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Kimi est la famille de modèles d’intelligence artificielle développée par Moonshot AI, entreprise fondée à Pékin en mars 2023 par Yang Zhilin — le nom rend hommage à l’album The Dark Side of the Moon de Pink Floyd. Soutenue par Alibaba et Tencent, l’entreprise s’est imposée en trois ans comme l’un des acteurs chinois de premier plan de l’IA générative, avec un positionnement revendiqué : l’IA « bâtie pour le code agentique et le travail intellectuel ».
Deux traits structurent l’écosystème. D’abord, l’orientation agentique : Kimi ne se limite pas au dialogue, il exécute des tâches longues en autonomie — recherche approfondie, production de présentations et de tableurs, navigation web — jusqu’à coordonner des centaines de sous-agents en parallèle. Ensuite, les poids ouverts : l’essentiel de la gamme se télécharge et s’auto-héberge, et Kimi K3, publié le 26 juillet 2026, est le plus grand modèle à poids ouverts disponible à date.
L’écosystème Kimi s’aborde par trois portes principales — l’assistant grand public, la plateforme d’API et la distribution des poids — complétées par des outils dédiés aux développeurs et aux agents de longue durée.
Teaser officiel de lancement de Kimi K3 (chaîne Kimi AI, 16 juillet 2026) : la présentation du modèle phare en moins d’une minute — plus de 23 millions de vues en dix jours.
L’API (platform.kimi.ai) est compatible avec le format de l’API OpenAI — une intégration existante peut basculer sans réécrire le code. La documentation officielle décrit aussi l’usage des modèles Kimi depuis des harnais agentiques tiers (Claude Code, Codex). À noter : l’ancienne gamme d’API moonshot-v1 sera retirée le 31 août 2026.
Le catalogue est resserré : un modèle phare récent, une génération K2.x qui reste le socle de l’offre courante, et un modèle code dédié.
Kimi K3 a fait une entrée remarquée : troisième du classement indépendant Artificial Analysis dès sa sortie, en tête d’un banc d’essai d’interfaces front-end, et une couverture de presse internationale (CNBC, Bloomberg, Fortune) le situant au niveau des modèles de pointe américains sur plusieurs bancs d’essai de code et d’agents. Sa fiche officielle revendique notamment 93,5 % sur GPQA Diamond et 91,2 % sur BrowseComp. Dès la publication des poids, des hébergeurs tiers (Together AI, Modal) le proposaient en inférence.
Un point d’attention sur le cycle de vie : Moonshot AI retire rapidement les générations intermédiaires — K2.5, sorti en janvier 2026, a été retiré du service dès le 25 mai 2026. Une intégration doit anticiper ces bascules de modèles.
Comme pour d’autres familles ouvertes, la possibilité de télécharger les modèles et de les exécuter soi-même est l’angle le plus distinctif — avec des nuances de licence à connaître.
Cette voie a une limite pratique : la taille. K3 pèse environ 1,4 To et K2.6 reste un modèle de 1 000 milliards de paramètres — l’auto-hébergement du meilleur Kimi exige une infrastructure GPU conséquente, loin d’un déploiement léger. La licence de K3 diffère par ailleurs du MIT modifié des K2.x : un accord commercial séparé est requis si les revenus de « modèle en tant que service » dépassent 20 M$ sur 12 mois, et une attribution visible « Kimi K3 » s’impose au-delà de 100 M d’utilisateurs mensuels. L’usage interne en entreprise est exempté de ces conditions.
L’API internationale se facture au million de tokens, avec un mécanisme de cache de contexte particulièrement agressif : une entrée déjà en cache coûte dix fois moins cher. Grille officielle relevée le 27 juillet 2026, en dollars américains.
Côté assistant, l’accès de base est gratuit, complété par quatre abonnements aux noms de tempos musicaux.
Réserves : prix relevés le 2026-08-11 sur la grille officielle de l’éditeur, en dollars — Moonshot ne publie aucun tarif en euros, et la grille Chine continentale (en yuans) recouvre d’autres paliers sous les mêmes noms. Le détail exact des quotas par palier reste à confirmer auprès de l’éditeur avant tout engagement.
Parce que l’éditeur est chinois, la question de l’origine et de la localisation des données mérite d’être posée — et traitée factuellement, sans verdict.
Entité et résidence des données. L’offre internationale (API et assistant hors Chine) est opérée par Moonshot AI PTE. LTD., Singapour, et la politique de confidentialité déclare un stockage sur des serveurs situés à Singapour, avec une clause de transfert possible hors du pays de résidence. Des analyses tierces contestent cette localisation et évoquent un transit par des serveurs en Chine — controverse non tranchée à date. Aucune région d’hébergement UE n’est proposée.
Données et entraînement. La politique indique que l’usage du service sert à « entraîner et affiner » les modèles ; l’existence d’un mécanisme de retrait (opt-out) pour les données de l’API n’a pas pu être confirmée dans les documents consultés. La politique comporte une section dédiée aux droits RGPD (EEE, Royaume-Uni, Suisse), mais les certifications (ISO, HDS) ne sont pas affichées.
Auto-hébergement. Les poids ouverts s’exécutent sur une infrastructure entièrement maîtrisée — on-premises ou chez un hébergeur européen — où aucune donnée ne sort du périmètre. C’est la voie souveraine, au prix d’une infrastructure GPU lourde. À noter enfin que, comme les autres modèles chinois, Kimi applique une modération restrictive sur les sujets politiquement sensibles en Chine.
Les briques décrites se combinent en plusieurs usages typiques.
Plusieurs situations justifient d’examiner d’autres options, ou d’exiger des compléments avant de retenir cette solution.
En synthèse, Kimi est un écosystème agentique à poids ouverts : un assistant orienté exécution de tâches (agents, recherche, documents), une API compatible OpenAI à cache agressif, et des modèles téléchargeables jusqu’au record du genre — K3 et ses 2 800 milliards de paramètres, publié fin juillet 2026. C’est l’un des signaux les plus nets du rattrapage des laboratoires chinois sur les modèles de pointe. En contrepartie, trois éléments structurent toute décision d’entreprise : l’origine chinoise de l’éditeur et la controverse non tranchée sur la localisation réelle des données, l’absence de région UE, et un cycle de vie produit rapide qui impose d’anticiper les bascules de modèles — l’auto-hébergement souverain restant possible, mais exigeant.
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