Mistral AI’s new coding assistant takes direct aim at GitHub Copilot

Mistral tu as a dévoilé mercredi un assistant de codage d’entreprise complet, marquant la poussée la plus agressive de la French Artificiel Intelligence Company sur le marché du développement de logiciels d’entreprise dominée par Microsoft Copilote github et d’autres rivaux de la Silicon Valley.

Le nouveau produit, appelé Mistral Coderegroupe les derniers modèles d’IA de l’entreprise avec des plugins pour environnement de développement intégrés et des options de déploiement sur site spécialement conçues pour les grandes entreprises ayant des exigences de sécurité strictes. Le lancement défie directement les assistants de codage existants en offrant ce que la société dit être une personnalisation et une souveraineté de données sans précédent.

«Nos caractéristiques les plus importantes sont que nous proposons plus de personnalisation et pour servir nos modèles sur la prémisse», a déclaré Baptiste Rozière, chercheur chez Mistral AI et ancien chercheur Meta qui a aidé à développer le modèle original de langue LLAMA, dans une interview exclusive avec VentureBeat. «Pour la personnalisation, nous pouvons spécialiser nos modèles pour la base de code du client, ce qui peut faire une énorme différence dans la pratique pour obtenir les bonnes fins pour les flux de travail spécifiques au client.»

Le foyer d’entreprise reflète la stratégie plus large de Mistral pour se différencier de Openai et d’autres concurrents américains en mettant l’accent sur la confidentialité des données et la conformité réglementaire européenne. Contrairement aux outils de codage logiciels typiques en tant que service, Mistral Code Permet aux entreprises de déployer l’intégralité de la pile d’IA dans leur propre infrastructure, garantissant que le code propriétaire ne laisse jamais les serveurs d’entreprise.

«Avec sur-premier, nous pouvons servir le modèle sur le matériel du client», a expliqué Rozière. «Ils obtiennent le service sans que leur code ne laisse jamais leurs propres serveurs, garantissant qu’il respecte leurs normes de sécurité et de confidentialité.»

Comment Mistral a identifié quatre obstacles clés bloquant l’adoption de l’IA d’entreprise

Le lancement des produits intervient alors que l’adoption d’entreprise des assistants de codage d’IA a calé à la phase de preuve de concept pour de nombreuses organisations. Mistral a interrogé les vice-présidents de l’ingénierie, des chefs de file de la plate-forme et des principaux responsables de la sécurité de l’information pour identifier quatre obstacles récurrents: la connectivité limitée aux référentiels propriétaires, la personnalisation minimale du modèle, la couverture de tâches superficiels pour les flux de travail complexes et les accords fragmentés au niveau du service entre plusieurs fournisseurs.

Mistral Code répond à ces préoccupations grâce à ce que l’entreprise appelle une «offre intégrée verticalement» qui comprend des modèles, des plugins, des contrôles administratifs et un support 24/7 dans un seul contrat. La plate-forme est construite sur le projet de poursuite ouverts éprouvé, mais ajoute des fonctionnalités de qualité d’entreprise telles que le contrôle d’accès basé sur les rôles à grain fin, la journalisation d’audit et l’analyse d’utilisation.

Au cœur technique, le code Mistral exploite quatre modèles d’IA spécialisés: Codestral Pour l’achèvement du code, Embed codestral Pour la recherche et la récupération de code, Devstral pour les workflows de codage multi-tâches, et Médium de Mistral pour l’aide conversationnelle. Le système prend en charge plus de 80 langages de programmation et peut analyser les fichiers, les différences GIT, la sortie du terminal et les systèmes de suivi des problèmes.

Surtout pour les clients d’entreprise, la plate-forme permet un réglage fin des modèles sous-jacents sur des référentiels de code privés – une capacité qui la distingue des alternatives propriétaires liées aux API externes. Cette personnalisation peut améliorer considérablement la précision de l’achèvement du code pour les cadres et les modèles de codage spécifiques à l’entreprise.

