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Du data lake à l'analyse compatible IA : nouvelle source de données avec S3 Tables dans Amazon QuickSight

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Amazon a annoncé l'intégration des S3 Tables au format Apache Iceberg comme nouvelle source de données dans Amazon QuickSight, son service d'analyse et de business intelligence piloté par l'IA. Cette mise à jour permet aux entreprises de requêter directement des tables Iceberg stockées dans un S3 table bucket, sans passer par des couches intermédiaires comme un entrepôt de données ou un système OLAP. QuickSight supporte désormais deux modes d'interrogation pour ces tables : Direct Query, qui offre un accès en quasi-temps réel aux données, et SPICE (Super-fast, Parallel, In-memory Calculation Engine), son moteur de calcul en mémoire haute performance. Pour illustrer le cas d'usage, Amazon cite l'exemple d'AnyCompany Corp., une institution financière mondiale qui ingère des transactions en temps réel via Amazon Kinesis Data Streams et Amazon Data Firehose vers un S3 table bucket, permettant une détection de fraude et un suivi des taux d'approbation quasi instantanés depuis des sources hétérogènes : terminaux de paiement, applications mobiles, objets connectés et passerelles en ligne.

Cet ajout représente une avancée concrète pour les équipes data et analytique des grandes entreprises. Jusqu'ici, analyser des données à grande échelle stockées dans un data lake nécessitait généralement de les déplacer vers un entrepôt de données ou un système OLAP, ce qui introduisait de la latence, des coûts supplémentaires et une complexité opérationnelle importante. En permettant de requêter directement le data lake depuis QuickSight, Amazon élimine ces pipelines de transformation coûteux. Les utilisateurs métiers peuvent ainsi explorer des jeux de données massifs, interagir en langage naturel et obtenir des visualisations à jour sans dépendre de processus batch ni nécessiter d'expertise en machine learning. La scalabilité constitue un autre avantage clé : les requêtes portent sur des volumes importants stockés dans S3 sans contrainte de taille ni besoin de réplication préalable.

Cette annonce s'inscrit dans la montée en puissance des architectures de données modernes autour des formats de table ouverts comme Apache Iceberg, conçus pour offrir de meilleures performances, une gouvernance simplifiée et des coûts réduits par rapport aux entrepôts traditionnels. Amazon, Microsoft et Google se livrent une concurrence intense sur le segment de l'analytique cloud, chacun cherchant à rendre ses services d'analyse plus accessibles et plus proches des données sources. En intégrant les S3 Tables à QuickSight, AWS renforce son positionnement autour du concept de "source unique de vérité" dans le data lake, tout en réduisant la dépendance aux solutions tierces comme Snowflake ou Databricks. La prochaine étape logique pourrait être une intégration plus poussée des capacités d'IA générative de QuickSight avec ces nouvelles sources, afin d'automatiser davantage la détection d'anomalies et la génération d'insights à la volée.

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1Le Big Data

Comment Uber optimise ses millions de trajets et son IA avec Amazon

Uber a annoncé un renforcement significatif de son partenariat avec Amazon Web Services pour optimiser en temps réel la gestion de ses millions de trajets quotidiens à l'échelle mondiale. Au cœur de cette collaboration, deux puces développées par AWS jouent des rôles complémentaires : Graviton4, conçue pour les calculs cloud intensifs, et Trainium3, spécialisée dans l'entraînement de modèles d'intelligence artificielle à partir de volumes massifs de données. Concrètement, Uber migre une part croissante de ses opérations critiques vers ces architectures matérielles, notamment ses Trip Serving Zones, des serveurs chargés de traiter en continu la localisation des chauffeurs, leur disponibilité et le calcul des itinéraires. Rich Geraffo, vice-président d'AWS, a qualifié Uber de l'une des applications en temps réel les plus exigeantes au monde, soulignant l'ampleur du défi technique que représente cette infrastructure. L'enjeu est considérable : à chaque ouverture de l'application, le système dispose de moins d'une seconde pour attribuer un chauffeur, définir un itinéraire et estimer le délai d'arrivée, et ce pour des millions d'utilisateurs simultanément, sans marge d'erreur même lors des pics de demande. Le passage à Graviton4 permet à Uber d'améliorer sa réactivité, de réduire sa consommation énergétique et de mieux absorber les surcharges de trafic qui peuvent atteindre 2 à 25 fois le niveau normal selon AWS. En parallèle, Trainium3 permet d'affiner les algorithmes d'IA qui analysent des millions de trajets et de livraisons pour améliorer la sélection des chauffeurs, la précision des temps d'arrivée et l'optimisation des options de livraison. Cette montée en puissance technologique vise à maintenir la qualité de service à mesure que les volumes de données traitées augmentent. Ce partenariat s'inscrit dans une tendance lourde du secteur : les grandes plateformes de mobilité à la demande investissent massivement dans des infrastructures cloud sur mesure pour rester compétitives. Uber, qui opère dans des dizaines de pays et traite des milliards de points de données quotidiens, ne peut plus se contenter d'architectures génériques. Toutefois, plusieurs défis subsistent. La migration vers ces nouvelles puces implique d'adapter des algorithmes complexes, de tester chaque scénario de calcul et d'assurer la compatibilité avec les systèmes existants, ce qui représente un investissement en temps, en expertise et en budget considérable. Par ailleurs, même les architectures les plus robustes peuvent être prises de court par des événements imprévisibles, qu'il s'agisse de pics explosifs lors du Black Friday ou d'incidents de circulation en temps réel. L'IA reste tributaire de la qualité et de la fraîcheur des données disponibles, ce qui constitue une limite structurelle que la puissance matérielle seule ne peut pas résoudre.

