Construire une couche sémantique pour l'IA à base d'agents sur AWS avec Stardog et Amazon Bedrock AgentCore

Construire un déployeur d'applications à base d'agents avec Amazon Bedrock et AWS Lambda

PDI Technologies, qui fournit des solutions logicielles au secteur du commerce de proximité et de la distribution pétrolière, a développé un outil baptisé PDI Brew permettant à des employés non techniques de créer eux-mêmes de petites applications internes. L'entreprise, forte de 40 ans d'expérience, emploie environ 4 000 personnes et sert plus de 200 000 sites clients dans plus de 200 pays et territoires. Le principe : un salarié décrit en langage naturel l'outil dont il a besoin (calculateur de coûts, formulaire de saisie, tableau de bord simple) et reçoit en quelques secondes une application web entièrement provisionnée, protégée par authentification unique (SSO) et hébergée sur AWS, sans avoir à toucher à Git, à un terminal ou à des compétences DevOps. Le système repose sur un schéma dit agentique : un agent de planification capture l'intention de l'utilisateur sous forme de manifeste structuré, via un assistant IA comme Claude, ChatGPT ou Claude Code, ou directement par un appel à un modèle Amazon Bedrock. Un second agent, de provisionnement, tourne sur AWS Lambda et décompose ce manifeste pour classer le type de projet, choisir les bons outils et orchestrer en une seule requête la création de toutes les ressources AWS nécessaires, notamment API Gateway, DynamoDB, S3 et CloudFront. Chaque application peut aussi activer, si besoin, une fonction d'IA générative (discussion, résumé, classification) adossée à Amazon Bedrock, sans que son créateur ait jamais à gérer une clé d'API ou un point de terminaison de modèle. Cette approche s'attaque à un problème classique des grandes entreprises : la multitude de petits outils internes jamais développés faute de ressources. Un tableau de bord ou un formulaire trop mineur pour justifier un ticket dans le backlog d'une équipe d'ingénierie finit par ne jamais voir le jour, alors même que son coût de développement traditionnel, dépôt de code, pipeline de build, intégration d'authentification, hébergement, certificat TLS, DNS, journalisation, maintenance, est sans commune mesure avec sa simplicité d'usage. En permettant à la personne qui a besoin de l'outil de le livrer elle-même, sans passer par une équipe technique, PDI Brew supprime cette file d'attente permanente. Le fait que chaque application hérite automatiquement des mêmes garanties de sécurité, SSO d'entreprise, permissions IAM strictement délimitées, chiffrement HTTPS, observabilité centralisée, évite aussi l'écueil du shadow IT, ces outils bricolés en dehors de tout cadre gouverné. L'architecture entièrement serverless, à mise à l'échelle nulle quand elle n'est pas utilisée, permet de faire tourner des centaines de petites applications à un coût quasi nul, sans serveur partagé à corriger ni capacité à planifier. Le projet illustre une tendance plus large dans l'usage de l'intelligence artificielle en entreprise : ne pas se contenter d'ajouter un chatbot à des processus existants, mais utiliser des agents pour automatiser l'ensemble d'un cycle de décision, ici la transformation d'une intention exprimée en langage naturel en infrastructure cloud fonctionnelle. PDI Technologies insiste sur le fait que l'accès à l'IA générative reste strictement encadré : les applications ne peuvent l'utiliser qu'au travers d'une passerelle gouvernée vers Amazon Bedrock, avec garde-fous, quotas et traçabilité complète, jamais en intégrant leurs propres clés de modèle. L'entreprise s'appuie par ailleurs sur Microsoft Entra ID, l'ancien Azure AD, et la bibliothèque MSAL.js pour l'authentification. Ce type d'architecture pourrait inspirer d'autres organisations confrontées au même dilemme entre besoins métiers nombreux et capacité d'ingénierie limitée, à mesure que les outils d'IA agentique se généralisent pour automatiser non plus seulement des tâches ponctuelles, mais des pans entiers du cycle de développement logiciel.

