OutilsAWS ML Blog · 25 mars 2026, 19:57· 1 min de lecture

Amazon Bedrock : exploiter les données vidéo à grande échelle grâce aux modèles multimodaux

Amazon Bedrock, la plateforme d'intelligence artificielle d'AWS, propose désormais une solution open source permettant d'analyser des vidéos à grande échelle grâce à des modèles multimodaux capables de traiter simultanément images et texte. Cette solution, disponible sur GitHub, s'articule autour de trois architectures distinctes, chacune adaptée à des cas d'usage et des compromis coût/performance différents. Elle répond à un besoin croissant des entreprises dans des secteurs aussi variés que la surveillance, la production médiatique, les réseaux sociaux ou les communications d'entreprise.

Là où les approches traditionnelles de vision par ordinateur se limitaient à détecter des patterns prédéfinis, lentes, rigides et incapables de saisir le contexte sémantique, les nouveaux modèles fondationnels d'Amazon Bedrock changent la donne. La première approche, dite "frame-based", extrait des images à intervalles réguliers, élimine les doublons visuels grâce à des algorithmes de similarité (dont les embeddings multimodaux Nova d'Amazon en 256 dimensions, ou la détection de features OpenCV ORB), puis soumet ces frames à un modèle de compréhension d'image pendant que la piste audio est transcrite séparément via Amazon Transcribe. Ce workflow convient particulièrement à la surveillance de sécurité, au contrôle qualité industriel ou à la conformité réglementaire. Deux autres architectures complètent l'offre, chacune optimisée pour des scénarios différents comme l'analyse de scènes médiatiques, la détection de coupures publicitaires ou la modération de contenu sur les réseaux sociaux. L'ensemble du pipeline est orchestré par AWS Step Functions, garantissant une scalabilité et une fiabilité industrielle.

L'analyse vidéo automatisée à grande échelle est devenue un enjeu stratégique majeur pour les organisations qui génèrent ou reçoivent des volumes massifs de contenus visuels. Jusqu'ici, ce travail reposait largement sur la révision manuelle ou des systèmes à règles figées, coûteux et peu adaptables. L'intégration de modèles multimodaux capables de comprendre le sens d'une scène, de répondre à des questions sur le contenu ou de détecter des événements nuancés représente un saut qualitatif important pour l'automatisation de workflows métier complexes.

Dans nos dossiers

AWS Open weight & Open source

Cet article vous a été utile ?

Vu une erreur factuelle dans cet article ? Signalez-la. Toutes les corrections valides sont publiées sur /corrections.

À lire aussi

1AWS ML Blog

AgentOps : déployer des agents IA à grande échelle avec Amazon Bedrock AgentCore

Amazon Web Services a présenté AgentOps, une nouvelle discipline opérationnelle pour déployer, gérer et améliorer les agents IA en production, en s'appuyant sur sa plateforme Amazon Bedrock AgentCore. Publié début juin 2026, ce cadre de référence s'articule autour de quatre piliers : gouvernance et sécurité, construction et opérations, évaluation, et observabilité. Bedrock AgentCore permet de déployer des agents IA compatibles avec n'importe quel modèle de langage et n'importe quel framework open source, en passant du développement local à la production sans gérer d'infrastructure. AWS propose une architecture de référence complète couvrant l'ensemble du cycle de vie DevOps adapté aux agents : planification, développement, construction, test, déploiement et maintenance. Le besoin derrière AgentOps est concret : contrairement aux pipelines classiques, les agents IA prennent des décisions autonomes et non déterministes, ce qui rend le débogage difficile, les coûts imprévisibles et le contrôle qualité complexe. AgentOps répond à ces défis en traitant chaque agent, outil et configuration mémoire comme un artefact versionné avec son propre pipeline CI/CD. L'évaluation s'effectue à quatre niveaux : l'outil individuel, le tour de conversation, le résultat de session et le système global, aussi bien en développement qu'en production. L'observabilité couvre quatre couches de télémétrie pour tracer chaque décision d'agent, surveiller les baisses de qualité et mesurer le coût par interaction. Ce lancement s'inscrit dans une course industrielle autour de l'IA agentique, où AWS, Google, Microsoft et OpenAI cherchent à proposer des plateformes complètes pour industrialiser le déploiement d'agents. La complexité opérationnelle croissante, notamment la gestion des identités d'agents, des protocoles d'authentification inter-agents (A2A), du Model Context Protocol (MCP) et des mécanismes de contrôle humain (human-in-the-loop), pousse les entreprises à chercher des cadres structurés. Amazon Bedrock AgentCore se positionne comme une réponse cloud-native à ces enjeux, en intégrant nativement sécurité, registre d'outils, gestion de l'état et limites d'exécution. Les suites prévisibles incluent l'adoption de ces pratiques AgentOps dans les grandes organisations, ainsi qu'une pression croissante sur les équipes DevOps pour adapter leurs outils et processus à la nature non déterministe des systèmes agentiques.

