Mistral AI est une entreprise française spécialisée dans l'intelligence artificielle qui propose des modèles de langage à poids ouverts. Fondée en 2023 par des chercheurs ayant précédemment travaillé chez Google DeepMind et Meta AI, elle s'est rapidement imposée comme un acteur majeur du secteur.

Ce qui distingue Mistral, c'est son orientation vers des modèles à la fois open-source et commerciaux. Alors que de nombreux concurrents gardent leur technologie sous clé, Mistral offre aux développeurs et aux entreprises plus de liberté pour personnaliser et déployer leurs solutions d'IA. Leur approche met l'accent sur l'efficacité et les applications pratiques plutôt que sur la taille brute.

Fait intéressant, leurs modèles sont souvent aussi performants, voire meilleurs, que des modèles beaucoup plus volumineux d'autres entreprises. Leur conception architecturale innovante maximise les performances sans nécessiter de ressources computationnelles excessives. Cette approche axée sur l'efficacité leur a permis de gagner rapidement du terrain sur un marché concurrentiel.

Ce tutoriel présente Mistral AI, en se concentrant principalement sur le service gratuit 'Le Chat'. Similaire à ChatGPT et Claude, Le Chat permet aux utilisateurs d'effectuer les mêmes tâches et actions qu'avec ces chatbots d'IA. Ce guide fournira un aperçu de base de l'interface Le Chat, de ses outils et des agents d'IA utilisés pour des tâches spécifiques.

Commençons !

Accéder à Le Chat

Accédez à Le Chat. Une interface familière vous accueille sur leur chatbot.

L'interface est similaire à celle de ChatGPT et Claude. Une zone de saisie de prompt avec des paramètres et des fonctionnalités se trouve au centre de la page. Le panneau de navigation à gauche contient des liens familiers. Vous pouvez accéder à une conversation précédente, en ouvrir une nouvelle ou rechercher dans l'historique des conversations.

La fonctionnalité d'attachement vous permet de joindre un fichier au prompt. Au moment de la rédaction de ce tutoriel, Mistral ne prend en charge que les PDF et les images. Nous aborderons cette fonctionnalité plus tard dans ce tutoriel.

Bien que la fonctionnalité Tool soit nouvelle, elle propose des paramètres familiers comme la recherche web, la génération d'images, l'interpréteur de code et le canvas. L'interpréteur de code se concentre sur les codes. Il vous aide également à générer des graphiques et des diagrammes.

En général, la fonctionnalité des outils vous permet d'accéder à :

Navigation Web :

• Web Search : Trouvez les dernières informations en ligne.
• News Search : Restez informé des actualités récentes.

Multi-Modal :

• Image Generation : Créez des images à partir de texte.
• Image Reading : Extrayez du texte à partir d'images.
• Python Code Interpreter : Si vous vous intéressez à l'analyse de données ou avez besoin d'effectuer des calculs, cet outil vous permet d'exécuter du code Python dans un environnement sécurisé. Il est également parfait pour les simulations et les visualisations !

Canvas Generation : Créez des canevas visuels (à activer dans une nouvelle conversation).

Explorons chaque fonctionnalité en détail.

Sélectionnez les outils pour votre prompt.

La fonction de recherche web permet à Mistral modal de chercher des réponses sur internet. Par exemple, si vous souhaitez vous renseigner spécifiquement sur les bibliothèques Python qui prennent en charge l'analyse de données, cliquez sur les outils et désélectionnez toutes les autres options.

Maintenant, rédigez un prompt qui pose des questions sur les bibliothèques Python pour l'analyse de données. Utilisez le prompt suivant pour commencer.

Prompt :

Quelles bibliothèques Python sont les meilleures pour l'analyse de données ?

Supposons que vous souhaitiez voir un exemple de la façon dont Pandas peut prétraiter et transformer des données. Allez dans 'Tools' et cochez la case 'Code Interpreter'.

Utilisez le prompt suivant :

Prompt:

Donne-moi un exemple qui montre les tâches de prétraitement et de transformation des données avec Pandas.

Génération d'images

La fonctionnalité de génération d'images est similaire à celle des autres services de chatbot. Mistral AI permet aux utilisateurs de créer des visuels à partir de descriptions textuelles. Cette fonction aide à générer des illustrations, des mèmes ou tout autre contenu visuel en décrivant simplement ce que vous souhaitez voir. C'est un moyen pratique de transformer rapidement et facilement des idées en images.

Allez dans la fonction 'Tools' et activez 'Image generation'.

Imaginons que vous vouliez représenter un chat prêt à bondir sur une balle. Utilisez le prompt suivant pour générer cette image.

Prompt:

A brown and white juvenile cat prepares to pounce on a ball—a realistic image. The background shows a park.

