Nous souhaitons ici donner une estimation. Cependant, il est très important pour nous de souligner ce qui suit. Les informations fournies ci-après sur ce site web ne constituent pas un conseil juridique et ne traitent pas des questions ou problèmes juridiques pouvant survenir dans des cas individuels. Les informations contenues sur ce site web sont de nature générale et sont fournies à titre informatif uniquement. Si vous avez besoin de conseils juridiques pour votre situation particulière, vous devez consulter un avocat qualifié. En outre, cette technologie est très volatile, de sorte que les informations suivantes doivent être considérées dans leur contexte temporel. Nous avons mis à jour ces informations en avril 2025.

Description succincte et distinction entre ChatGPT et Mistral AI

Le développement rapide des modèles linguistiques à grande échelle (LLM) permet aux entreprises d'utiliser une grande variété de modèles comme outils. En avril 2025, OpenAI, le créateur de Chat GPT, et Mistral AI, un concurrent européen de premier plan, figuraient parmi les principaux développeurs dans ce domaine.

Les LLM diffèrent considérablement en termes d'approches technologiques, de modèles commerciaux et d'orientations stratégiques. Dans ce qui suit, nous nous limiterons à examiner ChatGPT et Mistral parmi la diversité croissante qui apparaît chaque jour. Nous nous référons à l'application dans les centres de contact via des chatbots vocaux/textuels en Europe. Nous essayons d'apporter quelques éclaircissements sur les technologies sous-jacentes, les caractéristiques de performance, les structures de licence et les possibilités d'utilisation.

API (interface d'application)

Nous suivons l'approche structurelle consistant à connecter le portail jtel (application bot) à un modèle LLM public.
D'une manière très générale, on pourrait établir une analogie entre l'informatique (technologie de l'information) et l'IA (intelligence artificielle). Dans cette comparaison, le système d'exploitation informatique (Linux, Microsoft) correspondrait à l'IA LLM (Mistral, ChatGPT) sur lequel nous construisons des applications à valeur ajoutée (bots). Les bots jtel interagissent donc via des interfaces (API) avec ces modèles linguistiques d'IA tiers. 

ChatGPT

ChatGPT est avant tout une application de chatbot générative développée par OpenAI en 2022 (siège social à San Francisco, États-Unis - structure à « profit plafonné » avec une sorte de statut d'utilité publique) qui met l'accent sur une interface utilisateur conviviale, ce qui a conduit à une diffusion massive auprès des utilisateurs finaux. Bien entendu, le service central fournit également les interfaces API nécessaires pour communiquer avec la plateforme jtel. La gamme commerciale de modèles GPT comprend actuellement GPT-4o (o1, o3-mini) et GPT-4.5. Les modèles d'OpenAI sont entraînés à partir d'énormes ensembles de données comprenant des informations accessibles au public sur Internet, des données sous licence de tiers et des données générées par des utilisateurs ou des formateurs humains. Microsoft est l'un des principaux investisseurs de la société OpenAI et fournit des ressources informatiques en nuage étendues via Azure. Cela explique la localisation aux États-Unis, où le traitement des données est soumis à la législation américaine. Il convient de noter qu'OpenAI fait l'objet d'une surveillance pour d'éventuelles violations du droit d'auteur et des pratiques de sécurité en matière d'IA.

Mistral AI

Mistral AI SAS, fondée en 2023 (siège social à Paris, France), se concentre plutôt sur la plateforme API « La Plateforme » et l'efficacité architecturale (avec l'ambition d'offrir une alternative grâce à un modèle open source). La gamme de modèles Mistral AI comprend une multitude de « modèles polyvalents », « spécialisés » et « de recherche » sous forme de service ou de variante open source pour une utilisation sur votre propre matériel (auto-hébergement). Des modèles commerciaux optimisés sont actuellement disponibles via la plateforme API sous les noms Mistral Large, Mistral Small et d'autres modèles spécialisés.
Mistral AI a obtenu un financement important de la part de divers investisseurs, dont Lightspeed Venture Partners, Andreessen Horowitz, Microsoft, Nvidia et BNP Paribas. L'entreprise a également conclu un partenariat avec Microsoft afin de rendre ses modèles disponibles sur la plateforme cloud Azure. L'entreprise met en avant ses racines européennes et son engagement à respecter le règlement général sur la protection des données (RGPD) comme un facteur clé de différenciation.

Avis personnel :
Alors que les plus grands modèles d'OpenAI sont souvent en tête des benchmarks généraux, Mistral AI est un concurrent de taille, en particulier Mistral Large. Les architectures de Mistral, axées sur l'efficacité, pourraient offrir un avantage en termes de vitesse avec des capacités comparables. Pour les entreprises européennes, l'architecture plus efficace et l'accent mis sur les principales langues européennes pourraient être un facteur décisif. Les benchmarks semblent confirmer que les modèles Mistral Large, tels que Llama 2 70B, excellent en français, allemand, espagnol et italien. Cela suggère que Mistral pourrait offrir une qualité, une précision et une nuance culturelle supérieures pour les applications ciblant ces marchés linguistiques spécifiques.

De plus, Mistral permet l'auto-hébergement des modèles ouverts (qui fonctionnent sous Apache 2.0, comme Mistral 7B et Mixtral). Ceux-ci peuvent être téléchargés et utilisés sur l'infrastructure propre d'une entreprise (serveurs sur site ou cloud privé jtel SaaS). Ce cas d'utilisation évite ainsi de manière sécurisée le transfert de données personnelles enregistrées lors des conversations en dehors de l'Espace économique européen (EEE). 

La base européenne de Mistral et sa philosophie open source fournissent une base permettant de démontrer de manière vérifiable la conformité au règlement général sur la protection des données (RGPD). L'option d'auto-hébergement pour les modèles ouverts offre en outre un niveau maximal de contrôle et de souveraineté des données et répond ainsi directement aux principales préoccupations du RGPD concernant le lieu de stockage des données et l'accès par des tiers. Une infrastructure basée dans l'UE renforce encore les possibilités de jtel en matière de localisation des données pour ses services API LLM. 

Selon les données échangées avec les LLM via l'API jtel Platform, selon que la conversation contient des données spécifiques au client ou que seules des informations clés individuelles sont transmises via des « invites » correspondantes, il peut être plus ou moins pertinent d'utiliser un service Mistral européen ou même une instance Mistral locale.

Ce sont là des éléments importants pour faciliter la conformité au RGPD. Toutefois, toute entreprise utilisant des API vers des LLM doit toujours respecter son devoir de diligence en vérifiant les pratiques locales en matière de traitement des données au cas par cas.