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AWS Bedrock — IA Générative sur AWS

Service AWS fully managed qui donne accès à des dizaines de LLMs de fondation (Claude, Llama, Mistral, Titan) via une API unifiée avec les contrôles sécurité AWS.

💡Explication simple

Au lieu d'appeler directement l'API Anthropic ou Meta, Bedrock centralise l'accès à tous ces modèles via un seul point d'API AWS, avec la sécurité et la conformité AWS intégrées (VPC, IAM, CloudTrail, données qui ne quittent pas la région). Tu peux aussi fine-tuner des modèles ou construire des agents IA (Bedrock Agents) qui orchestrent des outils AWS natifs (Lambda, S3, DynamoDB). C'est particulièrement adapté aux organisations déjà sur AWS qui ne veulent pas gérer plusieurs comptes API.

🏗️Exemple concret

Une fintech déploie un chatbot de support sur Bedrock avec Claude 3.5 Sonnet. Le flux : API Gateway → Bedrock Agents → Lambda (recherche dans DynamoDB pour les soldes) → Bedrock Knowledge Base (RAG sur la FAQ) → Claude 3.5 Sonnet pour la génération. Tout reste dans le VPC AWS. Coût : 0.003€/token input, 0.015€/token output. Déploiement en 2 semaines.

🎯Quand l'utiliser ?

✓Organisations AWS-first voulant rester dans leur périmètre cloud
✓Applications nécessitant conformité AWS (SOC2, ISO, HIPAA)
✓Accès à plusieurs modèles LLMs avec une seule intégration
✓Construction d'agents IA avec outils AWS natifs

✅ Avantages

+Intégration native avec toute la stack AWS (IAM, VPC, CloudTrail)
+Pas de données envoyées aux providers externes pour entraînement
+Accès à de nombreux modèles via une API unifiée

⚠️ Limites

−Moins de modèles disponibles que les APIs directes des providers
−Latence légèrement plus élevée qu'une API directe
−Coût parfois supérieur aux APIs directes

🛠️ Outils principaux

AWS Bedrock Runtime API
Bedrock Agents
Bedrock Knowledge Bases (RAG)
Amazon Titan Embeddings
LangChain + Bedrock
AWSLLMCloudIA GénérativeClaudeLlama

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