L'image est de meilleure qualité que ce que peut créer ChatGPT Dall-E, et la netteté est évidente. Mistral a suivi le prompt avec précision. L'image a été générée en 3,6 secondes, ce qui est impressionnant.

Fonction Canvas

À l'instar des artifacts de Claude et du canvas de ChatGPT, Mistral Canvas améliore la productivité des utilisateurs en permettant la modification directe du contenu et la collaboration. Il va au-delà des simples interactions conversationnelles en permettant aux utilisateurs de créer et modifier des documents, des présentations, du code et des maquettes avec l'aide de l'IA. Cet outil favorise l'idéation créative et le travail itératif, ce qui en fait un ajout polyvalent pour diverses tâches professionnelles.

Par exemple, si vous souhaitez générer un tableau de bord React avec des données fictives affichant l'engagement des utilisateurs, les performances, les retours et les métriques commerciales, cliquez sur 'New chat'. Dans le menu déroulant 'Tools', sélectionnez 'Canvas'.

Utilisez le prompt suivant comme exemple :

Prompt :

Crée un dashboard React avec des données fictives qui affiche des métriques d'engagement utilisateur, des métriques de performance, des métriques de feedback et des métriques commerciales.

Mistral a généré une version simple d'un tableau de bord.

Note : Vous pouvez utiliser la fonction des pièces jointes pour fournir des données brutes. Mistral les utilisera pour créer un tableau de bord de métriques.

Utilisez la fonction des pièces jointes pour enrichir vos prompts.

Le partage de fichiers dans Mistral Le Chat fonctionne de manière similaire à ChatGPT et Claude. Vous pouvez déposer des images, des PDF et d'autres documents directement dans votre conversation sans changer d'application ni interrompre votre flux de travail. L'expérience ressemble davantage à une conversation naturelle où vous pouvez simplement partager ce dont vous parlez.

Imaginons que vous souhaitiez obtenir un résumé du contenu d'un fichier PDF plutôt que de passer du temps à le lire. Cliquez sur l'icône du trombone dans la boîte de dialogue. Joignez un fichier PDF et demandez à Mistral d'en résumer le contenu et d'en donner un aperçu.

Prompt :

[Joindre un PDF] Fais un résumé du tutoriel qui montre comment créer un jeu de morpion avec React et donne un aperçu du contenu du PDF.

Dans le PDF, vous pouvez poser des questions complémentaires pour en apprendre davantage sur un sujet. Par exemple, vous pouvez demander à Mistral de vous donner un aperçu du processus de création d'un composant interactif.

Prompt:

Fournis un aperçu des étapes exactes pour créer un composant interactif.

Toutefois, si vous souhaitez automatiser des tâches spécifiques, comme un flux de travail, ou prendre des décisions basées sur des règles prédéfinies, vous pouvez utiliser les puissants agents Mistral pour créer des tâches automatisées.

Créer un agent pour des tâches spécifiques

Dans Mistral, les "agents" sont des entités logicielles automatisées ou semi-automatisées conçues pour effectuer des tâches spécifiques, comme l'automatisation des flux de travail, la prise de décisions basée sur des règles prédéfinies et l'interaction avec les utilisateurs ou les systèmes.

Ils améliorent l'efficacité en gérant les tâches répétitives, en permettant la prise de décision et en s'adaptant aux conditions changeantes. Les agents sont utilisés dans diverses applications, notamment le support client, la finance et la santé, pour rationaliser les opérations et améliorer l'expérience utilisateur.

Pour créer un agent, rendez-vous sur la console Mistral AI. Cliquez sur la case 'Create an agent' au centre de la page de la console.

Saisissez le nom de l'agent et une brève description sur la page suivante.

Ensuite, sélectionnez le modèle pour votre agent. Les modèles Mistral sont des grands modèles de langage avancés conçus pour comprendre et générer du texte semblable à celui des humains. Entraînés sur d'importantes données internet, ces modèles utilisent des réseaux de neurones de type transformer pour aider à diverses tâches, de la réponse aux questions à l'écriture de code.

Choisissez le modèle approprié pour votre agent. Par exemple, utilisez Mistral Large 2.1 pour les textes de réseaux sociaux ou les blogs. Si l'agent que vous configurez est lié à la programmation, optez pour un modèle spécialisé comme Codestral 25.01.

Après avoir choisi un modèle, définissez la température d'aléatorisation. La température d'aléatorisation est un hyperparamètre des modèles de langage qui contrôle le caractère aléatoire des prédictions en ajustant la distribution de probabilité des tokens de sortie. Des températures plus élevées augmentent l'aléatoire, favorisant la diversité et la créativité dans le texte généré, tandis que des températures plus basses rendent les sorties plus déterministes et conservatrices. Cela permet d'équilibrer l'exploration et l'exploitation dans la génération de texte.

