Comme chaque année lors de sa conférence annuelle re : Invent, AWS a présenté une série d’améliorations et d’ajouts à son catalogue d’offres. Sans surprise, c’est l’IA qui représente la part du lion dans ces annonces. Celles-ci visent à consolider la position de l’hyperscaler face à ses concurrents historiques, Microsoft Azure et Google Cloud, mais pas seulement.

Le paysage des applications et des services numériques est en pleine transformation, marqué par l’émergence de l’intelligence artificielle et de l’« agentification », entraînant une modularité accrue et l’effacement des frontières fonctionnelles entre diverses applications métier. Des acteurs établis, spécialisés dans des segments bien définis, élargissent leurs offres pour couvrir un spectre fonctionnel plus large, souvent grâce à l’intelligence artificielle. Ce dépassement de fonctions s’inscrit dans une tendance où les frontières traditionnelles entre les catégories d’applications s’effacent, donnant lieu à des solutions intégrées et modulaires.

Répondre à une concurrence multiforme

Exemple emblématique de cette évolution, Salesforce, historiquement centré sur la gestion de la relation client, a progressivement transformé son offre pour devenir une plateforme intégrée couvrant le traitement, l’analyse et l’automatisation des données. Ce dépassement de fonctions s’inscrit dans une tendance où les applications et les services numériques se rapprochent d’une modularité composable. Cette modularité permet aux fournisseurs de combiner leurs solutions existantes avec de nouvelles fonctionnalités, souvent alimentées par l’IA, pour élargir leur portée fonctionnelle.

Cette évolution permet à de nouveaux acteurs, souvent de petite taille, de pénétrer des segments de marché auparavant dominés par de grands fournisseurs. Dans ce contexte, les annonces récentes d’AWS ne visent pas uniquement à concurrencer des géants comme Microsoft Azure et Google Cloud, mais également à répondre à une concurrence multiforme et à des besoins clients en évolution.

Nova, une nouvelle génération de modèles de fondation

AWS a dévoilé une série d’améliorations destinées aux développeurs d’applications basées sur l’intelligence artificielle. Ces annonces concernent notamment l’introduction d’agents dans Amazon Bedrock, la dernière version de SageMaker, des évolutions dans Amazon
Q Developer, ainsi que le lancement de modèles multimodaux.

Dans le domaine de l’IA générative, AWS a enrichi Amazon Bedrock, son service géré pour le développement et le déploiement d’applications d’IA générative. Les nouvelles fonctionnalités incluent des garde-fous pour prévenir les erreurs factuelles dues aux hallucinations, la gestion d’agents multiples pour des tâches complexes, et la personnalisation de modèles spécifiques pour des performances accrues à moindre coût et avec une latence réduite. De plus, AWS a lancé Amazon Nova, une nouvelle génération de modèles fondamentaux capables de traiter des textes, des images et des vidéos, pour le développement d’applications pour la compréhension et la génération
de contenus multimédias.

Amazon Nova enrichit la famille des modèles fondamentaux d’Amazon. Ces modèles sont à même de traiter divers types d’entrées, comme le texte, les images et les vidéos, et permettent de créer des applications d’IA générative. Les applications sont diverses, les utilisateurs peuvent comprendre et analyser des vidéos, des graphiques et des documents, ou encore générer des contenus multimédias, comme des vidéos ou des images.

Nova, des IA spécialisées et multimodales

« Au sein d’Amazon, nous avons environ 1 000 applications GenAI en cours, et nous avons eu une vue d’ensemble des problèmes auxquels les créateurs d’applications sont encore confrontés, a déclaré Rohit Prasad, SVP d’Amazon Artificial General Intelligence. Nos nouveaux modèles Amazon Nova sont destinés à aider les créateurs internes et externes à relever ces défis et à fournir une intelligence et une génération de contenu convaincantes tout en réalisant des progrès significatifs en matière de latence, de rentabilité, de personnalisation, d’ancrage de l’information et de capacités agentiques. »

Les modèles de la gamme Amazon Nova disponibles sur Amazon Bedrock
  1. Amazon Nova Micro : un modèle textuel uniquement, conçu pour des réponses avec une latence minimale et à très faible coût.

  2. Amazon Nova Lite : un modèle multimodal économique, rapide pour traiter des entrées texte, image et vidéo.

  3. Amazon Nova Pro : un modèle multimodal offrant une combinaison optimale de précision, de vitesse et de coût pour une variété de tâches.

  4. Amazon Nova Premier : le modèle multimodal le plus performant pour des tâches complexes de raisonnement. Il est également conçu comme un modèle de référence pour la distillation d’autres modèles personnalisés (disponible au premier trimestre 2025).

  5. Amazon Nova Canvas : un modèle spécialisé dans la génération d’images.

  6. Amazon Nova Reel : un modèle de génération de vidéos.

SageMaker unifie le cycle de vie des données et des modèles

AWS a également présenté la nouvelle génération d’Amazon SageMaker, désormais intégrée dans une plateforme unifiée baptisée SageMaker Unified Studio. Cette interface centralisée regroupe des outils pour l’analyse SQL, le traitement des données à l’échelle du pétaoctet, l’exploration et l’intégration des données, le développement et l’entraînement de modèles, et l’intelligence artificielle générative en une seule plateforme intégrée. Cette unification permet aux utilisateurs de l’analyse de données, la préparation, l’intégration, l’entraînement de modèles et le développement d’applications d’IA générative.

Les utilisateurs peuvent ainsi exploiter des fonctionnalités issues de services tels qu’Amazon Athena, Amazon EMR, AWS Glue et Amazon Redshift, facilitant la gestion de l’ensemble du cycle de vie des données et des modèles au sein d’un environnement unique. AWS se positionne ainsi tout au long de la chaîne de traitement de l’intelligence artificielle avec des solutions complètes qui automatisent et optimisent les opérations informatiques et les déploiements de modèles de machine learning, y compris le développement de modèles, les tests, l’intégration, la publication et la gestion de l’infrastructure.

Améliorations du stockage et de l’analyse des données

Concernant le stockage de données, AWS a introduit de nouvelles fonctionnalités pour Amazon S3, notamment le support géré des tables Apache Iceberg. Cette intégration permet l’analyse des lacs de données avec des performances de requête jusqu’à trois fois plus rapides, affirme l’éditeur, et une gestion automatisée des métadonnées pour simplifier la découverte et la compréhension des données.

Sur le plan matériel, AWS a annoncé la disponibilité générale des instances Amazon EC2 alimentées par Trainium2, ses puces dédiées à l’entraînement des modèles d’IA. Selon AWS, ces instances disposent d’un rapport prix-performance supérieur de 30 à 40 % par rapport aux instances basées sur des GPU de génération précédente. De plus, AWS a présenté les Trn2 UltraServers, une nouvelle offre combinant 64 puces Trainium2 pour fournir plus de puissance de calcul, ainsi que les puces de prochaine génération Trainium3, attendues pour fin 2025, qui devraient quadrupler les performances actuelles.

Partenariats stratégiques et expansion des services

AWS continue de renforcer son écosystème à travers des partenariats stratégiques. Par exemple, la collaboration avec Adobe vise à intégrer Adobe Experience Platform sur AWS, permettant aux marques de renforcer l’engagement client grâce à des insights approfondis. De même, le partenariat avec PingCAP facilite l’expansion mondiale de TiDB Cloud, une offre de base de données en tant que service. Ces alliances illustrent la stratégie d’AWS visant à offrir des solutions complètes et intégrées pour répondre
aux divers besoins des entreprises.

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