Les capacités techniques de Mistral découlent en partie d’un stratégie majeure d’acquisition de talents Cela a braconné des chercheurs clés de l’équipe LLAMA AI de Meta. Des 14 auteurs crédités sur le point de repère de Meta 2023 Papier d’appel Cela a établi la stratégie d’IA open source de l’entreprise, il ne reste que trois au géant des médias sociaux. Cinq de ces chercheurs décédés, dont Rozière, ont rejoint Mistral au cours des 18 derniers mois.

L’exode de talent de Meta reflète une dynamique concurrentielle plus large dans l’industrie de l’IA, où les meilleurs chercheurs commandent une rémunération premium et l’opportunité de façonner la prochaine génération de systèmes d’IA. Pour Mistral, ces embauches fournissent une expertise approfondie dans les techniques de développement et de formation de modèles de langues importantes à l’origine à l’origine de Meta.

Marie-Anne Lachaux et Thibaut Lavril, tous deux anciens chercheurs Meta et co-auteurs de l’original Papier d’appeltravaille maintenant en tant que membres fondateurs et ingénieurs de recherche sur l’IA chez Mistral. Leur expertise contribue directement au développement des modèles axés sur le codage de Mistral, en particulier Devstralque la société a publié en tant qu’agent d’ingénierie logicielle open source en mai.

Le modèle Devstral surpasse Openai tout en fonctionnant sur un ordinateur portable

Devstral Présentation de l’engagement de Mistral envers le développement open source, offrant un modèle paramètre de 24 milliards de 24 milliards sous la licence APACHE 2.0 permissive. Le modèle obtient un score de 46,8% sur le Benchmark vérifié Swe-Benchdépassant le GPT-4,1-MINI d’Openai de plus de 20 points de pourcentage tout en restant assez petit pour courir sur un seul Nvidia rtx 4090 Carte graphique ou un MacBook avec 32 gigaoctets de mémoire.

“En ce moment, c’est assez loin le meilleur modèle ouvert pour Swe-Bench vérifié et pour les agents du code”, a déclaré Rozière à VentureBeat. “Et c’est aussi un très petit modèle – seulement 24 milliards de paramètres – que vous pouvez exécuter localement, même sur un MacBook.”

La double approche des modèles open source aux côtés des services de propriété propriétaire reflète le positionnement plus large du marché de Mistral. Bien que la société maintient son engagement à ouvrir le développement de l’IA, elle génère des revenus grâce à des fonctionnalités premium, des services de personnalisation et des contrats de soutien aux entreprises.

Les premiers clients d’entreprise valident l’approche de Mistral dans les industries réglementées où les problèmes de souveraineté de données empêchent l’adoption d’assistants de codage basés sur le cloud. Secouerune banque d’espagnol et portugaise de premier plan, a déployé le code Mistral à grande échelle en utilisant une configuration hybride qui permet un prototypage basé sur le cloud tout en conservant le code bancaire de base sur site.

SncfLa France National Railway Company, utilise Mistral Code sans serveur pour autonomiser ses 4 000 développeurs avec l’aide de l’IA. Capgeminil’intégrateur mondial de systèmes, a déployé la plate-forme sur site pour plus de 1 500 développeurs travaillant sur des projets clients dans des industries réglementées.

Ces déploiements démontrent l’appétit d’entreprise pour les outils de codage d’IA qui fournissent des capacités avancées sans compromettre la sécurité des données ou la conformité réglementaire. Contrairement aux assistants de codage axés sur le consommateur, l’architecture d’entreprise de Mistral Code prend en charge les sentiers de surveillance et d’audit administratifs requis par les grandes organisations.

Les réglementations européennes sur l’IA donnent un avantage sur les rivaux de la Silicon Valley

Le marché des assistants codants de l’entreprise a attiré les investissements et la concurrence majeurs des géants de la technologie. Microsoft Copilote github domine avec des millions d’utilisateurs individuels, tandis que les nouveaux participants aiment Claude d’Anthropic et Outils alimentés par Google Gemini rivaliser pour la part de marché de l’entreprise.

