C’est quoi AWS re:Invent et pourquoi y participer ?
AWS re:Invent est la conférence annuelle d’Amazon Web Services. Organisée à Las Vegas, elle réunit chaque année plus de 60 000 passionnés développeurs, architectes, décideurs IT et dirigeants d’entreprises. L’événement joue un rôle unique dans l’écosystème technologique : il sert de vitrine aux innovations d’AWS et définit, en grande partie, la trajectoire du cloud pour les années à venir.
Participer physiquement ou via les live au AWS re:Invent permet de :
- Comprendre les grandes tendances technologiques mondiales (cloud, IA, data, sécurité).
- Découvrir en avant-première les nouveaux services et produits AWS.
- Se former grâce au plusieurs centaines de sessions techniques et ateliers pratiques réparties sur les 5 jours de l’évènement. Ces sessions sont animées en partie par les leaders produits & experts AWS, offrant un niveau et qualité de formation sans égale.
- Rencontrer et échanger avec les équipes AWS mais aussi les acteurs de l’écosystème.
- S’inspirer de retours d’expérience concrets d’entreprises de tous secteurs.
C’est aussi un espace d’échange entre experts techniques et décideurs métiers, ce qui en fait un événement particulièrement intéressant pour ceux qui souhaitent anticiper les transformations numériques.
Panorama synthétique : le fil rouge de re:Invent 2025
Le thème dominant de re:Invent 2025 est indiscutable : IA pour l’entreprise — mais pas seulement des modèles ; AWS pousse un récit complet qui va des modèles foundation aux agents autonomes, en passant par le matériel optimisé pour l’IA et des offres cloud optimisées pour coûts / performances. Les annonces se répartissent en grandes familles :
- Modèles et plateformes d’IA : nouveaux modèles (Nova 2), offres de customization (Nova Forge) et capacités Bedrock/Agent pour produire des agents de production.
- Agents & agentic AI : orientation vers agents « prêts pour la production » (AgentCore, Bedrock agents) pour automatiser workflows métiers.
- Infrastructure et puces : nouveau CPU Graviton5, serveurs Trainium3 Ultra pour entraînement, et optimisations réseau / stockage pour charges data-intensives.
- Plateformes données & bases : évolutions RDS, nouveaux supports d’instances, mises à jour pour scalabilité et coût.
- Sécurité, observabilité, et productivité dev : améliorations ciblées pour faciliter adoption en entreprise (audit, contrôles agents, observabilité pour environnements AI).
Le clou du spectacle pour moi ? Les Frontier Agents, trois nouveaux agents présentés en avant-première :
- Kiro Autonomous Agent : lit votre codebase, apprend les préférences de l’équipe et peut travailler seul pendant des heures, voire des jours entiers.
- Un agent dédié à la sécurité qui réalise automatiquement les code reviews et les scans de vulnérabilités.
- Un agent DevOps capable de prévenir les incidents lors des déploiements en production.
Ces agents ne se contentent plus de répondre à des questions. Ils planifient, codent, testent, déploient. Et surtout, ils se souviennent de vous. Grâce à la nouvelle fonction mémoire d’AgentCore, un agent peut retenir vos habitudes, vos patterns de code, vos processus internes.
Mon moment fort de re:Invent 2025
C'était probablement l'une des keynotes les plus attendues de cette édition 2025 de re:Invent, “a special” Keynote du CTO d’Amazon, le Dr. Werner VOGELS.
Il nous a livré une réflexion marquante sur le futur de la programmation et le « développeur de la Renaissance ». Cette Keynote marquait sa dernière intervention en tant que principal orateur. Au travers d’un passage de relais émouvant et touchant, son message s’adresse à l’ensemble de la communauté technologique : il s’agit désormais d’embrasser une vision élargie du développement, où l’intelligence artificielle devient un partenaire au service de la créativité humaine.
