Mistral AI Codestral 25.01 : Performances et innovations en complétion de code

Après un premier modèle déjà très réussi en 2024, Mistral AI présente une version améliorée de son outil d’IA générative dédié au code : Codestral 25.01.

Cette nouvelle version introduit des fonctionnalités innovantes et des performances supérieures, plaçant ce modèle IA en tête des benchmarks sur les outils de complétion de code, et vise à devenir le véritable compagnon des développeurs dans le but de booster leur productivité.

Cette version de Codestral vient d'ailleurs faire écho à la nouvelle IA de Mistral, Le Chat.

Voyons un petit peu de quoi il s'agit :

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Qu’est-ce que Codestral ?

De la complétion de code à faible latence à la génération de tests en passant par la correction d’erreurs, Codestral vise à être le compagnon des développeurs à travers toutes les étapes de codage. Avec plus de 80 langages de programmation supportés, Codestral atteint l’ensemble des développeurs, et en premier lieu les data scientists, et une très large diversité de projets. 

Ces modèles IA, spécialement conçus pour la compréhension et la génération de code, sont légers, rapides et polyvalents. Ils promettent d’améliorer significativement la productivité des développeurs tout en réduisant les risques d’erreurs et de bugs.

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Les performances de Codestral 25.01 : Benchmark de Codestral

Sources des données : https://mistral.ai/en/news/codestral-2501

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La première version de Codestral offrait déjà des performances en ligne avec les meilleurs LLM du marché à moins de 100 milliards de paramètres, mais cette version 25.01 creuse l’écart en arrivant en tête sur la plupart des langages de programmation et en battant le solide concurrent DeepSeek. 

D’après les tests réalisés par la start-up française, Codestral 25.01 se place champion sur 15 des 21 benchmarks réalisés. Concernant les tâches spécifiques de complétion de code (fill-in-the-middle ou FIM), Codestral 25.01 arrive également en tête si l’on considère l’ensemble des langages, en particulier sur Python, Java et JavaScript. D’après Mistral AI, la vitesse des propositions est deux fois supérieure à celle du modèle précédent.

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Les innovations technologiques de Codestral 25.01

Compréhension contextuelle avancée

La principale avancée de Codestral 25.01 réside dans l’augmentation de la taille de la fenêtre de contexte, qui s’élève désormais à 256 000 tokens, bien plus que les 32 000 de sa première version et même deux fois plus que le DeepSeek Coder V2 lite. Cette augmentation permet au modèle de gérer correctement de larges fichiers de code ainsi que des tâches complexes. 

Le nombre de paramètres dans le modèle reste stable à 24 milliards, proche des 22 milliards de sa version précédente. De plus, Codestral 25.01 propose une architecture plus efficace et utilise un tokenizer amélioré par rapport à sa version précédente. 

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Intégration avec les environnements de développement (VS Code, JetBrains, etc.)

Codestral 25.01 est disponible à travers l’API de Mistral AI mais s'intègre également parfaitement avec les environnements de développement les plus populaires, tels que VS Code et JetBrains. Cette intégration permet aux développeurs d'accéder facilement aux fonctionnalités de complétion de code directement dans leur environnement de travail habituel. 

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Améliorations en termes de sécurité et de confidentialité

La sécurité et la confidentialité sont des priorités pour Mistral AI. Codestral 25.01 offre la possibilité aux entreprises d'un déploiement en local ou dans un cloud privé, leur permettant ainsi de garder un contrôle total sur leurs données. Cette option réduit les risques de fuite d'informations et pourra séduire des entreprises manipulant des données sensibles. 

Concernant son utilisation avec le cloud, un avantage significatif de Mistral AI par rapport à ses concurrents est la localisation de ses serveurs en Europe, garantissant ainsi un traitement des données conforme au RGPD et une gouvernance des données améliorée.

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Comment utiliser Codestral 25.01 ?

Installation et configuration

Codestral est un modèle IA léger et facile à intégrer dans les environnements de développement. Nous présentons ici son utilisation sur VS Code.

D’abord, nous installons l’extension Continue, qui nous donne accès à de nombreux LLM. Cette extension est conçue pour être intuitive, avec une configuration simple qui permet de connecter rapidement le modèle Codestral. Une fois installée, l'extension offre des suggestions de code en temps réel, améliorant ainsi l'efficacité du développement.  

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Ensuite, il faut ouvrir le panneau de l’extension dans le menu à gauche puis sélectionner “Add chat model”:

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Vous devez alors choisir l’entreprise et le modèle puis entrer votre clé API (ou en générer une si vous n’en possédez pas en suivant le lien) :

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Après avoir cliqué sur “Connect”, vous pouvez utiliser la fonctionnalité de chat de Codestral : 

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Par défaut, la version utilisée du modèle est la dernière version disponible.

