À ce rythme, le marché du cloud n'a jamais été aussi stratégique pour les directions IT, et la concurrence entre hyperscalers n'a jamais été aussi intense.
Dans ce contexte, AWS reste le leader avec environ 30 % de parts de marché, devant Microsoft Azure (25 %) et Google Cloud (13 %). Mais le leadership d'AWS n'est plus acquis : Azure rattrape, Google accélère, et l'IA générative redistribue les cartes. Au Q1 2026, AWS a réalisé 37,6 milliards de dollars de chiffre d'affaires, en croissance de 28 % en glissement annuel — sa plus forte croissance depuis trois ans, portée justement par l'IA.
Au-delà des chiffres, pourquoi AWS reste-t-il un partenaire stratégique pour les entreprises qui cherchent à se transformer ? Et qu'est-ce qui a changé en 2026 ?
AWS ne se contente pas de fournir une infrastructure cloud. Depuis près de vingt ans, Amazon a défini les standards de l'innovation en matière de Big Data, d'IA et désormais de calcul accéléré.
Vous avez peut-être entendu parler de S3, de Hadoop ou de Redshift ? Ces technologies ont structuré l'écosystème data moderne. SageMaker, lancé en 2017, a démocratisé le machine learning en entreprise. Bedrock, sorti en 2023, a fait d'AWS la plateforme de référence pour exploiter les modèles de fondation de manière sécurisée et gouvernée. Et plus récemment, les puces Trainium et Inferentia, conçues par les équipes Annapurna Labs d'AWS, redéfinissent l'économie de l'entraînement et de l'inférence à grande échelle.
Là où d'autres hyperscalers misent sur l'effet de marque ou sur l'intégration verticale avec leur écosystème historique, AWS a toujours fait le pari du builder. Une plateforme ouverte, modulaire, sur laquelle on construit ce dont on a besoin, à son rythme, avec une profondeur fonctionnelle inégalée.
Commencer un projet cloud avec AWS, c'est avant tout réaliser un audit précis de l'existant. Quelles applications sont en place ? Qui les utilise et dans quel but ? Quels sont les coûts d'infrastructure actuels, les goulots d'étranglement, les contraintes réglementaires ? Une fois ce diagnostic posé, il devient possible de définir une trajectoire de migration cohérente.
Ce processus ne doit pas être vu comme une simple migration technique. C'est une occasion de repenser la façon dont une entreprise utilise ses ressources numériques. AWS aide les entreprises à réarchitecturer leurs applications pour tirer pleinement parti des services natifs du cloud, en garantissant une transition sécurisée et sans interruption d'activité.
Plusieurs approches sont possibles selon le niveau de maturité :
- **Lift and shift** pour migrer rapidement sans réécriture, utile pour libérer un datacenter ou rationaliser un parc legacy
- **Replatforming** pour bénéficier de services managés (RDS, ElastiCache, EKS) sans tout réécrire
- **Refactoring** pour reconstruire en cloud-native, en exploitant Lambda, les microservices, le serverless, l'événementiel
- **Re-architecting** pour les organisations qui veulent embarquer dès la migration des capacités IA et data
C'est cette flexibilité qui fait la force d'AWS face aux DSI : il n'y a pas un seul chemin, il y a celui qui correspond au contexte de l'entreprise.
AWS a fait le choix historique de se concentrer sur le B2B. Les outils et services proposés sont conçus pour s'intégrer aux systèmes existants, qu'il s'agisse de chatbots, de CRM, d'intranets, d'ERP ou de plateformes data. Contrairement à d'autres acteurs du cloud qui se positionnent sur des solutions plus grand public, AWS propose une plateforme robuste, flexible et hautement performante pour les projets sur mesure.
Prenons l'exemple de Netflix, d'Airbnb ou de Capital One : ces entreprises ont choisi AWS pour gérer leurs besoins de traitement de données et d'IA à très grande échelle. Pourquoi ? Parce qu'elles savent qu'avec AWS, elles bénéficient non seulement d'une infrastructure puissante mais aussi d'une expertise en matière de sécurité, de fiabilité et de conformité que peu d'acteurs peuvent égaler.
En France, des groupes comme Société Générale, Engie, Veolia ou Decathlon ont également engagé des chantiers majeurs sur AWS, souvent dans une logique multicloud assumée.
L'écosystème AWS a évolué très rapidement ces 18 derniers mois. Quatre tendances structurantes méritent d'être suivies de près.
Amazon Bedrock s'est imposé comme la couche de référence pour exploiter les modèles de fondation en entreprise, avec gouvernance, sécurité et coûts maîtrisés. La plateforme propose désormais un catalogue de modèles unique sur le marché : Claude d'Anthropic, désormais entraîné et servi sur Trainium, Llama de Meta, Mistral, Titan, et depuis avril 2026 les modèles GPT-5.4 et bientôt GPT-5.5 d'OpenAI, sur la même infrastructure.
