Comparer les offres d’IA générative des principaux fournisseurs cloud
- Cloud networking
- 28 juillet 2025
Évitez la surcharge liée à l’IA et comparez facilement les principales offres d’IA générative d’AWS, Azure et Google Cloud.
Table des matières
Au cours des deux dernières années, les offres d’IA générative ont explosé dans l’univers du cloud (et ailleurs). Les principaux fournisseurs de services cloud (CSP) sont idéalement placés pour mener la danse : ils disposent des ressources nécessaires à l’entraînement des modèles et leurs clients sont naturellement des adopteurs précoces et gros utilisateurs d’IA.
Même s’il est tentant de céder à la pression ambiante et d’adopter ces solutions sans attendre, vous tirerez davantage parti de l’IA générative en sélectionnant et en intégrant vos options avec une intention stratégique. Nous avons rassemblé ici les principaux produits et extensions d’IA proposés par les trois grands fournisseurs cloud, pour vous aider à démarrer au bon endroit.
De nouveaux produits, extensions et fonctionnalités sortent en permanence ; cette liste n’est donc pas exhaustive. Consultez les liens fournis pour obtenir les informations les plus à jour.
Amazon Web Services
Même si AWS n’a pas été le premier sur le marché, ses investissements grandissants dans l’IA lui ont permis d’en intégrer dans presque chaque recoin de sa suite de produits.
Pour aider les utilisateurs à s’y retrouver, AWS présente également des cas d’usage qui « réinventent l’expérience client, améliorent la productivité et accélèrent la croissance ».
Amazon Bedrock
Amazon Bedrock est un service entièrement géré et sans serveur qui offre aux développeurs un environnement sécurisé et collaboratif pour créer, lancer et exécuter toutes sortes d’applications.
Bedrock regroupe des modèles de fondation (FMs) signés Amazon et d’autres leaders de l’IA — le tout géré via une API unique — pour alimenter ces applications, ouvrant un champ de possibilités en constante évolution.
Vous pouvez expérimenter et évaluer ces FMs afin de créer des applications et des agents d’IA générative personnalisés qui utilisent les systèmes et données de votre organisation pour exécuter des tâches. Comme le produit est « serverless », aucune gestion d’infrastructure n’est requise, et l’intégration à vos applications est facilitée par les services AWS que vous utilisez déjà.
En plus, Bedrock maintient vos FMs à jour grâce au Retrieval-Augmented Generation (RAG), une fonctionnalité qui enrichit les prompts d’exécution avec des données propriétaires afin d’améliorer les résultats.
Si vous souhaitez accélérer la mise en production d’applications d’IA sans gérer l’infrastructure sous-jacente, testez Bedrock — une démo gratuite est disponible.
Amazon Titan
Amazon Titan fait partie de la plateforme Bedrock mais, contrairement à Bedrock, n’est pas serverless et l’infrastructure n’est pas gérée pour vous. L’avantage : vous contrôlez de bout en bout la conception de vos applications d’IA.
Les FMs d’Amazon Titan — créés exclusivement par AWS — incluent des modèles texte généralistes, multimodaux et image. Utilisez-les « sur étagère » ou personnalisez-les pour la génération de texte et d’images, la recherche sémantique, les capacités RAG, etc.
Si vous avez des exigences réseau spécifiques et êtes prêt à gérer une infrastructure IA en self-service, Titan est un excellent moyen d’intégrer pleinement vos applications d’IA à l’entreprise.
Amazon SageMaker
Si vous cherchez à créer, entraîner et déployer vos propres modèles de Machine Learning (ML), SageMaker promet un « ML haute performance et économique à l’échelle ».
Également entièrement géré et scalable, SageMaker propose un environnement de développement intégré (IDE) pour gérer vos modèles à l’échelle, avec un large éventail d’outils développeurs. Pour les non-développeurs, une interface « no-code » est aussi disponible.
Les data engineers peuvent bâtir des FMs en profondeur depuis zéro, ou partir d’un des centaines de modèles disponibles et affiner leurs paramètres avec des techniques avancées.
Pour vous inspirer, découvrez comment les clients utilisent SageMaker.