Mais plutôt que de m'épancher au travers de mes mots, je vous invite à la regarder (1h de temps bien investi :) ) : YouTube Video Link
Mon Top 11 des annonces AWS re:Invent 2025
Pour plus de détails & d’annonces disponible sur : https://aws.amazon.com/fr/blogs/aws/top-announcements-of-aws-reinvent-2025/
1. AgentCore — Plateforme pour agents IA “production-ready”
AgentCore est la plateforme d’AWS pour construire, déployer et gérer des agents IA robustes. À re:Invent 2025, AWS a ajouté : un système de policy (règles de comportement / limites) pour contrôler ce que les agents peuvent faire, des mécanismes de mémoire épisodique (mémoire des interactions passées), et un framework d’évaluation continue (13 évaluateurs pré‑construits pour mesurer la qualité, la sécurité, la conformité des agents).
Impacts
- Permet de lancer des agents IA en production de manière sécurisée et scalable, avec garde‑fous et supervision.
- Facilite la maintenance, le suivi des performances et le contrôle des comportements — ce qui réduit les risques (erreurs, dérives, comportements non maîtrisés).
- Diminue le coût et la complexité liés à l’opérationnalisation d’agents IA, par rapport à des solutions “maison”.
Use cases
- Agents internes de support ou helpdesk (IT, RH, support utilisateurs) capables de conserver le contexte des conversations sur le long terme.
- Agents qui automatisent des workflows métiers complexes (orchestration, analyses, trigger d’actions) — tout en respectant des règles de gouvernance.
- Chatbots d’entreprise évolués, personnalisés et conformes, avec traçabilité des décisions et auditabilité.
2. Frontier Agents — Agents autonomes pour code, sécurité, DevOps
AWS a dévoilé une nouvelle catégorie d’agents autonomes, les “Frontier Agents”. Le pack inclut des agents comme Kiro (agent “code writer / assistant dev”), un agent sécurité (audit de code, revue, détection de vulnérabilités), et un agent DevOps (assistance au déploiement, prévention d’incidents, automatisation des opérations).Ces agents fonctionnent de façon autonome pendant des heures voire des jours, sans intervention humaine permanente.
Impacts
- Le développement logiciel et les opérations deviennent partiellement automatisables — ce qui peut accélérer les cycles, réduire les erreurs, et diminuer la charge opérationnelle.
- Possibilité de rendre certaines tâches techniques accessibles avec moins de ressources humaines.
- Réduction du “time to market” pour le développement et le déploiement d’applications.
Use cases
- Un agent qui génère du code, corrige ou améliore des modules, ou adapte du code legacy automatiquement (via Kiro).
- Un agent sécurité qui scanne le code ou les configurations, identifie les vulnérabilités, et émet des alertes ou corrige automatiquement — ce qui améliore la posture sécurité.
- Un agent DevOps qui gère les déploiements, surveille les incidents, automatise les rollbacks, ou lance les pipelines CI/CD — tout en respectant les bonnes pratiques.
3. Nova Forge — Personnalisation de modèles IA sur mesure
Nova Forge est un service qui permet aux entreprises de partir d’un modèle “starter” (checkpoint pré‑entraîné fourni par AWS) et de le spécialiser avec leurs propres données, pour obtenir un modèle ajusté à leur domaine / leur métier. Cela évite le coût et la complexité d’un entraînement from-scratch. Nova Forge s’intègre avec la famille de modèles Amazon Nova (dont les nouvelles versions présentées en 2025), ce qui facilite le déploiement via les services AI d’AWS.
Impacts
- Démocratise l'IA spécifique métier : des entreprises qui ne sont pas de purs labs ML peuvent avoir des modèles sur-mesure.
- Réduit le time-to-value : moins d'efforts en data science brute, plus rapide à déployer.
- Améliore la pertinence des résultats IA — les modèles sont adaptés au vocabulaire, aux données et au contexte de l’entreprise.
Use cases
- Modèles internes pour l’analyse de documents spécifiques (contrats, rapports, logs, etc.).
- Chatbots ou assistants métiers spécialisés (support client, support technique, FAQ interne).
- Génération de contenu personnalisé selon le domaine, ou classification / extraction de données sur mesure.
4. AWS AI Factories — Infrastructure IA On‑Premise / hybride
AWS a annoncé l’offre AWS AI Factories : la possibilité pour des entreprises ou organisations (notamment régulées ou soucieuses de souveraineté des données) de déployer l’infrastructure IA AWS directement dans leurs propres datacenters. Cela peut combiner des GPUs (ou les puces AWS), le réseau, les services de modèle, etc., tout en conservant le contrôle des données.
