Alors qu'Amazon Web Services s'apprête à se « réinventer » une nouvelle fois lors de sa conférence annuelle destinée à ses clients cette semaine (1-5 décembre, Las Vegas), l'humeur des clients d'AWS passe de la curiosité à l'urgence. Après une année au cours de laquelle Microsoft et Google ont renforcé leurs discours autour des données unifiées, des plateformes IA et des agents prêts à l'emploi, la filiale d'Amazon ne peut plus compter sur son envergure, son ampleur ou sa feuille de route pour conserver la confiance des directeurs IT. Selon les analystes, l'hyperscaler doit plutôt répondre à quatre préoccupations clefs s'il souhaite conserver sa position de leader sur le marché du cloud.

1/ Combler les lacunes d'intégration entre analyse, data et  IA...

Selon les analystes, bien qu'AWS soit en tête en termes de capacités brutes et d'étendue des services, il est à la traîne en matière d'intégration et d'unification des données, d'analyse, d'apprentissage automatique et d'IA. « Il est en retard sur ses concurrents en termes de simplicité et d'intégration », a déclaré Phil Fersht, CEO de HFS Research. « Les clients veulent moins de fossé entre l'analyse, l'apprentissage automatique et l'IA générative. Ils veulent une gouvernance unifiée et une couche de métadonnées cohérente afin que les agents puissent raisonner à travers les systèmes », a-t-il déclaré. Lors de son événement client Ignite le mois dernier, Microsoft a renforcé sa plateforme unifiée de données et d'analyse Fabric IQ, avec des capacités supplémentaires d'analyse sémantique. AWS s'est également essayé à l'unification de ses services IA et analytique avec le lancement de SageMaker Unified Studio l'année dernière, mais n'a pas encore atteint le niveau de simplicité promis par les offres IQ de Microsoft. En ce qui concerne ses derniers services d'analyse IA, les DSI peuvent s'attendre à plus ou moins la même chose, a déclaré David Linthicum, consultant indépendant et ancien directeur de la stratégie cloud chez Deloitte Consulting. « De manière réaliste, ils peuvent s'attendre à ce qu'AWS continue d'intégrer ses services existants ; le test clef sera de voir si cela se traduit par une moindre complexité et un temps d'analyse plus rapide, et pas seulement par de nouveaux noms de services. »

2/ ... et le manque de cohésion dans la stratégie IA

Cette complexité ne se limite pas à l'analyse. Le même manque de cohésion se répercute désormais sur la stratégie de plateforme IA d'AWS, où le géant du cloud risque de perdre du terrain malgré son avantage en matière de calcul. « SageMaker est toujours respecté, mais il ne domine plus le débat sur les plateformes d'IA. Les frameworks open source tels que Ray, MLflow et KubeRay gagnent rapidement en popularité auprès des développeurs, car ils apportent une grande flexibilité et évitent le verrouillage », explique M. Fersht. Cette fragmentation est précisément ce que les partenaires souhaitent voir AWS corriger en proposant des parcours MLOps plus clairs et plus affirmés, une intégration plus poussée entre Bedrock et SageMaker, ainsi que des modèles prêts à l'emploi qui aident les entreprises à passer de la création de modèles au déploiement d'agents réels à grande échelle.

3/ Plus de plug and play, moins de bricolage

Les lacunes des outils AWS ne s'arrêtent pas là, selon M. Fersht. L'hyperscaler se concentre sur la fourniture des composants nécessaires à l'IA agentique et laisse aux autres le soin de les intégrer, ce qui rend l'utilisation de ses services plus difficile pour les utilisateurs professionnels. « AWS fournit des primitives puissantes, mais ses concurrents proposent des agents prêts à l'emploi, plus proches des workflows et de leurs attentes. Les entreprises veulent à la fois de la puissance et de la simplicité », explique M. Fersht. Bien que l'on suppose que les entreprises sont suffisamment grandes pour créer elles-mêmes leurs propres solutions, elles veulent davantage de produits prêts à l'emploi que ne l'imagine l'éditeur, explique M. Fersht : « Elles ne veulent pas tout concevoir à partir de zéro. Elles veulent des modèles d'agents réutilisables qui correspondent aux tâches liées aux ventes, aux services, aux opérations informatiques et à la chaîne d'approvisionnement. » En fait, si l'entreprise veut rivaliser avec ses concurrents pour devenir la plateforme d'agents par défaut des entreprises, elle doit masquer la complexité derrière des abstractions de plus haut niveau et simplifier sa pile d'agents, miser davantage sur les agents au niveau des flux de travail et fournir à ses clients des conseils clairs sur le déploiement sécurisé, la responsabilité et le retour sur investissement, a-t-il déclaré.

4/ Ne pas oublier le vibe coding

Comme d'autres hyperscalers, AWS mène des expériences audacieuses dans le domaine du vibe coding (développer des logiciels en laissant une IA générative écrire quasiment tout le code à partir de simples descriptions en langage naturel) et des IDE agentiques, où il n'existe pas de consensus clair sur ce que veulent réellement les développeurs, selon M. Fersht. « Tout le monde expérimente, car personne n'a encore trouvé la solution pour le workflow des développeurs de dernière génération. AWS ne fait pas exception », a-t-il déclaré, ajoutant qu'à certains égards, la société s'est montrée plus conservatrice que ses concurrents. Le fournisseur va certainement présenter ses prochaines innovations mais bien qu'il ait défini le secteur du cloud computing en 2006, il se retrouve aujourd'hui, à bien des égards, en position de rattrapage.