L’IA a déjà totalement révolutionné l’ingénierie logicielle et les pratiques des développeurs. Microsoft, OpenAI, Google, Anthropic, mais aussi Cursor ou WindSurf, se disputent farouchement les modèles et les outils de codage par IA. Mais le sauveur de l’IA européenne, Mistral AI, ne se laisse pas impressionné par les milliards de dollars dépensés par les géants américains et n’hésite pas à se mêler à la bataille sans oublier de brandir au passage le drapeau de l’open source.

Après avoir, la semaine dernière, lancé la famille Mistral 3, pensée pour fonctionner sur une large gamme de matériels, la jeune pousse française revient avec une offre spécialement taillée pour les développeurs, qu’ils soient indépendants ou en entreprise. On le sait, le codage informatique est l’une des disciplines sur laquelle l’IA est aujourd’hui non seulement la plus performante mais aussi la plus transformatrice. Et tous les acteurs en ont fait un véritable champ de bataille : OpenAI avec Codex, Anthropic avec Claude Code, Google avec Gemini Code Assist, Microsoft avec GitHub Copilot, IBM avec Watsonx Code Assistant et AWS avec Kiro Autonomous Agent.

Mistral a commencé à s’aventurer sur ce terrain ultra-concurrentiel en début d’année en lançant ses modèles Devstral et Codestral Embed, puis en annonçant en juin son assistant de codage IA « Mistral Code ».

Cette semaine, Mistral peaufine son arsenal et lance une famille de modèles spécialisés « Devstral 2 » et son nouvel outil « Mistral Vibe CLI ».

Devstral 2 des modèles de code ouverts et taillés pour la prod

La nouvelle famille « Devstral 2 » comporte un modèle frontière de 123 milliards de paramètres et un modèle « Devstral Small 2 » de 24 milliards de paramètres. Tous deux capables de traiter un contexte très large (256.000 tokens) afin d’absorber des monorepos et des applications historiques.
Mistral revendique des performances de niveau état de l’art sur les benchmarks de code, tout en insistant sur la compacité des modèles et donc sur la facture matérielle.

Devstral 2 vise les clusters GPU de datacenter. Il atteint un score de 72,2 % sur le benchmark SWE-bench Verified, conçu pour tester des tâches de programmation complexes dans des dépôts réels. « Devstral 2 est cinq fois plus petit que DeepSeek V3.2 et huit fois plus petit que Kimi K2, tout en égalant ou surpassant leurs performances », souligne Mistral AI, qui désormais cherche surtout à se comparer aux meilleurs modèles open source. On notera néanmois l’écart restreint qui sépare ce Devstral 2 des derniers modèles phares de codage que sont GPT 5.1 Codex Max et Claude 4.5 Sonnet.

De son côté, Devstral Small 2 propose une alternative plus légère mais également solide qui obtient un score de 68 % sur SWE-bench. Ce modèle peut tourner sur un simple GPU ou même un ordinateur portable, sans connexion internet. « C’est le nouveau roi du code local », s’est enthousiasmé Victor Mustar, responsable produit chez Hugging Face qui propose déjà ces modèles sur sa plateforme. Cette compacité ouvre des perspectives pour les développeurs soumis à des contraintes de confidentialité ou travaillant en environnement isolé.

Ces deux modèles sont publiés en « open weight » avec des licences différentes. Si Devstral Small 2 est distribué sous licence Apache 2.0, sans restriction, Devstral 2 adopte une licence MIT modifiée. Celle-ci interdit son usage aux entreprises dont le chiffre d’affaires mensuel dépasse 20 millions de dollars, sauf à négocier une licence commerciale. Mais le modèle reste très largement exploitable, modifiable et personnalisable notamment par tous les centres de recherche en IA et par la communauté open source.
Et les deux modèles permettent aux DSI de presque toutes les organisations d’envisager des déploiements on premise ou hybrides sans verrouillage fort. De quoi redonner aux équipes plateformes la main sur l’architecture, le coût et la localisation des données, là où les « copilotes » propriétaires restent enfermés dans leur écosystème cloud.

Vibe CLI un agent de développement piloté par Devstral 2

Deuxième pièce du dispositif Mistral Vibe CLI. Cet agent open source fonctionne directement dans le terminal. Il lit la base de code, comprend la structure du projet, modifie des fichiers, exécute des commandes et propose des changements à partir d’instructions en langage naturel, en s’appuyant sur Devstral 2 comme moteur IA.

Vibe CLI garde l’historique des échanges, s’intègre avec Git, manipule les fichiers et peut s’accrocher à des éditeurs comme Zed. L’outil cible clairement les équipes qui pilotent déjà une partie de leurs workflows en ligne de commande et qui veulent un agent scriptable et versionnable plutôt qu’un simple plugin d’IDE fermé. « Vibe CLI n’est pas un plugin d’IDE ni un simple chatbot : c’est une interface native, programmable et libre », insiste Mistral.

Reste une question centrale pour les DSI. Jusqu’où laisser un agent modifier et exécuter du code sur des dépôts critiques, même avec des garde fous et une configuration fine des permissions. Les entreprises devront comparer cette approche à celle des copilotes intégrés des grands clouds, en termes de sécurité, de support et de conformité.

En combinant Devstral 2 et Vibe CLI, Mistral AI veut installer une alternative ouverte crédiblDéfinir l’image mise en avante aux assistants de code propriétaires. Reste désormais à vérifier par la pratique si ce pari d’ouverture et de contrôle compense l’écart éventuel avec les modèles fermés les plus puissants. On saluera quoi qu’il en soit l’attitude combative de Mistral AI qui, avec des moyens très inférieurs aux leaders américains, se bat sur tout les terrains et veille à ne pas se laisser distancer tout en portant une approche ouverte.

 

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