Amazon Bedrock est un service AWS entièrement géré qui permet de créer des applications d’IA générative sans avoir à gérer l’infrastructure sous-jacente. Cela signifie que vous n’avez pas besoin de déployer vos propres serveurs ou de configurer des environnements complexes : Bedrock s’occupe de tout en arrière-plan, et vos données restent strictement dans votre compte AWS.
Ce service vous offre une interface unique pour interagir avec différents modèles de fondation, vous permettant de générer du texte, des images, ou même d’intégrer vos propres données pour personnaliser les résultats.
Amazon Bedrock donne accès à plusieurs modèles de fondation proposés par différentes entreprises :
AI21 Labs, Cohere, Stability AI : spécialisés dans le texte et l’image,
Anthropic, Meta, Amazon Titan : modèles polyvalents et performants.
Lorsqu’un modèle est utilisé via Bedrock, il est copié pour votre compte et vous pouvez l’adapter à vos propres besoins sans que vos données soient partagées avec le fournisseur du modèle.
Par exemple, si vous souhaitez créer un assistant capable de répondre à des questions sur les recettes de cuisine pour enfants, vous pouvez fournir vos propres instructions et données pour affiner le modèle, tout en restant dans votre environnement sécurisé.
L’utilisation de Bedrock est simplifiée grâce à une API unifiée. Vous n’avez donc qu’une seule méthode pour interagir avec tous les modèles. Cette API permet de :
envoyer des prompts ou instructions,
recevoir des réponses générées par le modèle,
intégrer des données externes pour enrichir les réponses (via des systèmes RAG, Retrieval-Augmented Generation).
Par exemple, vous pouvez demander : « Donne-moi une idée de menu végétarien pour un pique-nique », et le modèle pourra combiner des informations générales avec vos données internes pour générer une réponse complète et personnalisée.
Les modèles disponibles sur Bedrock diffèrent par plusieurs critères :
Type de contenu : texte, image, multimodal (texte + image + audio),
Capacité de traitement : nombre de jetons ou taille du contexte,
Performance et coût : les modèles plus grands offrent souvent des réponses plus précises, mais sont aussi plus coûteux,
Personnalisation : possibilité de réentraîner ou d’affiner le modèle avec vos propres données.
Par exemple :
Amazon Titan : idéal pour créer des contenus marketing ou éducatifs en plusieurs langues,
Llama-2 : performant pour des interactions techniques ou du service client,
Claude : excellent pour l’analyse de documents longs et la synthèse d’informations complexes,
Stability AI : spécialisé dans la génération d’images originales pour supports publicitaires ou médias.
Supposons que vous souhaitiez générer une campagne publicitaire pour un nouveau parfum :
Vous sélectionnez un modèle adapté à la création de contenu, comme Amazon Titan.
Vous fournissez un prompt : « Crée un slogan accrocheur pour un parfum floral destiné aux jeunes adultes ».
Le modèle retourne plusieurs suggestions originales.
Si nécessaire, vous pouvez affiner le modèle avec vos propres slogans précédents pour obtenir des résultats encore plus personnalisés.
De même, pour un projet artistique, vous pouvez demander à Stability AI : « Génère une affiche pour un concert de jazz dans le style d’une peinture impressionniste ». L’image créée sera unique, inspirée de vos instructions, mais différente de toutes les images existantes.
Amazon Bedrock simplifie l’accès aux modèles d’IA générative et offre un environnement sécurisé.
Une API unifiée permet d’interagir facilement avec tous les modèles.
Vous pouvez choisir le modèle en fonction de vos besoins : texte, image, multimodal, budget, personnalisation.
L’affinement avec vos propres données rend les modèles plus précis et adaptés à votre cas d’usage.
Le coût varie selon la taille et les capacités du modèle, il est donc important de bien planifier vos projets.
Bedrock rend donc l’IA générative accessible à tous, des développeurs aux équipes marketing ou créatives, sans nécessiter de compétences en infrastructure ou en gestion de serveurs.
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Ce billet de blog fait partie du cours AWS AI Practitioner en français disponible sur Udemy et sur la plateforme LeCloudFacile.com.