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2VentureBeat AI

Amazon S3 Files offre aux agents IA un espace de travail fichier natif, mettant fin à la séparation objet/fichier

Amazon Web Services a lancé S3 Files, une nouvelle fonctionnalité qui permet de monter directement un bucket S3 dans l'environnement local d'un agent IA ou d'un développeur, comme s'il s'agissait d'un répertoire ordinaire. Disponible dès maintenant dans la plupart des régions AWS, cette solution repose sur la technologie Elastic File System (EFS) d'Amazon, connectée directement à S3 pour offrir une sémantique de fichiers complète et native. Aucune migration de données n'est nécessaire : les fichiers restent dans S3, accessibles simultanément via l'API objet classique et via le système de fichiers monté. Andy Warfield, vice-président et ingénieur distingué chez AWS, a expliqué à VentureBeat que cette approche a produit "une accélération considérable" pour des outils comme Kiro et Claude Code lors de tests internes. Le problème que S3 Files résout est fondamental pour les pipelines d'IA agentique. Les agents IA fonctionnent naturellement avec des chemins de fichiers et des outils de navigation de répertoires, mais l'essentiel des données d'entreprise réside dans des systèmes de stockage objet comme S3, accessibles uniquement via des appels API. Jusqu'ici, les équipes devaient télécharger les données localement avant que l'agent puisse les traiter, ce qui créait un problème critique de persistance d'état : lorsque l'agent compressait sa fenêtre de contexte, il "oubliait" ce qu'il avait déjà téléchargé, forçant l'utilisateur à répéter les instructions. Dans des pipelines multi-agents, où plusieurs agents doivent accéder simultanément aux mêmes données, la situation devenait ingérable. Avec S3 Files, un développeur peut simplement indiquer le chemin d'un répertoire de logs, et l'agent y accède directement sans étape intermédiaire. AWS annonce que des milliers de ressources de calcul peuvent se connecter simultanément à un même système de fichiers S3. Les tentatives précédentes de combler le fossé entre stockage objet et système de fichiers reposaient sur des couches logicielles dites FUSE (Filesystems in USErspace), comme Mount Point d'AWS, gcsfuse de Google ou blobfuse2 de Microsoft. Ces outils simulaient un système de fichiers en surface, mais butaient sur des limitations profondes : S3 ne supporte pas le déplacement atomique d'objets et ne possède pas de répertoires au sens strict. Ces pilotes bricolaient des métadonnées supplémentaires dans les buckets, cassant la vue API objet, ou refusaient les opérations fichier que le stockage ne pouvait pas exécuter. S3 Files rompt avec cette approche en intégrant directement EFS à S3, sans compromis entre les deux interfaces. Cette évolution s'inscrit dans la course des grands fournisseurs cloud à rendre leurs infrastructures compatibles avec les nouveaux usages de l'IA agentique, où la fluidité d'accès aux données devient un avantage concurrentiel direct.

UEDisponible dès maintenant dans la plupart des régions AWS, cette fonctionnalité est accessible aux développeurs et entreprises européens utilisant S3 pour leurs pipelines d'IA agentique.

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3AWS ML Blog

Amazon Bedrock lance l'inférence d'IA générative en Asie-Pacifique (Nouvelle-Zélande)