Bluesight construit une solution IA à base d'agents avec Amazon Bedrock

Bluesight, éditeur logiciel spécialisé dans la gestion des pharmacies hospitalières et filiale du fonds Thoma Bravo, a développé avec Amazon Web Services une solution d'intelligence artificielle agentique baptisée Prism, construite sur Amazon Bedrock AgentCore. Le projet, co-écrit avec Vijay Venkatesh, directeur technique de Bluesight, répond à un problème concret : les hôpitaux américains doivent prouver que leurs achats de médicaments via un groupement d'achat (GPO) respectent les règles du programme fédéral 340B, ce qui suppose de croiser en permanence les listes de pénuries de la FDA, les données de l'ASHP, les niveaux de stock, des prédictions de rupture basées sur le machine learning et les signaux de plusieurs centaines d'autres établissements. Pour un seul établissement couvert par le programme, cet audit manuel représente plus de 4 000 heures de travail par an, un chiffre qui explose à l'échelle du réseau de plus de 620 hôpitaux clients de Bluesight. L'entreprise propose déjà six produits complémentaires, KitCheck, ControlCheck, CostCheck, 340BCheck, ShortageCheck et PrivacyPro, mais aucun ne permettait à lui seul de croiser ces données dispersées. Prism Assistant, la première brique dédiée à ControlCheck, a été lancée en mai 2026 et est utilisée par 20 établissements de santé ; une version multiproduit plus ambitieuse est prévue pour la fin de l'année 2026. Cette évolution change concrètement le travail des équipes de conformité hospitalière. ControlCheck surveille les transactions de substances contrôlées dans les pharmacies pour détecter des schémas de détournement, une tâche qui exigeait jusqu'ici des heures de compilation de rapports et de corrélation manuelle entre tableaux de bord avant de pouvoir produire des comptes-rendus pour les directions. Avec une interface conversationnelle capable de mener cette analyse en quelques secondes, les équipes gagnent un temps considérable. L'enjeu est encore plus net pour les hôpitaux classés DSH (part disproportionnée de patients défavorisés), PED (pédiatriques) ou CAN (centres de cancérologie autonomes), qui n'ont le droit d'acheter des médicaments ambulatoires via un GPO que s'ils prouvent l'indisponibilité réelle du produit ailleurs. Cette preuve nécessite de combiner des données issues de CostCheck, ShortageCheck et 340BCheck simultanément, alors qu'aucun produit ne disposait auparavant d'une vue d'ensemble. Le choix d'Amazon Bedrock AgentCore s'explique par trois critères jugés déterminants par Bluesight. D'abord, Amazon Bedrock est éligible HIPAA, condition non négociable pour une entreprise qui manipule des informations médicales protégées. Ensuite, la plateforme fournit une infrastructure agentique de niveau production sans que l'équipe ait à la construire de zéro, avec la traçabilité et le caractère déterministe qu'exigent les programmes de conformité hospitalière. Bluesight cherchait ainsi une architecture réutilisable plutôt que des solutions ponctuelles à reconstruire pour chaque nouveau cas d'usage, une approche qui doit désormais s'étendre progressivement à l'ensemble de sa suite de produits.

KTern.AI développe une IA à base d'agents pour SAP sur Amazon Bedrock AgentCore

Comment KTern.AI, plateforme de transformation digitale dédiée à SAP, a bâti son IA agentique sur Amazon Bedrock AgentCore en s'appuyant sur le kit Strands Agents SDK. KTern.AI est partenaire SAP Spotlight et opère une plateforme certifiée SAP de Digital Transformation as a Service, structurée autour de cinq automatisations : Digital Maps, Digital Projects, Digital Process, Digital Labs et Digital Mines. Son moteur propriétaire de connaissance institutionnelle encode des années de patterns de transformation SAP et de bonnes pratiques, permettant, combiné à une hyperautomatisation pilotée par la donnée, des transformations sept fois plus rapides avec une réduction de 24 % de l'effort global. Les nouveaux agents déployés orchestrent de façon autonome des workflows allant de la rétro-ingénierie à l'analyse de code, en passant par le fit-to-standard et le repérage d'exceptions dans les processus Finance et Ventes, sans que l'entreprise ait eu à construire une infrastructure d'agents sur mesure. Cette bascule change concrètement la donne pour les grands comptes engagés dans des migrations S/4HANA ou des conversions système, des projets qui s'étalent sur des mois voire des années et mobilisent une expertise SAP difficile à faire monter en échelle avec des consultants humains seuls. Avant AgentCore, KTern.AI faisait tourner son application sur une pile de conteneurs auto-gérée, développée et maintenue en interne, ce qui détournait du temps d'ingénierie vers de l'infrastructure sans lien avec son cœur de métier : concevoir des agents capables de comprendre la transformation SAP. En migrant vers AgentCore, l'entreprise a pu se recentrer sur cette différenciation tout en gagnant en fiabilité de production. Le passage à l'agentique posait plusieurs défis techniques qu'aucune infrastructure maison ne pouvait résoudre proprement. Il fallait un contexte persistant à grande échelle, les agents devant retenir un état sur des centaines d'interactions et bâtir un contexte cumulatif sur toute la durée d'un projet sans le perdre à chaque session, tout en évitant de les saturer d'informations superflues, ce qui ralentit les réponses, augmente les coûts et le risque d'hallucination. S'y ajoutaient l'accès sécurisé et gouverné aux API SAP, aux systèmes ERP clients et aux référentiels de processus via des connexions authentifiées et auditables, la multi-location avec une configuration propre à chaque client sans développement spécifique par déploiement, une scalabilité dynamique pouvant faire passer d'une poignée d'agents pour un audit rapide à des dizaines d'agents tournant en continu pendant des mois lors d'une migration complète, et enfin une observabilité de niveau production, avec logs, traces et métriques détaillés pour rendre traçable chaque décision d'agent et chaque appel d'outil dans des environnements d'entreprise.

