Avec AgentCore, AWS s’équipe pour la mise en production de l’IA agentique
Le fournisseur cloud a récemment présenté un lot d’outils pour déployer les agents IA à plus large échelle. Il compte également sur la présence de solutions de partenaires disponibles depuis sa place de marché.
Lors de son événement AWS Summit New York le 16 juillet dernier, AWS a présenté une série d’outils agentiques. Ils sont rassemblés sous la marque ombrelle Amazon Bedrock AgentCore.
AgentCore, selon AWS, doit permettre aux entreprises de développer, de déployer et de superviser des agents IA en production. Le fournisseur part du constat que les frameworks open source tel que CrewAI, LangGraph ou encore LlamaIndex ont permis aux développeurs de rapidement mettre en œuvre des preuves de concepts. Mais le passage en production serait difficile. La gestion des sessions, le contrôle d’identité, de la mémoire, de la sécurité et de l’observabilité sont autant d’enjeu qu’il faut anticiper.
En ce sens, AgentCore est disponible en préversion et comprend AgentCore Runtime, AgentCore Memory, AgentCore Identity, AgentCore Gateway, AgentCore Code Interpreter, AgentCore Browser Tool et AgentCore Observability.
Runtime offre un environnement serverless permettant de gérer l’isolation de sessions (pouvant durer jusqu’à huit heures) tout en prenant en charge les frameworks et outils populaires. Memory gère la mise en cache de l’activité des utilisateurs et des agents IA afin d’éviter les pertes de contexte. Identity est un service d’authentification aux outils et systèmes tiers, dont GitHub, Salesforce, Slack. Gateway permet de convertir des API et des fonctions AWS Lambda existantes en outils accessibles avec le protocole MCP (entre autres).
Code Interpetrer est un sandbox managée pour exécuter du code que les agents IA génèrent. Browser doit assurer aux agents IA de naviguer sur le Web de manière sécurisée. Enfin, Observability est censé offrir une vision « étape par étape » de l’exécution d’un agent IA à l’aide d’étiquetage des métadonnées, des scores de confiance, l’inspection des « trajectoires » et des filtres pour le débuggage. Cette brique de supervision s’intègre avec OpenTelemetry ou Datadog, mais s’appuie sur CloudWatch.
AWS assure que ses services sont compatibles avec les frameworks open source cités plus haut (et d’autres, dont ADK, OpenAI, agents SDK, Microsoft Autogen et Strand Agents). Il faut tout de même passer par ses SDK. AgentCore permet d’appeler des modèles d’IA depuis Bedrock, Google Vertex AI, et la plateforme d’OpenAI.
AWS a également présenté Amazon S3 Vectors, la prise en charge native du stockage et de la recherche de vecteurs. Pour rappel, les représentations vectorielles sont nécessaires afin que les entreprises soumettent des volumes importants de documents aux grands modèles de langage.
Outre AgentCore, le fournisseur a évoqué des capacités spécifiques à Amazon Nova, sa famille de modèles de fondation. Ces options de personnalisation comprennent une infrastructure d’entraînement entièrement managée, propulsée par Amazon SageMaker HyperPod, et un mode d’inférence serverless sur la plateforme d’IA générative Amazon Bedrock. Amazon SageMaker HyperPod fournirait à AWS un système de gouvernance centralisé sur l’ensemble des tâches de modélisation et de développement pour les utilisateurs d’AWS.
SageMaker HyperPod a aussi le droit à une fonctionnalité d’observabilité servant à visualiser les mesures de performance des tâches d’IA générative, l’utilisation des ressources et l’état des clusters.
IA agentique : les développeurs au centre de l’attention
Bradley Shimmin, analyste chez Futurum Group, envisage AgentCore comme une extension des frameworks d’IA et des capacités d’orchestration lancés par AWS ces deux dernières années. « Il s’agit simplement d’un perfectionnement de ces fonctionnalités, et d’une interface cohérente permettant aux développeurs d’accéder à certaines des technologies clés qu’AWS fournit actuellement », comprend-il.
« AWS s’adresse aux développeurs d’entreprise, contrairement à ce que l’on voit chez d’autres, comme Salesforce, par exemple, qui met au point des “cellules” low-code. »
Jason AndersenAnalyste, Moor Insights & Strategy
Selon Jason Andersen, analyste chez Moor Insights & Strategy, AWS est en train de créer une chaîne d’outils de développement de l’IA qui permet aux développeurs de construire plus facilement une pile technologique agentique. « AWS s’adresse aux développeurs d’entreprise, contrairement à ce que l’on voit chez d’autres, comme Salesforce, par exemple, qui met au point des “cellules” low-code », déclare Jason Andersen.
Il ajoute toutefois que cette démarche s’inscrit dans le cadre d’un effort concerté des acteurs de l’IA et du secteur IT. Google propose une grande partie de ce qu’offre AWS avec AgentCore et ses outils agentiques, mais ils sont présentés différemment. Microsoft propose des outils similaires, poursuit l’analyste de Moor Insights & Strategy.
