Le guide des annonces d’AWS re:Invent 2024

Introduction

L’événement annuel AWS re:Invent 2024 s’est tenu à Las Vegas en toute fin d’année et a été le théâtre d’une soixantaine d’annonces de nouveaux services et partenariats, dont plus d’un tiers concernent l’IA générative. L’événement qui a accueilli 60 000 personnes semble à la mesure de la position de la filiale d’Amazon sur le marché du cloud. AWS demeure leader des services en cloud – des cabinets comme Synergy Research Group et Statista lui attribuaient 31 % des parts de marché au troisième trimestre, contre 20 % pour Azure et 12 % pour GCP – tout en affichant une attitude de suiveur technologique en matière d’IA.

En plus du partenariat privilégié qu’il entretient avec Anthropic et ses collections de LLM Claude (rival des GPT d’OpenAI mis en avant chez Azure), AWS peut compter sur l’exclusivité des modèles dédiés Amazon Titan, et désormais, Nova pour proposer aux développeurs des modèles qu’ils peuvent exploiter en inférence, au cœur de leurs applications.

En parlant d’inférence, l’intégralité des modules assemblables pour bâtir un flux d’IA générative est réunie sous la marque Bedrock. À la fois place de marché pour récupérer des LLMs et bibliothèque de fonctions prêtes à l’emploi, Bedrock s’enrichit de capacités comme le RAG (contextualisation et ancrage des réponses des modèles avec les données de l’entreprise), le routage des prompts entre différents LLM pour maximiser à la fois la précision des réponses et l’économie des coûts, ou encore de garde-fous contre la toxicité des contenus.

Toujours au chapitre des services dédiés à l’IA, la plateforme d’entraînement et de déploiement de modèles IA/ML évolue. Elle se pare désormais de fonctionnalités que l’on trouve d’ordinaire dans l’analytique (Snowflake, Databricks...) pour agglomérer les silos, assembler automatiquement des pipelines entre les services de données et d’IA d’AWS, ou encore mieux réguler les droits d’exploitation des informations. La communauté des ingénieurs de données a surtout retenu l’arrivée de S3 Table, une prise en charge native du format de table ouvert Apache Iceberg au sein du service de stockage objet.

À l’autre bout du spectre, l’assistant Amazon Q, équivalent de Copilot chez Azure et Gemini chez Google, est maintenant capable d’exécuter plus d’une cinquantaine d’actions dans une dizaine d’applications métiers en ligne. Mais AWS met surtout l’accent sur l’aide à la programmation, avec des fonctionnalités spécifiques à son contexte. Outre le fait qu’Amazon Q Developer pourrait générer des tests unitaires, agrémenter un code de commentaires explicatifs, il saurait diagnostiquer des ralentissements et des failles à l’échelle de son infrastructure cloud. Il saurait même rendre des applications Windows compatibles Linux et convertir des VM VMware en VM EC2.

Enfin, AWS lance des machines virtuelles basées sur la dernière génération des puces Trainium qu’il a lui-même mises au point. Comme le font Azure et GCP. Le point sans doute important ici est que les hyperscalers ne cherchent pas seulement à élargir l’offre en ressources de supercalcul. Ils sont surtout les seuls à savoir proposer une alternative crédible aux solutions de Nvidia.

Si ce dernier devait faire souffrir sa clientèle d’une pénurie quelconque, les entreprises en mal de puissance de calcul n’auraient d’autre choix que d’abandonner les datacenters d’appoint au profit des hyperscalers. À moins qu’AMD et Intel finissent par rattraper leur retard, les hyperscalers sont doucement en train de prendre une position dominante dans l’entraînement des modèles d’IA.

Ce guide essentiel s’est aussi attaché à prendre le témoignage de clients français d’AWS. Il apparaît que le numéro un des hyperscalers américains les séduit par une approche particulièrement technophile. Là où ses concurrents mettent en avant des conditions commerciales, AWS mise sur un esprit d’atelier, avec des méthodes éprouvées pour essayer rapidement une nouvelle technologie dès que germe une idée en entreprise.

1Infrastructure-

Être meilleur que les offres en datacenter

2IA-

Rattraper Azure et GCP

3Clients-

Une approche technophile qui fait mouche

4Partenaires-

Les mêmes fonctions sont désormais disponibles sur Azure et AWS

5Ateliers-

Cas pratiques pour administrer EC2 comme un datacenter