Impacts
- Permet aux organisations soucieuses de la compliance, de la souveraineté des données ou des contraintes réglementaires (secteurs santé, gouvernement, finance…) d’utiliser les services IA AWS.
- Réduit les freins à l’adoption de l’IA pour les entreprises ayant des contraintes “on-premise” ou hybrid cloud.
- Offre une alternative à l’externalisation totale : IA “privée”, performante, sécurisée.
Use cases
- Déploiement de modèles IA internes pour des données sensibles (données clients, données personnelles, données réglementées).
- Exploitation de l’IA pour des usages métiers tout en respectant des contraintes de localisation des données.
- Modernisation d’infrastructures IT existantes avec ajout de capacités IA, sans migrer entièrement vers le cloud public.
5. AWS Transform — Modernisation de code legacy + migration accélérée
L’offre AWS Transform a été présentée comme un service capable de moderniser des applications, code, voire des langages ou frameworks “legacy”, en utilisant des agents IA pour réécrire du code, migrer des applications, ou adapter des environnements hérités vers des stacks modernes. AWS revendique une accélération jusqu’à 5× plus rapide qu’une réécriture manuelle.
Impacts
- Réduit le coût et le temps de migration ou de modernisation d’applications anciennes.
- Facilite la transition d’anciennes architectures vers des stacks cloud native.
- Permet d’optimiser les ressources humaines en automatisant des parties laborieuses (refactoring, réécriture, compatibilité).
Use cases
- Migration d’applications legacy (monolithes .NET, anciens frameworks, programmes obsolètes) vers des architectures modernes (microservices, serverless…).
- Refactoring de code ancien afin d’améliorer la maintenabilité, la sécurité ou la performance.
- Conversion d’anciennes bases de code pour les intégrer dans des pipelines CI/CD modernes, ou des architectures cloud.
6. Multicloud AWS – Google Cloud (Interconnect / Networking)
AWS et Google Cloud ont annoncé un service de connectivité multicloud, permettant d’établir des liaisons privées haut-débit entre AWS et Google Cloud via un réseau interconnecté managé, simplifiant la mise en place d’architectures cross‑cloud.
Impacts
- Facilite la cohabitation d’infrastructures et services dans plusieurs clouds tout en gardant des performances réseau garanties.
- Réduit la complexité technique pour les organisations qui veulent tirer parti de services AWS + Google Cloud simultanément.
- Permet des architectures hybrides / multi‑cloud plus robustes et flexibles.
Use cases
- Disposer d’applications ou data pipelines répartis entre AWS et Google Cloud (ex. stockage sur AWS, analytics sur GCP).
- Scénarios de haute disponibilité cross‑cloud, résilience ou répartition géographique / multi‑régions.
- Migration progressive ou “cloud agnostic” : certains workloads sur AWS, d’autres sur Google Cloud, avec connectivité privée.
7. Nouvelle génération de modèles Amazon Nova
AWS a élargi la famille Amazon Nova avec de nouveaux modèles foundation couvrant des usages variés : génération de texte, multimodal (texte / image / audio / vidéo), conversation, code, agents, etc.
Impacts
- Offre une base polyvalente pour de nombreux cas d’usage, sans nécessiter un entraînement from-scratch.
- Rend l’IA plus accessible pour les entreprises — un modèle unique peut suffire pour du texte, des images, du multimédia ou des agents.
- Facilite l’intégration de l’IA dans des applications diverses, de la génération de contenu à l’analyse multimédia.
Use cases
- Chatbots / assistants multimodaux (texte, voix, image).
- Génération de contenu, résumé automatique, conversion de médias, enrichissement multimédia.
- Support à la créativité (images, médias), prototypage rapide, UX adaptées.
8. Entraînement IA haute performance — Trainium3 UltraServers + Graviton5 pour AI / compute générique
AWS a présenté des serveurs optimisés pour l’IA : les Trainium3 UltraServers, permettant un entraînement de modèles IA volumineux plus rapide et plus efficace que les GPU classiques, avec une performance et une efficacité énergétique améliorées.Parallèlement, AWS a lancé des CPU maison plus puissants pour le compute général : les AWS Graviton5, pour des workloads cloud non-IA (applications, bases, data, etc.).