« Les développeurs manipulent davantage d’outils en interface de ligne de commande (CLI) », note Jason Andersen. S’il est tentant de confier en partie des projets d’IA aux métiers, pour les déployer en production, il faut faire interagir des composants auxquels sont habitués les programmeurs. Et les membres des équipes IT utilisent de préférence les outils CLI comme interface utilisateur. En cela, AWS suit une tendance active chez Google, Anthropic, OpenAI, Microsoft et d’autres.
Les outils AgentCore sont facturés à l’heure ou au nombre d’appels. Des modèles tarifaires auxquels sont habitués les DSI. Il faut ajouter à cela les appels aux LLM, la plupart du temps comptabilisé au token. Mais il est également possible d’héberger des modèles sur des instances AWS, derrière un VPC.
Mark Beccue, analyste chez Omdia, une division d’Informa TechTarget, estime que cibler uniquement le développeur n’est pas forcément la bonne approche. « Le message est décousu », lance-t-il. « Lorsque l’on parle d’agents IA, il faut avoir une vue d’ensemble ». Il ajoute que le fait de se concentrer sur les développeurs pourrait signifier qu’AWS ne vend pas à ceux qui ont le pouvoir d’achat.
Par le passé, AWS a tenté à plusieurs reprises de cibler des rôles moins techniques, mais rares sont les initiatives en la matière qui ont pris leur essor. Cela ne l’empêche pas d’être l’un des fournisseurs cloud les plus prisés des grands groupes pour propulser des forges logicielles. D’autant qu’en matière d’IA agentique, les projets les plus avancés en entreprise reposent sur la prise en main de framework open source et leur intégration avec des services cloud, dont ceux d’AWS.
Un partenaire d’AWS attend AgentCore Observability et Kiro
Pour John Balsavage, président de A&I Solutions inc., une société de conseils IT qui travaille avec AWS, AgentCore Observability est un outil de supervision clé qui pourrait aider à résoudre certains problèmes de précision des agents IA.
Alors qu’AWS et d’autres fournisseurs d’IA s’enorgueillissent quand les agents IA sont précis à 90 %, John Balsavage affirme auprès d’Informa TechTarget [propriétaire du MagIT] que ce n’est pas encore suffisant.
« L’observabilité [est essentielle] pour s’assurer que nous pouvons atteindre une précision de 100 % », martèle-t-il. Il n’est pas évident que l’observabilité aide à atteindre ce taux de réussite. Même le spécialiste de la RPA, Uipath précise que ses robots s’exécutent correctement 96 % du temps. De leur côté, les chercheurs de Salesforce évoquent des limites structurelles existantes qui empêcheraient d’atteindre des résultats plus probants en matière d'IA générative.
John Balsavage identifie un autre outil intéressant présenté par AWS : Kiro. Kiro est un IDE agentique en préversion, fonctionnant avec n’importe quel fournisseur de cloud ou pile technologique. D’après lui, les développeurs de son entreprise ont essayé de développer une capacité sur AWS et ont rencontré des difficultés avec la gestion des prompts. Kiro pourrait aider à résoudre ce problème. « Cela semble beaucoup plus complet en matière de prompting », avance-t-il. « Il peut vous recommander de meilleurs prérequis ».
Favoriser l’émergence d’un écosystème autour des services d’IA d’AWS
Si AgentCore et Kiro sont nécessaires, Bradley Shimmin considère que l’introduction de la catégorie « agents et outils d’IA » dans la place de marché d’AWS est également importante. Selon AWS, il s’agit d’un catalogue centralisé d’agents IA, d’outils et de services pour que ses clients puissent créer des applications d’IA prêtes à être intégrées.
« C’est le carburant qui donnera à AgentCore la capacité de résoudre les problèmes des entreprises », pense l’analyste.
Alors qu’AWS s’efforce depuis longtemps d’établir un écosystème qui offre aux clients le plus grand choix possible, il se concentre désormais sur l’emballage de ses produits pour montrer aux utilisateurs des techniques ou des cas d’usage standard, résume Jason Andersen. Il ajoute que le fournisseur essaye de trouver le juste milieu pour couvrir les besoins d’entreprises qui n’ont pas les compétences requises et celles pour qui l’assemblage des briques nécessaires est encore trop complexe.
Reste à savoir si ce positionnement aidera AWS dans la promotion de ses offres packagées ou si c’est un énième moyen de tenter de gagner du terrain sur Microsoft et GitHub, anticipe l’analyste de Moor Insights. De même, le fournisseur devra tirer parti de son écosystème de partenaires. Sur AWS Marketplace, Accenture, Cognizant, Deloitte, PwC, Tata Consultancy Services et Wipro sont quelques-uns des acteurs à fournir des agents IA ou des solutions pour le développement de services d’IA agentiques. Mais ces services semblent encore décorrélés d’AgentCore. Certains n’utilisent pas forcément les services PaaS du fournisseur.
« C’est un peu inhabituel pour AWS, donc voyons comment il s’en sort », conclut Jason Andersen.
Pour approfondir sur IA appliquée, GenAI, IA infusée