C'est un changement majeur. Pour la première fois, les entreprises peuvent accéder aux modèles d'OpenAI sans passer par Azure, et combiner Claude, GPT et Llama dans une même architecture, avec une gouvernance unifiée et un contrôle des coûts granulaire (la facturation par tag est arrivée fin avril 2026).
Avec Bedrock AgentCore, AWS pousse une approche industrialisée des agents IA. Le service propose un harnais managé, une CLI pour déployer des agents avec la gouvernance d'une infrastructure-as-code, et une intégration native avec les outils du quotidien. Les Bedrock Managed Agents, lancés en preview en avril 2026 et notamment portés par OpenAI, permettent de construire des agents qui maintiennent un contexte sur des tâches longues, à l'échelle de la production.
Pour les DSI, c'est le moment où l'IA générative passe du POC à la production opérationnelle.
L'autre grand mouvement de 2026, c'est la stratégie silicon d'AWS. Les puces Trainium 2 et Trainium 3 (Trainium 4 attendue en 2027) permettent à AWS de proposer un coût d'entraînement et d'inférence significativement inférieur aux GPU NVIDIA pour de nombreux usages. Anthropic s'est engagé en avril 2026 sur plus de 100 milliards de dollars d'investissement dans AWS sur dix ans, avec jusqu'à 5 GW de capacité Trainium pour entraîner et servir Claude. OpenAI, dans le cadre de son nouvel accord avec AWS, prévoit 2 GW de capacité Trainium pour ses workloads.
Pour les entreprises, l'intérêt est clair : à mesure que ces accords stratégiques se concrétisent, les coûts d'inférence des modèles de fondation sur AWS devraient continuer à baisser, ce qui rend l'IA générative économiquement viable sur des cas d'usage qui ne l'étaient pas hier.
Annoncé fin avril 2026, Amazon Quick est un assistant IA pour le travail, avec une application desktop, des plans Free et Plus, et des intégrations qui s'élargissent rapidement. C'est la réponse d'AWS à Microsoft Copilot, avec une approche multi-applications plus ouverte. Pour les DSI qui hésitent à se verrouiller dans l'écosystème Microsoft 365, c'est une alternative à surveiller.
Trois enseignements pratiques pour les décideurs.
Le multicloud devient la norme, plus l'exception. Avec OpenAI et Anthropic désormais accessibles sur les trois grands hyperscalers (AWS, Azure, GCP), avec OneLake côté Microsoft qui interopère nativement avec S3, et avec des standards ouverts comme Iceberg ou OpenTelemetry qui s'imposent, l'argument du lock-in technique perd de sa force. Le vrai sujet devient celui de la gouvernance multicloud, pas du choix d'un fournisseur unique.
L'IA déplace le centre de gravité des coûts cloud. Les budgets cloud étaient historiquement dominés par le compute classique, le stockage et la base de données. En 2026, la facture IA (inférence Bedrock, entraînement, RAG, agents) devient une ligne significative. Andy Jassy a indiqué que les dépenses clients sur Bedrock ont bondi de 170 % entre Q4 2025 et Q1 2026. Les DSI doivent intégrer cette dimension dans leurs FinOps.
Les compétences AWS restent rares et chères en France. La demande continue de dépasser largement l'offre sur les profils Solutions Architects AWS, DevOps Engineers AWS, Data Engineers Bedrock, et désormais AI Engineers spécialisés agents. Les fourchettes de rémunération pour les profils confirmés en France se situent typiquement entre 60 et 90 K€ pour un Solutions Architect ou un DevOps confirmé, 80 à 120 K€ pour des seniors et leads, et au-delà pour des principals avec une expertise plateforme reconnue.
AWS n'est plus le leader incontesté qu'il était il y a cinq ans. Azure a rattrapé une partie significative de son retard sur le cloud d'entreprise, Google Cloud a renforcé sa position sur l'IA et l'analytique, et la concurrence sur le silicon avec NVIDIA, AMD et les puces propriétaires des autres hyperscalers est féroce.
Mais AWS reste, en 2026, la plateforme cloud la plus large, la plus profonde fonctionnellement, et la mieux positionnée pour accompagner les entreprises sur leur trajectoire IA. La combinaison Bedrock + Trainium + AgentCore est, à ce jour, l'une des propositions les plus solides du marché pour industrialiser l'IA générative en production.
Pour une DSI qui pose aujourd'hui sa stratégie cloud à 3-5 ans, AWS reste un choix qu'on ne peut pas écarter sérieusement. Pas par défaut, mais parce que l'écosystème, la maturité opérationnelle, et la trajectoire d'innovation continuent de placer AWS devant.
Chez Nacimut, nous accompagnons les entreprises dans le recrutement de leurs experts Cloud, Data et IA, en France et à l'international. Pour échanger sur vos besoins ou sur le marché des profils AWS, écrivez-nous.
