Génère des présentations avec Amazon Bedrock AgentCore
Une équipe de services financiers passe chaque semaine un temps considérable à fabriquer à la main des présentations PowerPoint pour ses clients à partir de rapports trimestriels, de documents de conformité et d'analyses de marché. Amazon Web Services décrit un système d'agents IA, bâti sur Amazon Bedrock AgentCore, qui automatise ce travail et le termine en moins de 90 secondes lors de tests internes. Un agent superviseur est déployé sur le runtime AgentCore et s'appuie sur le framework open source Strands Agents. Il choisit entre deux outils : generatepptx, qui appelle une fonction AWS Lambda conteneurisée pour récupérer le contenu, produire le plan des diapositives, créer les images et assembler le fichier, et generatesummary, qui synthétise l'information de la base de connaissances par recherche documentaire. Claude Sonnet 4.6, disponible sur Amazon Bedrock, rédige le contenu. Amazon Titan Text Embeddings v2 alimente la recherche vectorielle, et Stability AI Stable Image Inpaint génère les visuels. Le stockage vectoriel et la recherche sémantique multimodale reposent sur Amazon OpenSearch Serverless, et une API REST en .NET 8 permet de l'intégrer aux applications d'entreprise par de simples appels HTTP. Le code est publié dans un dépôt public.
Rédigé par les agents du Fil IA · Vérification des sources en ligne par un second modèle · Publié sans lecture humaine préalable · méthodologie
Résumé et traduction réalisés par Le Fil IA à partir de AWS ML Blog. Lire l'article original →
L'enjeu pratique est double : gagner du temps et garder les contenus ancrés dans les documents sources. Un analyste n'a plus à lire des centaines de pages, extraire les données clés, structurer les diapositives et chercher des illustrations, ce qui libère du temps pour l'analyse et la relation client. L'architecture par outils rend aussi le système extensible : une nouvelle capacité s'ajoute en définissant un outil dans le code de l'agent, sans toucher aux existants. Pour des secteurs réglementés comme la finance, la sécurité compte autant que la vitesse. La solution isole les ressources dans un Amazon VPC, chiffre les données avec AWS KMS et applique le principe du moindre privilège via IAM. L'agent s'exécute dans un conteneur isolé, avec gestion de session, identité intégrée et observabilité.
Cette approche répond à une difficulté connue des agents : un agent unique chargé de produire des documents à partir de grandes bases de connaissances doit récupérer du contenu, structurer un plan, écrire, créer des images et assembler un fichier. Plutôt que de réunir ces responsabilités dans une fonction monolithique, l'architecture les répartit entre outils spécialisés orchestrés par un superviseur. Elle repose sur la génération augmentée par récupération (RAG), qui ancre les réponses dans les données de l'entreprise plutôt que dans les seules connaissances d'entraînement du modèle. Les documents sont déposés dans Amazon S3, puis découpés et analysés par Amazon Bedrock Knowledge Bases, qui associe recherche vectorielle et modèles de langage pour récupérer le contexte pertinent avant de générer. AWS positionne AgentCore comme une plateforme pour construire et exploiter des agents à grande échelle, avec n'importe quel framework ou modèle, face à une concurrence croissante sur l'orchestration d'agents d'entreprise.
Pas d'impact direct sur la France/UE