Le patrimoine européen de Mistral offre des avantages réglementaires Règlement général sur la protection des données et le J’ai l’actequi imposent des exigences strictes aux systèmes d’IA Traitement des données personnelles. Le financement de 1 milliard d’euros de la société, y compris une récente ronde de 600 millions d’euros dirigée par Catalyseur général À une évaluation de 6 milliards de dollars, fournit des ressources pour rivaliser avec des rivaux américains bien financés.

Cependant, Mistral fait face à des défis dans la mise à l’échelle à l’échelle tout en maintenant ses engagements open source. Le changement récent de l’entreprise vers des modèles propriétaires comme Mistral Medium 3 a suscité des critiques des défenseurs open source qui le considèrent comme des principes fondateurs abandonnants en faveur de la viabilité commerciale.

Au-delà de l’achèvement du code: des agents d’IA qui écrivent des modules logiciels entiers

Le code Mistral va bien au-delà de l’achèvement du code de base pour englober des workflows de projet entiers. La plate-forme peut ouvrir des fichiers, écrire de nouveaux modules, mettre à jour des tests et exécuter les commandes de shell, tous sous des processus d’approbation configurables qui maintiennent la surveillance de l’ingénieur senior.

Les capacités de génération de la récupération du système lui permettent de comprendre le contexte du projet en analysant les bases de code, la documentation et les systèmes de suivi des problèmes. Cette conscience contextuelle permet des suggestions de code plus précises et réduit les problèmes d’hallucination qui affligent les outils de codage AI plus simples.

Mistral continue de développer des modèles de codage plus importants et plus capables tout en maintenant l’efficacité du déploiement local. Le partenariat de l’entreprise avec Toutes les mains ailes créateurs du framework d’agent OpenDevin, étend les modèles de Mistral dans des flux de travail d’ingénierie logicielle autonomes qui peuvent compléter des implémentations de fonctionnalités entières.

Ce que signifie l’orientation de l’entreprise de Mistral pour l’avenir du codage de l’IA

Le lancement de Mistral Code reflète la maturation des assistants de codage d’IA des outils expérimentaux à l’infrastructure critique d’entreprise. Alors que les organisations considèrent de plus en plus l’IA comme essentielle à la productivité des développeurs, les fournisseurs doivent équilibrer les capacités avancées avec les exigences de sécurité, de conformité et de personnalisation des grandes entreprises.

Le succès de Mistral à attirer les meilleurs talents de Meta et d’autres principaux laboratoires AI montre la consolidation continue de l’expertise au sein d’un petit nombre d’entreprises bien financées. Cette concentration de talents accélère l’innovation tout en limitant potentiellement la diversité des approches du développement de l’IA.

Pour les entreprises évaluant les outils de codage de l’IA, Mistral Code offre une alternative européenne aux plates-formes américaines, avec des avantages spécifiques pour les organisations hiérarchisantes de la souveraineté des données et de la conformité réglementaire. Le succès de la plate-forme dépendra probablement de sa capacité à apporter des améliorations de productivité mesurables tout en maintenant les fonctionnalités de sécurité et de personnalisation qui le distinguent des alternatives de produits de base.

Les implications plus larges s’étendent au-delà des assistants codants à la question fondamentale de la façon dont les systèmes d’IA doivent être déployés dans des environnements d’entreprise. L’accent mis par Mistral sur le déploiement sur site et la personnalisation du modèle contraste avec les approches centrées sur le cloud privilégiées par de nombreux concurrents de la Silicon Valley.

À mesure que le marché de l’assistant de codage de l’IA mûrit, le succès dépendra probablement non seulement des capacités du modèle, mais de la capacité des fournisseurs à répondre aux exigences complexes opérationnelles, de sécurité et de conformité qui régissent l’adoption des logiciels d’entreprise. Mistral Code teste si les sociétés d’IA européennes peuvent rivaliser avec les concurrents américains en offrant des approches différenciées du déploiement des entreprises et de la gouvernance des données.