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Exemples de complétion de code en Python, JavaScript et SQL

Afin d’utiliser la complétion de code, il vous faudra potentiellement l’ajouter manuellement dans le fichier de configuration (config.json). S’il ne s’est pas automatiquement ouvert lors de l’installation, vous pouvez l’ouvrir dans les paramètres de l’extension :

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Vous pouvez alors ajouter la partie concernant le modèle d’autocomplétion : 

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Vérifiez ensuite que l’autocomplétion est active en survolant l’icône de l’extension située en bas à droite de votre écran. Il vous suffit ensuite de commencer à coder et Codestral vous propose de compléter votre code. Par exemple, pour Python, JavaScript et SQL, nous obtenons les propositions suivantes :

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Fonctionnalités avancées

Codestral 25.01 offre une gamme de fonctionnalités avancées qui améliorent réellement l'expérience de codage des développeurs. La complétion de code, optimisée pour les tâches de remplissage intermédiaire (FIM), fournit des suggestions précises et rapides, et couplée à la correction de code, Codestral permet de coder plus efficacement. De plus, Codestral 25.01 génère automatiquement des tests, aidant ainsi à garantir la qualité et la fiabilité du code. 

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Les cas d’usage de Codestral 25.01

La polyvalence de Codestral ne s’arrête pas aux nombreux langages de programmation supportés mais s’étend également aux différents publics visés.

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Pour les développeurs individuels : gain de productivité et réduction des erreurs

Pour les développeurs, Codestral 25.01 se révèle être un atout majeur. En fournissant des suggestions de code contextuelles et en réduisant les erreurs courantes, Codestral permet aux développeurs de se concentrer sur les aspects créatifs et stratégiques de leurs projets. 

Les milliers de développeurs utilisant déjà ce modèle témoignent d'un gain de productivité notable, leur permettant de livrer des projets plus rapidement sans compromettre la qualité. 

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Pour les entreprises : amélioration du workflow et collaboration optimisée

L'intégration de Codestral 25.01 dans le workflow de développement d’une entreprise peut transformer la manière dont les équipes collaborent et produisent du code. En standardisant les pratiques de codage et en améliorant la robustesse des processus de test, Codestral permet aux entreprises de maintenir un niveau élevé de qualité et de maintenabilité du code.

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Pour la recherche et l’éducation : un outil d’apprentissage puissant

Codestral 25.01 est un outil précieux pour l'éducation, offrant aux étudiants un moyen efficace d'expérimenter le code. Les fonctionnalités de Codestral aident les étudiants à comprendre les concepts de programmation plus rapidement et à éviter les erreurs courantes. Les enseignants peuvent utiliser Codestral pour créer des exercices interactifs et fournir des retours instantanés aux étudiants. Pour les chercheurs, Codestral facilite la mise en œuvre rapide de prototypes, leur laissant ainsi plus de temps pour explorer de nouvelles idées.

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Codestral 25.01 face à la concurrence

Comment se positionne Mistral AI face à OpenAI et Google ?

Mistral AI se distingue sur le marché des LLM par son approche spécialisée et axée sur la performance. Contrairement à OpenAI et Google, qui proposent des modèles généralistes couvrant un large éventail d'applications, Mistral AI se concentre sur des domaines spécifiques. Cette spécialisation permet, dans le cas de Codestral, de développer un modèle efficace et adapté aux besoins des développeurs. 

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Les avantages et limites de Codestral 25.01

Malgré sa capacité à améliorer la productivité et à réduire les erreurs de codage, Codestral 25.01 présente également certaines limites. A ce jour, les poids du LLM ne sont pas open source, ce qui peut refroidir certains développeurs. De plus, l'exécution en local est réservée aux entreprises, ce qui peut déplaire à certains développeurs. 

Malgré ces limites, Codestral 25.01 reste un outil IA puissant et polyvalent pour les développeurs cherchant à améliorer leur workflow de codage et leur productivité.

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Perspectives et avenir de Codestral 25.01

Les prochaines mises à jour attendues

Mistral AI prévoit plusieurs mises à jour pour Codestral 25.01, visant à améliorer encore ses performances et ses fonctionnalités. Parmi les mises à jour que l’on peut attendre, on peut citer l'intégration avec davantage d’outils de développement, ainsi que l'ajout de nouveaux langages de programmation. 

Ces mises à jour permettront à Codestral de conserver cette place de champion de la complétion de code et de répondre aux besoins évolutifs des développeurs.

Mais avec les récentes annonces de Mistral & Nvidia, nous pouvons nous attendre à de très bonnes prochaines mises à jour !

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