UELes entreprises françaises et européennes déployant des agents IA sur AWS peuvent adopter ce cadre AgentOps pour structurer leurs pipelines CI/CD et leur observabilité, sans impact réglementaire spécifique à la France ou l'UE.

OutilsActu

1 source

2AWS ML Blog

Amazon Bedrock : comprendre le cycle de vie des modèles

Amazon Web Services a formalisé le cycle de vie des modèles de fondation (FM) disponibles sur sa plateforme Bedrock, en introduisant un cadre structuré en trois états distincts : Actif, Hérité (Legacy) et Fin de vie (EOL). Ce système vise à donner aux entreprises une visibilité suffisante pour planifier leurs migrations sans interruption de service. Concrètement, un modèle reste disponible au minimum 12 mois après son lancement, puis passe en état Legacy avec un préavis d'au moins 6 mois avant sa date de fin de vie. AWS a également introduit une nouvelle phase intermédiaire appelée "extended access" pour les modèles dont la fin de vie est postérieure au 1er février 2026 : après 3 mois en état Legacy, le modèle entre dans cette période d'accès étendu pendant laquelle les utilisateurs actifs peuvent continuer à l'utiliser au moins 3 mois supplémentaires. Durant cette fenêtre, les demandes d'augmentation de quota ne seront plus approuvées et les tarifs peuvent être ajustés par le fournisseur du modèle, avec notification préalable. Cet encadrement change concrètement la manière dont les équipes techniques doivent gérer leurs applications IA en production. Jusqu'ici, une fin de vie pouvait surprendre des équipes insuffisamment préparées, entraînant des pannes ou des migrations précipitées. Avec ce calendrier prévisible, les développeurs peuvent anticiper les transitions, tester les modèles de remplacement via la console Bedrock ou l'API, et adapter leur code sans urgence. L'état d'un modèle est désormais exposé directement dans les réponses API via le champ modelLifecycle, accessible lors d'appels GetFoundationModel ou ListFoundationModels. Il faut toutefois noter que les comptes inactifs en phase Legacy, c'est-à-dire n'ayant pas appelé le modèle pendant 15 jours ou plus, peuvent perdre l'accès prématurément. La migration vers un nouveau modèle reste une action manuelle : rien ne se fait automatiquement lorsqu'un modèle atteint sa date EOL. Cette politique s'inscrit dans un contexte où Amazon Bedrock multiplie les modèles disponibles, provenant de fournisseurs comme Anthropic, Meta, Mistral ou Cohere, chacun avec ses propres cycles de mise à jour. À mesure que ces modèles évoluent rapidement, l'accumulation de versions obsolètes pose des problèmes de maintenance et de sécurité pour AWS comme pour ses clients. En clarifiant les règles du jeu, AWS cherche à professionnaliser la gestion du cycle de vie des IA en entreprise, sur le modèle de ce que font déjà les plateformes cloud pour leurs APIs et services logiciels. La prochaine étape pour les équipes utilisant Bedrock sera d'intégrer ces états dans leurs processus de surveillance et d'alerte, afin de ne jamais être pris de court lors d'une transition de modèle.

UELes entreprises européennes utilisant Amazon Bedrock doivent intégrer ce nouveau cadre de cycle de vie dans leurs processus de gestion des applications IA en production pour éviter des interruptions de service.

OutilsOpinion

1 source

3AWS ML Blog

Optimiser la recherche sémantique vidéo avec la distillation de modèles Amazon Nova sur Amazon Bedrock

