Amazon Bedrock

Ce que c’est

Amazon Bedrock est le service managé d’AWS pour appeler des modèles de fondation depuis votre propre compte AWS, et depuis 2025 ce sont deux produits sous un même nom. Bedrock au sens strict est la couche modèles : Claude (Fable, Opus, Sonnet et Haiku), GPT-5.5 et GPT-5.4 d’OpenAI (disponibles en général sur Bedrock depuis le 1er juin 2026), Amazon Nova, gpt-oss, Llama, Mistral et une longue traîne de modèles à poids ouverts, le tout derrière IAM, CloudTrail et votre VPC. Autour se trouvent Guardrails (filtres de contenu, de PII et de grounding), Knowledge Bases (RAG managé) et l’inférence par lots et par niveaux. Bedrock AgentCore est la couche agents : un Runtime qui exécute chaque session d’agent dans sa propre microVM, un Gateway qui transforme des API et des fonctions Lambda en outils MCP, plus Memory, Identity, Policy, Observability, Evaluations, un Browser managé et un Code Interpreter.

2026 a déplacé le centre de gravité vers AgentCore. Un harness managé est entré en preview le 22 avril 2026 : vous déclarez un modèle, un prompt système et des outils, et AWS fait tourner la boucle de l’agent pour vous, sans code d’orchestration ; quand il ne suffit plus, vous l’exportez en code Strands. La même version a apporté une AgentCore CLI pour des déploiements en infrastructure as code et des AgentCore skills pour les assistants de code. AgentCore a ajouté US West (N. California) et Asia Pacific (Hyderabad) le 27 août. Entre-temps, le Bedrock Agents d’origine a été renommé Bedrock Agents Classic et fermé aux nouveaux clients le 30 juillet 2026 ; AWS recommande elle-même de migrer ces charges vers AgentCore.

Pourquoi les équipes ops arrivent ici

La question est presque toujours la même : notre équipe sécurité exige que les modèles tournent dans notre tenant AWS ; Bedrock plus AgentCore suffit-il, ou faut-il encore Dust, Glean ou Copilot Studio ? Bedrock répond clairement à la première moitié. Claude sur Bedrock tourne sur une infrastructure gérée par AWS sans accès opérateur (le personnel d’Anthropic ne peut pas atteindre la stack d’inférence), les prompts ne servent pas à entraîner les modèles et chaque appel apparaît dans CloudTrail sous votre compte. La consommation compte aussi dans un engagement de dépense AWS existant, et c’est souvent ce qui fait valider le budget.

Il ne répond pas à la seconde. Bedrock est une plateforme pour ceux qui construisent. Knowledge Bases sait ingérer S3, SharePoint, Confluence et Salesforce, mais il n’y a ni application de chat pour les employés, ni recherche qui respecte les droits de chaque utilisateur à travers les outils de l’entreprise, ni console d’administration qu’un manager RevOps puisse piloter. Les cas ops où il se justifie sont ceux qu’un ingénieur prendra en charge : un pipeline d’intake de contrats pour le Legal Ops qui classe les documents arrivant dans S3 et en extrait les données de clauses ; un agent d’hygiène de pipeline qui lit Salesforce via un outil du Gateway et écrit des corrections proposées dans une file de revue ; un tri Recruiting qui note les candidatures selon une grille et doit garder les données des candidats dans l’UE ; la couche IA derrière Amazon Connect pour le support.

La réalité des prix

Pas de prix par siège. Vous payez au token pour les modèles et à l’unité pour tout le reste, facturé sur votre compte AWS.

• Claude Sonnet 5.5 : 2 USD par million de tokens en entrée et 10 USD par million de tokens en sortie sur l’endpoint global, soit le prix catalogue d’Anthropic. Opus 5.5 coûte 4/20 USD ; Haiku 5.5, 0,10/0,50 USD pour des prompts jusqu’à 100 000 tokens.
• Les endpoints régionaux coûtent 10 % de plus. Fixer l’inférence sur une région ou une géographie (profils d’inférence US, EU, JP ou AU) pour la résidence des données ajoute 10 % à la facture de tokens : Sonnet 5.5 passe à 2,20/11 USD.
• Remises contre patience : l’inférence par lots est 50 % moins chère que l’on-demand pour les modèles qui la proposent, le niveau Flex est à -50 % et Priority coûte 75 % de plus.
• Guardrails : 0,15 USD pour 1 000 unités de texte pour les filtres de contenu ou les sujets interdits, 0,10 USD pour les filtres d’informations sensibles (PII).
• AgentCore : Runtime à 0,0895 USD par vCPU-heure et 0,00945 USD par Go-heure, facturé à la seconde ; Gateway à 0,005 USD pour 1 000 appels d’outils ; Memory long terme à 0,75 USD pour 1 000 enregistrements par mois plus 0,50 USD pour 1 000 récupérations. Le harness managé, la CLI et les skills sont sans surcoût. Observability est facturé comme CloudWatch.

Un ordre de grandeur : un agent RevOps interne qui traite 3 000 sessions par mois, chacune d’environ 20 000 tokens en entrée et 1 500 en sortie sur Sonnet 5.5, fixé dans l’UE. Tokens : environ 165 USD au tarif global, environ 182 USD avec la prime régionale. Runtime, en comptant large une vCPU et 2 Go retenus cinq minutes par session : environ 27 USD. Gateway, Guardrails et Memory réunis : moins de 10 USD. Total : environ 215 USD par mois, soit près de 2 600 USD par an. La facture AWS est le petit chiffre. Le vrai coût, c’est l’ingénieur qui construit, évalue et maintient l’agent, et c’est pourquoi une équipe ops de 50 personnes s’en sort généralement mieux avec un produit facturé au siège.

