Guide du participant à la conférence AWS re:Invent 2026 : le programme IA et machine learning
Amazon Web Services tiendra son grand rendez-vous annuel d'apprentissage, ré:Invent, du 30 novembre au 4 décembre. L'édition 2026 propose plus de 2 000 sessions couvrant différents sujets et niveaux de compétence, dont plus de 140 sessions uniques dans la piste consacrée à l'IA et au machine learning (AIM). Le programme mêle keynotes d'responsables d'AWS, ateliers interactifs animés par des experts et activités plus ludiques comme les soirées ré:Play. Plusieurs formats sont proposés : des sessions plénières de 60 minutes (breakouts), enregistrées et mises en ligne quelques jours plus tard sur la chaîne YouTube AWS Events ; des chalk talks avec tableau blanc et échanges avec les intervenants ; des builder sessions d'une heure où l'on construit quelque chose ; des workshops de deux heures en petite équipe sur un cas réel ; des code talks centrés sur du développement en direct ; et des lightning talks de 20 minutes consacrés à un service ou à un témoignage client. Ceux qui ne peuvent pas se déplacer pourront suivre les keynotes en direct et rattraper de nombreuses sessions à la demande.
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 →
Pour les professionnels, l'intérêt est de pouvoir s'orienter dans une offre devenue très dense. AWS structure désormais son portefeuille d'IA en une pile à plusieurs couches, ce qui permet de repérer rapidement les sessions pertinentes selon le projet : infrastructure et puces, données, modèles, agents ou solutions prêtes à l'emploi. Un responsable technique qui entraîne des modèles personnalisés, une équipe qui déploie des agents en production et une direction métier qui cherche des outils immédiatement utilisables n'auront pas les mêmes priorités. La mise en avant transversale de la sécurité, de la gouvernance et de l'optimisation des coûts, présentes à chaque niveau, reflète en outre les préoccupations actuelles des entreprises qui passent de l'expérimentation à l'exploitation à grande échelle.
Cette pile illustre la stratégie d'AWS. À la base, des centres de données conçus pour les besoins en énergie, en refroidissement et en réseau des charges d'IA, puis deux options de calcul : les puces maison AWS Trainium, pensées pour l'entraînement et l'inférence, et les GPU NVIDIA. Vient ensuite la couche de données, avec AWS Context, qui relie stockage, bases de données, analytique et recherche pour alimenter modèles et agents. Amazon Bedrock offre un accès géré à des centaines de modèles de plusieurs fournisseurs via une API unique, tandis qu'Amazon SageMaker AI permet d'entraîner, d'affiner et de déployer des modèles sur une infrastructure dédiée. Amazon Bedrock AgentCore sert à construire et gérer des agents, quel que soit le mélange de modèles, sans enfermer les équipes chez un seul fournisseur. Au sommet figurent des agents prêts à l'emploi : Kiro pour le développement piloté par les spécifications, AWS Quick pour relier applications, outils et données, Amazon Connect pour l'expérience client, le recrutement, la chaîne logistique et la santé, ainsi qu'AWS Marketplace pour les solutions de partenaires. La sécurité s'appuie sur une isolation matérielle au niveau des puces et des contrôles sur ce que les agents peuvent consulter et faire.