Amazon Web Services a publié un tutoriel détaillé expliquant comment utiliser la technique de distillation de modèles sur Amazon Bedrock pour optimiser les systèmes de recherche sémantique vidéo. Le cœur du problème : les modèles de grande taille comme Claude Haiku d'Anthropic offrent une excellente précision pour interpréter l'intention de recherche des utilisateurs, mais ils allongent le temps de réponse à 2 à 4 secondes, représentant à eux seuls 75 % de la latence totale. La solution proposée consiste à transférer l'intelligence de routage d'un grand modèle dit "enseignant", Amazon Nova Premier, vers un modèle beaucoup plus léger dit "étudiant", Amazon Nova Micro. Le résultat : une réduction des coûts d'inférence de plus de 95 % et une baisse de la latence de 50 %, sans sacrifier la qualité de routage. L'enjeu est considérable pour les entreprises qui gèrent de larges catalogues vidéo. Lorsqu'un utilisateur tape "Olivia qui parle de son enfance dans la pauvreté", le système doit décider automatiquement quels aspects de la vidéo interroger en priorité : les métadonnées textuelles, la transcription audio, les données visuelles ou les informations structurées. Cette logique de routage devient rapidement complexe à l'échelle enterprise, où les attributs peuvent inclure les angles de caméra, le sentiment, les droits de diffusion ou des taxonomies métier propriétaires. Un modèle plus petit et distillé qui maîtrise cette tâche précise permet de traiter davantage de requêtes simultanément, à un coût marginal quasi nul, ce qui change fondamentalement l'équation économique des moteurs de recherche multimodaux. La distillation de modèles se distingue du fine-tuning supervisé classique par un avantage pratique majeur : elle ne nécessite pas de dataset entièrement étiqueté par des humains. Amazon Bedrock génère automatiquement jusqu'à 15 000 paires prompt-réponse en interrogeant le modèle enseignant, en appliquant des techniques de synthèse et d'augmentation de données. Dans ce pipeline, 10 000 exemples synthétiques ont été produits via Nova Premier, chargés sur Amazon S3, puis utilisés pour entraîner Nova Micro. Le modèle résultant est ensuite évalué via Amazon Bedrock Model Evaluation, comparé à la base Nova Micro et au Claude Haiku original. AWS a publié l'intégralité du notebook Jupyter, le script de génération des données et les utilitaires d'évaluation sur GitHub, rendant cette approche reproductible pour toute équipe souhaitant industrialiser la recherche vidéo à grande échelle.

OutilsTuto

1 source

4AWS ML Blog

L'accord de Bedrock d'Amazon migre et optimise les invites vers de nouveaux modèles

Amazon Bedrock lance Advanced Prompt Optimization, un outil qui permet d'optimiser automatiquement les prompts pour jusqu'à 5 modèles à la fois et de comparer leurs performances. Concrètement, un client fournit un modèle de prompt, des exemples de requêtes utilisateur (texte ou multimodal), éventuellement des réponses de référence, et une métrique d'évaluation. Le système envoie ensuite ce prompt aux modèles choisis sur Bedrock, évalue les réponses selon la métrique fixée, réécrit le prompt, puis recommence ce cycle évaluer-réécrire-évaluer de façon itérative, un peu comme une boucle d'apprentissage par renforcement, mais sans toucher aux poids du modèle. À l'issue du processus, l'utilisateur récupère le prompt original et sa version optimisée pour chaque modèle testé, avec pour chacun un score d'évaluation, le temps jusqu'au premier jeton généré (time to first token, ou TTFT, un indicateur de latence perçue) et une estimation du coût d'inférence au tarif à la demande. Le tout se fait en une seule soumission de job, avec jusqu'à 5 modèles candidats comparés simultanément sur qualité, latence et coût. Cette fonctionnalité s'attaque à un goulot d'étranglement bien connu des équipes qui déploient des applications d'IA générative en production. Migrer un prompt déjà réglé vers un nouveau modèle plus rapide ou moins cher, ou simplement l'optimiser pour le modèle en place, exige aujourd'hui des jours voire des semaines de réécritures manuelles, de tests et de comparaisons, un effort qui se multiplie par le nombre de templates de prompts et de modèles candidats. Résultat : beaucoup d'équipes restent enfermées sur un modèle par crainte du coût de migration, même quand un modèle plus récent offrirait de meilleures performances. D'autres exploitent mal les capacités réelles d'un nouveau modèle parce que leurs prompts ont été pensés pour un autre système, ou expédient sans le savoir des réponses dégradées faute d'évaluation systématique face à des données de référence. En automatisant ce cycle par une approche pilotée par les métriques, Amazon Bedrock veut libérer les ingénieurs des boucles interminables de tests A/B manuels pour qu'ils se concentrent sur le développement de fonctionnalités. Cette annonce s'inscrit dans une compétition plus large entre fournisseurs de cloud pour réduire la friction du cycle de vie des applications d'IA générative, alors que le rythme de sortie de nouveaux modèles s'accélère chez tous les grands acteurs. Le caractère agnostique de l'outil, compatible avec n'importe quel modèle disponible sur Bedrock, laisse penser qu'Amazon cherche à fidéliser les développeurs à sa plateforme plutôt qu'à un modèle en particulier, en simplifiant justement les changements de modèle qui pourraient sinon les pousser vers un concurrent. Reste à voir si cette automatisation tient ses promesses sur des cas d'usage complexes ou multimodaux, et si d'autres fournisseurs cloud répliqueront rapidement une approche similaire.

OutilsOutil

1 source

Recevez l'essentiel de l'IA chaque jour

Une sélection éditoriale quotidienne, sans bruit. Directement dans votre boîte mail.

Recevez l'essentiel de l'IA chaque jour

Gratuit · 1 email le matin, l'essentiel de l'IA · désinscription en un clic