Amazon Q
Amazon Q est un assistant avancé d’IA générative, décliné en deux fonctions — Amazon Q Business et Amazon Q Developer — qui exploitent des capacités de planification et de raisonnement multi-étapes.
Amazon Q Business se présente comme un assistant virtuel basé sur un LLM. En ayant accès aux données de vos systèmes, il peut répondre aux questions, fournir des résumés, générer du contenu, et accomplir des tâches en toute sécurité pour les collaborateurs.
L’assistant peut se connecter de façon sécurisée à plus de 40 outils professionnels courants pour consolider et interpréter diverses sources d’information, améliorant la gestion des connaissances en entreprise. Résultat : productivité accrue et moins de temps passé à rechercher et vérifier — avec citations pour aider à la validation.
Côté sécurité, Amazon Q Business ne donne accès qu’aux données auxquelles l’utilisateur a déjà droit en dehors de la plateforme.
Pour le code, Amazon Q Developer gère un large éventail de tâches : génération de code, tests, mises à niveau d’applications, diagnostic d’erreurs, débogage, analyses de sécurité et optimisations des ressources AWS.
Connecté aux données de l’entreprise — politiques, infos produit, résultats business, base de code, etc. — Q Developer résume, analyse les tendances et converse autour des données. La fonction CodeWhisperer peut analyser votre code, proposer des suggestions contextuelles et signaler des problèmes de sécurité potentiels.
Q s’intègre aussi à QuickSight, la plateforme BI d’Amazon : Amazon Q in QuickSight apporte une BI générative et un modèle en langage naturel (résumés exécutifs, Q&R contextuelles, récits de données personnalisables).
Mentions honorables
Découvrez d’autres fonctionnalités et intégrations d’IA générative d’AWS.
- Infrastructure IA : vue d’ensemble d’une infrastructure sécurisée et performante en coût.
- Data & AI : un ensemble complet de capacités data pour alimenter l’IA générative.
Azure
Le partenariat de Microsoft avec OpenAI a donné à Azure une longueur d’avance sur l’IA générative — et Microsoft a continué d’élargir ses propres technologies maison pour compléter ses partenaires tiers et mieux cibler les besoins des utilisateurs du cloud networking.
Azure OpenAI service
Azure OpenAI service est une plateforme polyvalente pour créer des applications et expériences d’IA générative à l’aide de modèles proposés par Microsoft, OpenAI, Meta, et d’autres.
Les outils d’Azure OpenAI permettent d’automatiser des tâches métier, créer du contenu et des images, bâtir des assistants, générer des analyses prédictives et plus encore. Utilisez les modèles tels quels ou personnalisez-les en profondeur. Bénéficiez d’une sécurité intégrée, d’APIs puissantes et d’une intégration aisée au reste d’Azure.
Modèles ouverts Phi-3
Si vous cherchez un modèle de langage polyvalent et économique, la famille Phi-3 promet un coût et une latence réduits. Ces Small Language Models (SLMs) consomment bien moins de calcul que des LLMs, ce qui en fait une option durable.
Selon Microsoft, la famille Phi-3 « surpasse des modèles de taille comparable et même supérieure sur divers benchmarks (langage, raisonnement, code, math) ». Quatre modèles sont proposés, prêts à l’emploi :
- Phi-3-mini : 3,8 milliards de paramètres
- Phi-3-small : 7 milliards de paramètres
- Phi-3-medium : 14 milliards de paramètres
- Phi-3-vision : 4,2 milliards de paramètres, modèle multimodal (texte + image)
Déployez votre modèle dans le cloud, en edge ou sur l’appareil, avec des options hors-ligne, et affinez-le avec des données métier spécifiques.
Azure Machine Learning
Pour une gestion de bout en bout du cycle de vie ML, Azure ML offre une infrastructure IA de niveau entreprise pour créer des modèles scalables sur une plateforme puissante.
Fonctionnalités : ingénierie de prompts avancée, endpoints gérés, data wrangling interactif, standardisation des features réutilisables, CI/CD pour automatiser et unifier les workflows.
Ce n’est pas un outil pour débutants, mais si vous avez les compétences, Azure ML fournit tout pour construire une couche IA solide à l’échelle de l’entreprise.