Ensuite, nous devons fournir un system prompt pour que l'agent se concentre sur un comportement ou une tâche définie. Le system prompt doit expliquer les tâches de l'agent lorsqu'un utilisateur entre un prompt associé. Dans notre exemple, nous avons demandé à l'agent d'extraire les informations clés d'un article de blog, de générer plusieurs variantes pour une publication Facebook, et de fournir un lien direct vers l'article pour en savoir plus.

Une fois le system prompt finalisé, améliorez les performances en préparant le modèle avec des exemples d'entrées/sorties de haute qualité.

Pour l'entrée utilisateur, incluez un lien vers un article de blog. Dans la section 'Model Output', fournissez un exemple de la réponse souhaitée lorsque le modèle reçoit un prompt utilisateur. Dans notre démonstration, nous avons utilisé un exemple de publication Facebook résumant le contenu du blog et créé une introduction attrayante pour encourager les utilisateurs à cliquer sur le lien.

Sélectionnez le modèle de déploiement approprié pour l'agent. Si vous souhaitez que l'agent fournisse des réponses dans Le chat, cochez la case Le chat. Si vous voulez déployer l'agent via une API, cochez la case 'API'.

Une fois que tout est finalisé, cliquez sur le bouton 'Deploy' ou 'Update' situé dans le coin supérieur droit de l'écran de configuration de l'agent.

La page Agents répertorie tous les agents que vous configurez. Vous pouvez cliquer sur le nom d'un agent pour accéder à sa page de configuration.

Dans la fenêtre Le chat, vous pouvez accéder à l'agent en tapant '@' et en sélectionnant l'agent approprié pour obtenir le résultat souhaité.

Comparaison entre Mistral, ChatGPT et Claude

Mistral présente des avantages particuliers par rapport à ChatGPT et Claude. Lors de l'évaluation des modèles d'IA, il est important de prendre en compte des facteurs tels que les performances, le coût, l'ouverture et les cas d'utilisation optimaux. Voici comment Mistral (Mixtral 8x7B), ChatGPT (GPT-4-turbo) et Claude (Claude 3 Opus) se comparent :

1. Type de modèle et ouverture

• Mistral est un modèle à poids ouvert, ce qui signifie que les développeurs peuvent y accéder et le modifier avec certaines restrictions.
• ChatGPT et Claude sont des modèles propriétaires à code source fermé, limitant le contrôle des utilisateurs sur l'ajustement et le déploiement.

2. Points forts et performances

• Mistral excelle dans le codage, les tâches multilingues et le déploiement rentable. Il offre un bon équilibre entre vitesse et précision.
• ChatGPT est un modèle polyvalent avec de solides connaissances générales, un bon raisonnement et de la créativité, le rendant idéal pour les applications de chat.
• Claude est particulièrement performant pour traiter les documents longs, fournir des réponses nuancées et effectuer des tâches de raisonnement complexe.

3. Longueur de contexte

• Mistral offre environ 32K tokens (selon l'implémentation).
• ChatGPT prend en charge jusqu'à 128K tokens dans sa dernière version.
• Claude est en tête avec 200K tokens, ce qui le rend idéal pour le traitement de documents volumineux.

4. Capacités multimodales

• Mistral ne prend pas nativement en charge les images, l'audio ou la vidéo mais peut s'intégrer à d'autres outils.
• ChatGPT prend en charge l'entrée d'images (version Pro).
• Claude a des fonctionnalités multimodales limitées par rapport à ChatGPT.

5. Prix et rentabilité

• Mistral est l'option la plus économique, offrant des fonctionnalités haut de gamme à une fraction du coût de ses concurrents.
• ChatGPT tend à être plus coûteux, particulièrement pour l'utilisation de l'API.
• Claude est généralement positionné sur le segment premium, notamment pour les applications nécessitant un contexte long.

6. Cas d'utilisation optimaux

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Mistral est un excellent choix pour ceux qui souhaitent plus de contrôle sur les modèles d'IA tout en maintenant des coûts bas, tandis que ChatGPT excelle dans la conversation générale et le raisonnement, et Claude se démarque dans la compréhension de contextes longs et les réponses nuancées.

Toutefois, en termes de tarification, Mistral propose des fonctionnalités haut de gamme à une fraction du coût de ChatGPT ou Claude.

Et voilà ! Cette introduction complète à Mistral AI vous aidera à naviguer parmi ses fonctionnalités et à trouver le meilleur modèle de chatbot pour votre flux de travail. N'oubliez pas d'explorer, d'expérimenter et d'affiner le modèle pour répondre à vos besoins spécifiques.

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