💬 Reste à voir si l'infra managée tient vraiment la charge sur des migrations S/4HANA qui durent des mois, mais l'idée de fond est bonne : le vrai métier de KTern.AI c'est de comprendre SAP, pas de maintenir une stack de conteneurs. C'est un pattern qu'on va voir se généraliser chez tous les éditeurs verticaux, arrêter de réinventer l'orchestration d'agents pour se concentrer sur la donnée métier propriétaire. Le détail qui compte, c'est la gestion du contexte sur des centaines d'interactions sans saturer le modèle : c'est exactement le genre de problème qu'aucune boîte n'a envie de résoudre elle-même en interne.

« Construire une interface utilisateur générative pour agents IA sur Amazon Bedrock AgentCore avec le protocole AG-UI »

Le géant du cloud AWS a dévoilé une intégration entre Amazon Bedrock AgentCore et le protocole ouvert AG-UI (Agent-User Interaction Protocol), conçue pour permettre aux agents IA de communiquer avec des interfaces utilisateur dynamiques plutôt que de se limiter à un simple chat textuel. Ce protocole, compatible avec plusieurs frameworks d'agents comme Strands Agents, LangGraph et CrewAI, ainsi qu'avec des bibliothèques frontend telles que React, Angular ou Vue, permet à un agent de générer des graphiques interactifs en ligne, de mettre à jour un canevas partagé en temps réel, ou de suspendre son exécution pour demander une validation humaine. L'intégration s'appuie sur le Fullstack AgentCore Solution Template (FAST), un projet de démarrage prêt à déployer qui connecte AgentCore Runtime, Gateway, Identity, Memory et Code Interpreter à un frontend React avec authentification Amazon Cognito, le tout défini via AWS Cloud Development Kit (CDK). La version FAST v0.4.1 a ajouté deux nouveaux modèles d'agents, agui-strands-agent et agui-langgraph-agent, qui partagent un seul et même analyseur frontend. AgentCore Runtime agit comme un proxy transparent gérant l'authentification via Signature Version 4 (SigV4) ou OAuth 2.0 par Cognito, l'isolation des sessions, la mise à l'échelle et l'observabilité, pendant que le conteneur de l'agent expose un point d'accès POST /invocations pour les requêtes AG-UI et un GET /ping pour les vérifications de santé sur le port 8080. Cette avancée répond à un besoin concret des développeurs d'agents IA: découpler le code backend de l'agent du code frontend, afin de choisir librement le meilleur framework pour chaque côté sans sacrifier l'interopérabilité. Pour les équipes qui construisent des applications agentiques destinées aux entreprises, cela signifie des interfaces plus riches que le simple chat, avec des composants visuels générés à la volée, des états partagés bidirectionnels et des mécanismes de supervision humaine intégrés nativement au protocole plutôt que bricolés au cas par cas. Cela réduit la complexité d'ingénierie et accélère le déploiement d'agents capables d'interactions plus naturelles et plus sûres, un enjeu central à mesure que les entreprises cherchent à industrialiser leurs cas d'usage d'IA générative au-delà des simples assistants conversationnels. Le protocole AG-UI s'inscrit dans un écosystème plus large de protocoles déjà supportés par AgentCore Runtime, aux côtés du Model Context Protocol (MCP), qui relie les agents aux outils, et d'Agent2Agent (A2A), qui relie les agents entre eux. Pour illustrer concrètement ces capacités, AWS a présenté un exemple combinant FAST avec CopilotKit, qui remplace l'interface de chat intégrée par défaut pour ajouter une génération d'interface utilisateur, un canevas de tâches à état partagé, et un planificateur de réunions illustrant l'intervention humaine en cours d'exécution, le tout déployé sur AgentCore Runtime avec authentification Cognito, connectivité MCP via AgentCore Gateway et conversations persistantes grâce à AgentCore Memory.