Amazon Web Services vient d'ouvrir l'accès à Amazon Bedrock depuis la région Asie-Pacifique (Nouvelle-Zélande), identifiée sous le code ap-southeast-6 et basée à Auckland. Les clients néo-zélandais peuvent désormais appeler directement les modèles d'Anthropic — Claude Opus 4.5 et 4.6, Sonnet 4.5 et 4.6, et Haiku 4.5 — ainsi que les modèles Amazon Nova 2 Lite, sans passer par une région étrangère. Le mécanisme repose sur l'inférence cross-région : lorsqu'une requête est émise depuis Auckland, Amazon Bedrock la distribue dynamiquement vers une ou plusieurs régions de destination — Auckland elle-même, Sydney (ap-southeast-2) ou Melbourne (ap-southeast-4) — en fonction de la charge et de la disponibilité. Toutes les données transitent exclusivement sur le réseau privé AWS, chiffrées en transit, sans jamais passer par l'internet public. Les appels sont enregistrés dans AWS CloudTrail depuis la région source, et les logs d'invocation peuvent être dirigés vers CloudWatch ou S3 dans la même région. Cette disponibilité régionale répond à une demande concrète des entreprises néo-zélandaises soumises à des exigences de résidence des données. Le profil géographique « AU » permet désormais de garantir que les traitements d'inférence restent dans le périmètre Australie–Nouvelle-Zélande, ce qui est décisif pour des secteurs comme la santé, la finance ou les services publics, où la localisation des données est une contrainte légale ou réglementaire. En parallèle, les organisations sans contrainte de résidence peuvent opter pour le profil global, qui route vers n'importe quelle région commerciale AWS dans le monde pour maximiser le débit disponible. Ce double choix de routage offre une flexibilité opérationnelle rare sur le marché du cloud. Amazon Bedrock s'étend ainsi progressivement dans la zone Pacifique, une région stratégique pour AWS face à la concurrence de Google Cloud et Microsoft Azure, qui ont également multiplié leurs ouvertures de datacenters locaux ces dernières années. La Nouvelle-Zélande, bien que marché de taille modeste, représente un point d'ancrage important pour les entreprises multinationales opérant dans la région ANZ. L'intégration d'Auckland dans le profil cross-région AU — sans modifier les comportements existants de Sydney et Melbourne — illustre une approche incrémentale conçue pour ne pas perturber les architectures déjà en production. La prochaine étape probable sera l'élargissement du catalogue de modèles accessibles depuis cette nouvelle région source, au fur et à mesure que les capacités d'inférence locales monteront en charge.

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4Le Big Data

La Corée du Sud investit dans la startup locale qui défie Nvidia avec ses puces IA

Le gouvernement sud-coréen a annoncé mardi un investissement de 166 millions de dollars (250 milliards de wons) dans Rebellions, une startup spécialisée dans les puces d'intelligence artificielle fondée en 2020. Cet investissement, validé par la Commission des services financiers et le conseil consultatif des technologies stratégiques, est le premier déblocage concret du « Fonds national de croissance » dans le cadre du programme « K-Nvidia », co-piloté avec le ministère des Sciences et des TIC. Rebellions conçoit des unités de traitement neuronal (NPU) dédiées à l'inférence IA — la phase où les modèles répondent aux requêtes en temps réel. Son architecture, notamment la puce ATOM, se distingue par une consommation énergétique nettement inférieure aux solutions concurrentes. Fonctionnant sur un modèle « fabless », la société sous-traite la fabrication à des fonderies spécialisées. Depuis six mois, elle a levé 650 millions de dollars, portant son total à 850 millions et sa valorisation à plus de 2 milliards de dollars. Cet investissement public s'inscrit dans une stratégie de réduction de la dépendance aux infrastructures américaines, et plus précisément à Nvidia, qui domine aujourd'hui le marché des puces IA avec une emprise quasi monopolistique sur les data centers mondiaux. Cette concentration donne à un seul acteur un pouvoir considérable sur les prix, les délais de livraison et l'accès aux technologies critiques — une vulnérabilité que les États commencent à prendre très au sérieux. Rebellions cible déjà des clients cloud, des opérateurs télécoms et des gouvernements, et s'implante aux États-Unis, au Japon, au Moyen-Orient et à Taïwan, signalant des ambitions clairement internationales. Pour la Corée du Sud, soutenir ce type d'acteur, c'est aussi consolider une filière industrielle cohérente : le pays maîtrise déjà la mémoire vive avec Samsung et SK Hynix, mais reste exposé sur le segment des puces de calcul IA. La décision de Séoul intervient dans un contexte de course mondiale aux semi-conducteurs qui s'emballe. Les géants technologiques américains devraient investir collectivement entre 630 et 700 milliards de dollars en infrastructure IA cette année selon Reuters, tandis que la Chine, malgré les restrictions américaines à l'export, accélère le développement de ses propres filières. Les tensions géopolitiques entre Washington et Pékin ont transformé les semi-conducteurs en outil de pression diplomatique, rendant les chaînes d'approvisionnement imprévisibles. Dans ce contexte, le programme K-Nvidia représente le pari de Séoul de ne pas rater la fenêtre d'opportunité : construire un champion national de la puce IA avant que le marché soit structurellement verrouillé par les acteurs déjà en place.

UELa dépendance européenne aux puces Nvidia étant structurellement similaire à celle de la Corée du Sud, l'émergence de concurrents asiatiques comme Rebellions pourrait à terme diversifier les options d'approvisionnement pour les acteurs européens du cloud et de l'IA.

InfrastructureOpinion

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