Idéal pour

Une équipe plateforme ou d’ingénierie RevOps dans une entreprise déjà standardisée sur AWS, avec au moins un ingénieur propriétaire du développement, qui a besoin d’agents ou de pipelines documentaires dont les données doivent rester dans le compte et la région AWS. Il l’emporte nettement quand la charge est volumineuse et back-office (extraction, classification, enrichissement, scoring), car à cette échelle le prix au token sur Haiku ou Sonnet bat d’un ordre de grandeur le prix au siège ou à la conversation.

À éviter si

Une équipe ops qui veut que ses employés discutent avec la connaissance de l’entreprise dès la semaine prochaine. Bedrock ne fournit ni interface utilisateur, ni recherche respectant les droits dans Slack, Drive et SharePoint, ni console d’administration pour les non-ingénieurs. Pour cela, achetez Dust, Glean ou Langdock, et branchez-les sur des modèles Bedrock si votre équipe sécurité l’exige. C’est aussi le mauvais achat pour une entreprise Microsoft 365 dont les agents vivent dans Teams : là, Copilot Studio apporte l’identité et la distribution sans effort supplémentaire.

Face aux alternatives

• Microsoft Foundry (Azure) — leader en parts de marché, avec Bedrock, parmi les plateformes de modèles des hyperscalers. Choisissez-le quand votre identité et vos données vivent dans Entra et Azure, ou quand les agents sont livrés dans Teams via Copilot Studio. Depuis juin 2026, l’avantage de l’exclusivité OpenAI a disparu : GPT-5.5 tourne aussi sur Bedrock.
• Google Cloud Vertex AI — la troisième option hyperscaler. Choisissez-le quand l’entrepôt de données est BigQuery, que l’entreprise tourne sur Google Workspace et que Gemini est le modèle que vous voulez en premier.
• Claude Platform on AWS — le nouvel entrant le plus récent et le plus rapide sur les fonctionnalités. Opéré par Anthropic et facturé via AWS Marketplace, il donne en général accès le jour même aux nouvelles fonctionnalités de Claude, dont Agent Skills, l’exécution de code, la Files API et Claude Managed Agents, dont aucune n’est prise en charge par Claude sur Bedrock. Choisissez-le quand vous voulez la boîte à outils d’agent complète de Claude et pouvez accepter Anthropic comme sous-traitant des données. Choisissez Bedrock quand l’exigence est littéralement « AWS l’opère, le fournisseur ne le voit jamais ».
• Dust / Langdock / Glean — choisissez-les quand l’acheteur est un responsable ops, pas un ingénieur, et que le besoin porte sur des assistants avec connecteurs et droits, pas sur un pipeline. Ils complètent Bedrock plus qu’ils ne le concurrencent.

Points de vigilance

• Claude sur Bedrock n’est pas l’API Claude complète. La version Bedrock de Claude n’a ni Files API, ni recherche web ni exécution de code côté serveur, ni Agent Skills, ni connecteur MCP, ni endpoint Message Batches, ni Claude Managed Agents. Garde-fou : avant de vous engager, listez chaque fonctionnalité de Claude dont dépend votre conception et vérifiez-la dans le tableau des fonctionnalités Bedrock d’Anthropic. Si la liste contient Skills ou Managed Agents, évaluez plutôt Claude Platform on AWS.
• La résidence des données est un réglage, pas un défaut. L’endpoint global est le moins cher et route les requêtes vers n’importe quelle région disposant de capacité. Garde-fou : pour des données européennes ou réglementées, n’appelez que des endpoints régionaux ou des profils d’inférence géographiques, budgétez la prime de 10 % et imposez-la par une politique IAM qui refuse les ARN des profils d’inférence globaux.
• Bedrock Agents Classic est une impasse. Il est fermé aux nouveaux clients depuis le 30 juillet 2026, et les tutoriels écrits avant l’enseignent encore. Garde-fou : construisez les nouveaux agents uniquement sur AgentCore et mettez tout agent Classic existant sur un plan de migration au lieu de l’étendre.
• Le harness managé est encore en preview. Il tourne dans quatre régions (N. Virginia, Oregon, Frankfurt, Sydney) et n’est pas couvert par les engagements de disponibilité générale. Garde-fou : utilisez-le pour prototyper, puis exportez l’orchestration en code Strands et déployez-la sur AgentCore Runtime avant que quoi que ce soit côté client n’en dépende.
• Les coûts se répartissent sur cinq compteurs. Tokens, Runtime, Gateway, Memory et CloudWatch sont facturés séparément, si bien qu’aucune page ne montre ce que coûte un agent. Garde-fou : taguez chaque ressource AgentCore et chaque profil d’inférence avec le nom de l’agent, activez ces tags comme tags de répartition des coûts et configurez une alerte AWS Budgets par agent à 120 % de la prévision.

À voir aussi : la stack de déploiement de l’IA en entreprise et la stack d’exploitation des agents IA montrent où une plateforme de modèles comme Bedrock se place à côté des couches assistants, gouvernance et observabilité.