Azure AI Search
En IA générative, la recherche d’information est centrale — notamment pour les applications texte et vecteurs. Azure a créé sa propre plateforme de recherche évolutive, sécurisée et pilotée par l’IA : Azure AI Search.
Selon Microsoft, « Azure AI Search fournit un système de recherche complet, prêt pour l’entreprise, sans sacrifier le coût ni la performance ».
Ce que vous obtenez : fonctionnalités au-delà de la recherche vectorielle (score mots-clés, reranking, géospatial, etc.), ingestion de sources Azure et tierces, pipeline intégré (extraction, chunking, enrichissement, vectorisation), base vectorielle riche (multi-vecteurs, hybride, multilingue, filtrage métadonnées) et sécurité (chiffrement, auth sécurisée, isolement réseau).
Créez un service de recherche pour commencer.
Azure AI Content Safety
Tous les CSP cités intègrent des mécanismes de sécurité pour une IA responsable. Azure va plus loin avec un système avancé de sûreté des contenus, facilement intégrable à votre suite Azure AI. Il surveille les sorties générées par les FMs et par les humains pour identifier les problèmes de qualité, détecter/filtrer les risques et bloquer les menaces.
Objectifs :
- détecter et filtrer les contenus inappropriés ou nuisibles
- bloquer les attaques par injection de prompt
- repérer les éléments non fondés/hallucinés
- protéger les contenus soumis au droit d’auteur.
Personnalisez selon vos politiques (listes de blocage, etc.), ou utilisez l’API Azure AI Content Safety pour aller plus loin.
Mentions honorables
Encore plus de fonctionnalités et intégrations IA chez Azure/Microsoft :
Google Cloud
Google positionne l’IA au cœur de son offre, en combinant recherche de pointe et usages concrets pour améliorer l’expérience utilisateur.
Gemini
Anciennement « Bard », Gemini for Google Cloud est un assistant IA puissant, décliné en plusieurs fonctions :
- Gemini Code Assist (assistant de codage)
- Gemini Cloud Assist (gestion du cycle de vie applicatif)
- Gemini in Security (détection/réponse aux menaces)
- Gemini dans BigQuery (analytique)
- Gemini dans Looker (assistant conversationnel pour insights)
- Gemini in Databases (assistant de développement bases de données)
Le tout est utilisable « sur étagère », via interaction conversationnelle, et intégrable à Google Workspace.
Vertex AI
Quand Gemini simplifie l’expérience, Vertex AI privilégie le contrôle. Plateforme ML de Google, elle permet d’entraîner et déployer des modèles et applications runtime à l’échelle, et de personnaliser/déployer des LLMs.
Accès à :
- modèles d’IA générative (texte, image, voix) personnalisables
- AutoML (entraînement no-code)
- entraînement personnalisé géré
- Model Garden (bibliothèque de modèles)
- APIs Codey (codage)
Ajoutez des outils MLOps gérés et personnalisables ou des fonctionnalités étendues Vertex pour plus de collaboration.
Gen App Builder
Si vous manquez de temps/ressources mais souhaitez améliorer l’expérience client via des applications de recherche et d’IA conversationnelle, Gen App Builder s’impose. Cet outil riche place l’IA au niveau orchestration, avec des workflows pré-configurés et un déploiement no-code pour des applications de recherche et conversationnelles.
Il ingère et synthétise des données réparties dans l’entreprise afin de simplifier l’intégration côté interne comme côté sites clients.
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Plus de fonctionnalités IA chez Google/Google Cloud :
Conclusion
S’appuyer sur les outils d’IA des hyperscalers est un excellent moyen d’accélérer une large palette de résultats business. À mesure que les workloads et les volumes de données augmentent et se concentrent par zones géographiques, une stratégie de connectivité robuste devient critique.
Avec des jeux de données distribués sur plusieurs points de présence et l’usage de multiples outils, déployer un réseau privé scalable avec accès direct aux offres IA des grands fournisseurs est la clé pour réduire la complexité de gestion et gagner en efficacité opérationnelle.
Megaport AI Exchange
Comme tout système IT, l’IA repose sur une infrastructure de calcul — et la performance de vos applications dépend de cette infrastructure et des connexions qui la relient.
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