Amazon Q : AWS élargit son arsenal GenAI pour les développeurs
S’il n’a pas encore l’aura de Microsoft Copilot pour les métiers, AWS tente de rattraper son retard avec Amazon Q. En revanche, le fournisseur cloud a les armes pour rivaliser avec GitHub Copilot sur son terrain de prédilection.
Lors de Re:Invent 2024, AWS a multiplié les annonces dédiées à Amazon Q, sa gamme d’assistants d’IA générative. Arrivée plus tard sur ce marché, la filiale du géant e-commerce tente de concurrencer Microsoft Copilot et Gemini de Google depuis la fin de l’année dernière.
Le fournisseur cloud a divisé son offre entre Amazon Q Business, pour les métiers et les data analysts, et Amazon Q Developer, pour les professionnels de l’IT.
Une lente remontada fonctionnelle face à Microsoft Copilot et Gemini
Côté métier, AWS tente de suivre la tendance autour des agents d’IA en proposant d’abord 50 actions à travers 11 applications métiers, dont Microsoft Teams, PagerDuty Advance, Salesforce, ServiceNow, Asana, Jira Cloud, Confluence, Zendesk, ou encore Smartsheet.
Ces actions permettent d’envoyer des messages sur Teams, de créer des tâches sur Asana ou Confluence, de chercher des tickets ou d’en créer dans Zendesk ou encore dans ServiceNow.
Quant aux véritables agents, ils arriveront plus tard. De fait, AWS semble avoir repris les vestiges d’Honeycode, un service lancé en 2020 puis disparu en février 2024 afin de proposer un moyen de bâtir des flux low-code/no-code, à l’instar de ce que propose Salesforce avec Agentforce. Ce flux de travail pourra aussi être conçu à partir d’instructions en langage naturel.
« Le workflow peut inclure des appels API, des actions d’interface utilisateur automatiques, une logique d’exécution, des agents d’IA et des étapes humaines dans la boucle pour répondre aux besoins uniques de chaque processus métier dans un large éventail d’industries et de fonctions métier », promet AWS.
Et au fournisseur de démontrer la capacité de cet outil pour gérer un processus de réclamation.
Dans QuickSight, le concurrent de Power BI et de Tableau chez AWS, Amazon Q Business dispose en préversion d’un outil pour guider la conception de rapport BI après l’expression d’un problème métier en langage naturel. L’outil semble, pour l’instant, particulièrement jeune par rapport aux équivalents chez Tableau et Power BI.
Amazon Q Developer : AWS comme un poisson dans l’eau
Amazon Q Developer, un assistant IA basé sur Bedrock, est en disponibilité générale depuis avril. La semaine dernière, AWS a introduit des fonctionnalités pour les programmeurs telles que la génération de tests unitaires et une documentation améliorée de base de code.
Les équipes DevOps, elles, ont le droit à un assistant pour l’investigation et la résolution de problèmes. En ce sens, AWS intègre en préversion Amazon Q Developer avec CloudWatch et Systems Manager. Depuis CloudWatch, l’outil doit permettre de détecter les causes profondes des problèmes des applications s’appuyant dans des services AWS et suggérer des remédiations en proposant des runbooks en provenance de Systems Manager. Le fournisseur a mis à disposition plus de 400 runbooks certifiés.
Amazon Q Developer propose, par ailleurs, des services de transformation ciblant les Ops. Ces outils automatisés doivent aider à la transformation et à la modernisation des applications. Ils s’appuieraient sur des agents d’intelligence artificielle « pour automatiser les tâches lourdes liées à la mise à niveau et à la modernisation, telles que l’analyse autonome du code source, la génération de nouveau code, son test, ainsi que l’exécution des modifications une fois approuvées par le client », selon un communiqué de presse.
Par exemple, le géant du cloud a présenté la préversion dans Q Developer Pro d’un outil d’une fonction de portage de framework legacy .NET 3.5, Net Core 3.1 et .NET 5, uniquement compatible avec Windows, vers les versions NET 8 et 9, sur Linux. Tous les composants ne sont pas pris en charge, mais l’outil couvre la majorité des briques principales. AWS avait déjà présenté un outil similaire de modernisation des applications Mainframe écrites en COBOL vers Java. Il demeure en préversion, comme l’outil de transformation de charges de travail VMware vers des instances EC2.
Les partenaires d’AWS ont également dévoilé cette semaine des exemples préliminaires de workflows d’IA agentique, tels que GitLab Duo avec Amazon Q, qui utilise des agents pour automatiser les workflows DevSecOps. Les utilisateurs pourront choisir parmi un ensemble initial de quatre « actions rapides » qui incluent la génération de code à partir d’exigences spécifiques, la création de tests unitaires, la réalisation de révisions de code et la mise à niveau des applications Java (une fonction testée à l’échelle par AWS).
« Contenir la portée de l’agent au sein d’une plateforme comme GitLab est en fait un cas d’usage initial assez intéressant pour expérimenter l’IA agentique », considère Katie Norton, analyste chez IDC. « Une plateforme unifiée sur un modèle de données singulier comme GitLab peut permettre à un agent de déterminer plus facilement la meilleure action suivante en raison de la profondeur du contexte dont il dispose ».
De même, PagerDuty, un éditeur de solutions de réponse aux incidents, a présenté les intégrations de gestion des incidents entre son produit PagerDuty Advance, Amazon Bedrock et Amazon Q lors de la conférence. Si Microsoft mise principalement sur GitHub Copilot, Google développe Gemini Code Assist et tente d’offrir le même niveau de service de son côté.
À mesure que l’IA agentique se développe, AWS et ses concurrents doivent continuer à fournir aux clients des garanties de sécurité et des garde-fous configurables autour de la technologie, indique Katie Norton. Mais, ajoute-t-elle, le potentiel de cette nouvelle vague d’innovation en matière d’IA est élevé.
« Nous avons vu les agents IA passer d’un concept prometteur à une réalité assez rapidement fin 2024 », constate-t-elle. « Plus encore que l’IA générative, les agents peuvent réellement assurer l’élimination du travail pénible dont nous parlons depuis des années ».