Impacts
- Réduction des coûts et du temps pour entraîner ou inférer des modèles IA, ce qui rend l’IA volumineuse plus accessible.
- Meilleure efficacité énergétique et performance pour les workloads cloud généralistes — potentielle baisse du TCO.
- Permet de standardiser l’infrastructure autour d’une pile AWS optimisée pour IA + compute classique.
Use cases
- Entraînement de modèles IA volumineux (LLM, multimodaux) en interne.
- Inférence à grande échelle pour des applications de production.
- Hébergement d’applications backend, data ou analytique optimisées coût/performance.
9. Mises à jour de sécurité & conformité liées aux agents IA / workloads cloud (ex : surveillance, audit, threat detection)
Avec la montée des agents IA et des workloads dynamiques, AWS étend ses services de sécurité : surveillance des environnements EC2/ECS, détection de comportements suspects, audit et journalisation d’actions, logs d’interactions d’agents, conformité à grande échelle.
Impacts
- Meilleure gestion des risques liés à l’IA et aux agents : fuite de données, actions non autorisées, dérives.
- Confiance accrue pour les entreprises dans le déploiement de l’IA en production.
- Réduction de la charge sur les équipes sécurité / compliance, avec automatisation de la surveillance.
Use cases
- Environnements réglementés (santé, finance) où chaque action doit être tracée.
- Déploiement d’agents IA en production avec auditabilité complète.
- Détection automatique de menaces dans des architectures cloud complexes.
10. Intégration serverless & orchestration IA — combiner fonctions, agents, workflows
Grâce à la combinaison d’AgentCore, des agents Frontier, des modèles Nova, et de l’infrastructure optimisée (Trainium, Graviton), AWS rend possible la mise en place d’architectures serverless hybrides + IA : fonctions courtes, agents long‑running, pipelines data, automatisation d’actions.
Impacts
- Simplifie le développement d’applications modernes combinant IA & cloud.
- Offre plus de flexibilité et de modularité dans l’architecture : serverless, agents, data, orchestration.
- Permet de construire des systèmes adaptatifs, scalables, plus dynamiques.
Use cases
- Pipelines de traitement de données + IA + automatisation (ex. ingestion, nettoyage, inférence, action).
- Applications métiers complexes, mêlant interface utilisateur, IA, orchestration backend.
- Workflows dynamiques : enchaînements d’actions IA + serverless + agents selon des événements.
11. Gouvernance & “fair use” des agents IA — supervision, contrôle, éthique
Avec les outils d’AgentCore (policy, memory, évaluation) + les services de sécurité et monitoring, AWS met en place un cadre pour que ses services IA et agents soient conformes, contrôlables, auditables, et respectueux des règles d’éthique / compliance.
Impacts
- Réduit les risques de dérives, de non-conformité, ou de mauvaise utilisation de l’IA.
- Facilite l’adoption de l’IA dans des secteurs sensibles — finance, santé, data confidentielle.
- Permet de concilier innovation (IA, agents) et respect des contraintes réglementaires.
Use cases
- Agents IA en production avec logs d’audit, contrôle des actions, traçabilité complète.
- Applications sensibles (personnelles, confidentielles) nécessitant transparence, compliance et gouvernance.
- Systèmes hybrides IA + humains, où l’homme garde un rôle de supervision / validation.
🎯 Pourquoi ce “top 11” illustre un tournant majeur pour le cloud et l’IA
Avec ces annonces, AWS — historiquement un fournisseur d’infrastructure cloud — se positionne plus que jamais en plateforme complète d’IA “end-to-end” : infrastructure, modèles, agents, gouvernance, connectivité, hybridation on‑premise/cloud, orchestration, etc. Cela signifie que l’IA cesse d’être un simple ajout technologique, pour devenir un socle central du système d’information — accessible, scalable, et industrialisable.
Pour les entreprises, c’est une opportunité de raccourcir drastiquement le chemin entre l’idée IA et la mise en production, tout en gardant contrôle, sécurité et gouvernance.
