La startup de l’IA française Mistral IA a lancé Mistral Code, un assistant de codage alimenté par l’IA qui cible les développeurs d’entreprises, l’obtention de modèles propriétaires avec des outils intégrés d’environnement de développement (IDE). La plate-forme vise à rivaliser avec des offres établies comme GitHub Copilot.
Mistral Code offre aux entreprises une amélioration significative de la productivité et un plus grand contrôle sur leurs données et les modèles d’IA. Les fonctionnalités clés incluent des options de déploiement sur site et la capacité de réglage fin. Le système est conçu pour répondre aux préoccupations communes associées aux outils de codage AI existants.
Une version bêta privée est maintenant ouverte pour Jets Brains , en tant que détail par Mistral AI, et Microsoft’s VS Code .
Conception et capacités axées sur l’entreprise
Mistral Code sur Le projet Open-Source Continuer . Cependant, Mistral AI clarifie son offre est «renforcée avec les contrôles et l’observabilité dont les grandes entreprises ont besoin». La plate-forme vise à lutter contre les principaux bloqueurs d’adoption vus dans les copilotes d’IA traditionnels. Il s’agit notamment de la connectivité limitée aux systèmes propriétaires, de la personnalisation minimale du modèle, de la couverture des tâches peu profondes et des accords de service fragmentés.
Mistral AI met l’accent sur sa plate-forme diffère des «copilotes SaaS typiques», offrant une pile intégrée verticalement d’un fournisseur avec des SLA unifiés. Cela garantit que tout le code reste dans la frontière de l’entreprise du client, comme détaillé dans son annonce.
Mistral Code exploite le développement continu par l’entreprise de modèles d’IA spécialisés, qui constituent désormais le cœur de ce nouveau client de codage. Il s’agit notamment de son codestral pour l’assiette automatique, codestral embed Pour la recherche de code, devstral pour des tâches de codage”agentiques”complexes, et , détaillé par Mistral AI, pour l’aide au chat. Il prend en charge plus de 80 langages de programmation et permet l’intégration des plugins tiers. CodeStral, un modèle de poids ouvert de 22 milliards de paramètres, est disponible sur HuggingFace et sous licence Mistral AI non-production pour la recherche, avec des licences commerciales également disponibles.
Pour les responsables informatiques, une console d’administration fournit des commandes de plate-forme détaillées et une observabilité profonde dans l’utilisation, selon Mistral. De plus, les clients peuvent affiner les modèles sur leurs bases de code privées. Mistral IA, établie en 2023 en France, se concentre en particulier sur la confidentialité des données et la conformité aux réglementations européennes.
L’approche de Mistral avec le code Mistral, offrant un déploiement sur site et un réglage fin, semble conçu pour donner plus de contrôle aux entreprises. Cela pourrait potentiellement atténuer certains risques associés à des services d’IA purement basés sur le cloud.
Plusieurs grandes entreprises utilisent déjà le code Mistral. Il s’agit notamment du cabinet de conseil capgemini Banque abanca , et French National Railway Company Sncf. Mistral IA prévoit également de contribuer certaines améliorations au projet de poursuite des open source.
Avec Mistral Code, la société fait une poussée concertée sur le marché de l’IA de l’entreprise. Le nouvel assistant de codage suit d’autres versions récentes axées sur l’entreprise. These include Le Chat Enterprise, announced by Mistral AI, and its powerful Agents API, which equips developers with advanced agent-building tools.
Broader AI Strategy and Future Outlook
Mistral AI’s website describes its coding assistant vision as a way to “Transform development workflows with an AI coding assistant that understands, completes, and optimizes your Code.”
L’API des agents de la société, lancée fin mai, présente les capacités backend sophistiquées alimentant ces outils de développeur. Il propose des fonctionnalités comme un Python Interpreter de code , et le support pour le protocole de contexte modèle (MCP), qui consulte l’adoption rapide par de nombreuses sociétés, y compris Openai.
Des défis émergents tels que la faille de sécurité «Toxic Agent Flow» récemment déposée liée aux intégrations du serveur MCP.
