LAS VEGAS – Le géant de l’infonuagique AWS a présenté ce matin un ensemble d’annonces d’une ampleur rarement vue, posant les bases d’un futur où des milliards d’agents d’IA collaboreront dans des infrastructures toujours plus spécialisées. Pour Amazon, cette vision n’a rien d’un slogan. Les signaux viennent directement des millions de clients et partenaires qui expérimentent déjà ces systèmes, ainsi que des propres équipes internes de l’entreprise, qu’il s’agisse de logistique, de commerce ou d’informatique.

La première série d’annonces porte sur l’infrastructure, un territoire où AWS estime pouvoir faire la différence. Le partenariat avec NVIDIA, qui dure depuis plus de quinze ans, se renforce encore avec l’arrivée d’instances P60 basées sur les nouvelles puces DB300. Ce travail, qui touche autant le matériel que les couches logicielles et l’opérationnel, vise à garantir la performance et la fiabilité exigées par les modèles géants actuels. AWS rappelle d’ailleurs que les propres infrastructures d’entraînement à grande échelle de NVIDIA reposent déjà sur sa plateforme, un argument destiné à souligner la maturité de sa pile technologique.

AWS introduit ensuite un concept nouveau, les AI Factories, inspiré des collaborations à très grande échelle menées avec Anthropic, OpenAI ou encore Humain. L’idée est simple: permettre à de grands organismes publics ou à des entreprises soumises à des contraintes de souveraineté de déployer, chez eux, des infrastructures massives conçues et opérées conjointement avec AWS. À cela s’ajoute Trainium 3, une nouvelle génération de puces maison destinée autant à l’entraînement qu’à l’inférence. L’entreprise a aussi révélé les premières spécifications de Trainium 4, une architecture annoncée comme un bond majeur en calcul, en bande passante mémoire et en efficacité énergétique, confirmation que la stratégie d’AWS consiste à investir plusieurs générations à l’avance.

Sur la couche inférence, Bedrock demeure le cœur de l’écosystème. Plus de 100 000 clients l’utilisent désormais, et la plateforme accueillera 18 modèles additionnels, dont Google Gem 3, Minimax M2, NVIDIA Nemotron et les nouveaux modèles d’OpenAI. AWS en profite aussi pour lancer la gamme Nova 2, sa famille de modèles propriétaires: Lite pour les tâches quotidiennes à faible coût, Pro pour les raisonnements complexes, Sonic pour la conversation vocale temps réel, et un modèle multimodal complet pensé pour les besoins créatifs. Cette stratégie renforce l’idée que l’avenir ne sera pas dominé par un seul modèle, mais par un ensemble modulable selon les usages.

L’annonce la plus structurante concerne peut-être Nova Forge, une plateforme permettant aux entreprises de créer leur propre modèle de type frontier en combinant données internes et données préparées par Amazon. Les organisations peuvent choisir différents points de départ dans l’évolution du modèle, ajuster l’entraînement selon leurs besoins, puis déployer leur modèle sur Bedrock avec tous les garde-fous associés. AWS estime que cette capacité répond à une demande simple mais jusqu’ici irréalisable: disposer d’un grand modèle sur mesure, sans devoir investir des ressources colossales.

AWS a également dévoilé des nouveautés pour faciliter la création et la gestion d’agents. Bedrock Agent Core, lancé en juillet, dépasse déjà les deux millions de téléchargements du SDK, signe d’un intérêt fort pour ses blocs fonctionnels réutilisables. Deux ajouts majeurs arrivent: les politiques en langage naturel, qui définissent ce qu’un agent peut ou ne peut pas faire selon des règles opérationnelles, et un système d’évaluations continues, indispensable pour garantir que les agents se comportent comme prévu en conditions réelles. Pour AWS, ces fondations sont la clé du passage du prototype à la production.

L’entreprise propose aussi ses propres agents complets lorsque son expertise interne représente un avantage distinctif. Amazon Q centralise la recherche d’information et l’automatisation de tâches pour les employés. Amazon Connect évolue vers un service client vocal animé par Nova Sonic. Et AWS Transform étend désormais sa capacité à moderniser automatiquement n’importe quelle application ou langage, un enjeu essentiel pour réduire la dette technologique qui freine l’adoption de l’IA dans de nombreuses organisations.

La présentation a aussi laissé transparaître une évolution culturelle majeure chez AWS: la conviction que les agents ne doivent plus être envisagés comme de simples assistants ponctuels, mais comme des collaborateurs logiciels capables de travailler en autonomie prolongée. Les équipes d’Amazon ont partagé leurs propres apprentissages internes, notamment la nécessité de cesser de surveiller continuellement les agents, de leur confier des objectifs plutôt que des tâches, et d’accepter qu’ils puissent opérer en parallèle par centaines ou milliers. Ces changements de pratiques figurent désormais au cœur de leur vision du développement logiciel.

Les Frontier Agents constituent l’aboutissement de cette réflexion. Avec Hero Autonomous Agent, AWS promet un compagnon de développement capable d’appliquer ses apprentissages à plusieurs dépôts de code en parallèle, tout en conservant une mémoire durable entre les sessions. L’agent de sécurité introduit une approche continue et proactive de la détection de vulnérabilités, en intégrant l’analyse des dépendances, la conformité et même des tests d’intrusion automatisés. Quant au DevOps Agent, il introduit un principe inédit: un « analyste de production » qui ne dort jamais, capable de recommander des actions correctives et d’aider à réduire drastiquement les temps de rétablissement lors des incidents.

Même les services historiques d’AWS évoluent pour s’adapter à cette nouvelle ère. S3 pourra bientôt accueillir des objets allant jusqu’à 50 téraoctets, une réponse directe à l’augmentation fulgurante des données nécessaires aux modèles. Lambda, de son côté, introduira des fonctions durables mieux adaptées aux agents à long cycle de vie. Dans les bases de données, de nouveaux plans d’économie visent à diminuer le coût de fonctionnement de systèmes qui devront gérer des volumes toujours plus importants. Et en sécurité, GuardDuty voit son périmètre élargi afin d’intégrer davantage d’environnements cloud.

Avec cette série d’annonces, AWS ne cherche pas seulement à élargir son offre, mais à redéfinir la manière dont les entreprises conçoivent leurs applications et leurs équipes techniques. Dans la vision défendue aujourd’hui, les développeurs deviennent les superviseurs d’un réseau d’agents autonomes, les infrastructures deviennent adaptatives, et les modèles ne sont plus des artefacts figés mais des composants vivants, personnalisables à volonté. Un virage qui, pour AWS, marque le début d’une nouvelle phase de l’informatique professionnelle.

Transparence : Cet article a été rédigé lors d’un voyage de presse invité par AWS, sans aucun droit de regard d’AWS sur mon contenu.

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