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Une exploration détaillée de la façon dont Amazon Bedrock AgentCore aide à faire passer des applications IA basées sur des agents du proof of concept à des systèmes de production de niveau entreprise, en préservant mémoire, sécurité, observabilité et gestion d’outils à l’échelle.
Apprenez à surveiller et optimiser les jobs d’inférence par lot Bedrock via CloudWatch, with alertes et tableaux de bord pour améliorer les performances, les coûts et l’exploitation.
Bedrock intègre Stability AI Image Services avec neuf outils pour créer et modifier des images avec précision. Apprenez les techniques de prompting adaptées à l’entreprise.
Découvrez comment les AWS Deep Learning Containers (DLCs) s’intègrent à SageMaker AI géré par MLflow pour équilibrer le contrôle de l’infrastructure et une gouvernance ML robuste. Un flux TensorFlow pour la prédiction de l’âge des abalones illustre le suivi de bout en bout et la traçabilité des modè
Stability AI Image Services est désormais disponible dans Amazon Bedrock, offrant des capacités d’édition d’images prêtes à l’emploi via l’API Bedrock et étendant les modèles Stable Diffusion 3.5 et Stable Image Core/Ultra déjà présents.
Vue d’ensemble complète sur le déploiement des modèles GPT OSS d’OpenAI sur SageMaker AI et Bedrock AgentCore pour alimenter un analyseur d’actions multi-agents avec LangGraph, incluant la quantification MXFP4 en 4 bits et une orchestration sans serveur.
L’extension de navigateur Amazon Q Business apporte une assistance IA contextuelle et générative directement dans le navigateur pour les abonnés Lite et Pro, offrant des insights fiables et des flux de travail cohérents.
Verisk Rating Insights, propulsé par Amazon Bedrock, LLM et RAG, offre une interface conversationnelle pour accéder aux changements ERC ISO, réduisant les téléchargements manuels et accélérant les informations fiables.
AWS et Quora présentent une API wrapper unifiée pour accélérer le déploiement des modèles Bedrock dans Poe, en bridant SSE de Poe et REST Bedrock, et en étendant le catalogue multi-modale.
Cet article explique comment msg a automatisé l'harmonisation des données pour msg.ProfileMap en utilisant Amazon Bedrock pour alimenter des flux d'enrichissement pilotés par LLM, améliorant la précision de l'appariement des concepts RH, réduisant la charge manuelle et assurant la conformité avec l'
AWS présente une planification sensible à la topologie via SageMaker HyperPod pour optimiser l’efficacité de l’entraînement et la latence réseau sur les clusters EKS, en utilisant les données de topologie EC2 pour guider le placement des tâches.
Optimisez l’expérimentation jusqu’à la production pour le RAG (Retrieval Augmented Generation) avec SageMaker AI, MLflow et Pipelines, afin d’obtenir des flux reproductibles, évolutifs et gouvernés.
Guide structuré pour migrer de Claude 3.5 Sonnet d'Anthropic vers Claude 4 Sonnet sur Amazon Bedrock, couvrant les différences, l'accès, les API, la pensée étendue, l'évaluation et la mise en œuvre.
Explique les probabilités de log au niveau des tokens pour les modèles importés, comment les activer et leurs cas d’usage pratiques.
La détection d’objets en ensemble ouvert (OSOD) permet de reconnaître des objets connus et inconnus dans une vidéo. Cet article explique comment Bedrock Data Automation utilise l’OSOD sur l’analyse par image pour une détection d’objets flexible, guidée par des prompts, sans réentraînement.
Automatisez la création de main-d’œuvre privée pour SageMaker Ground Truth avec un pool Cognito dédié via AWS CDK. Cet article couvre l’architecture, les détails d’implémentation et les considérations IaC pour les flux d’étiquetage privés.
Skello met en œuvre un assistant IA sur AWS Bedrock et Lambda pour interroger des données en langage naturel dans une plateforme RH multitenante, tout en assurant des limites logiques et la conformité GDPR.
LSEG utilise Amazon Bedrock et Claude d’Anthropic pour automatiser la surveillance des marchés, en analysant 250 000 articles RNS de 2023 afin d’évaluer la sensibilité des prix et réduire les faux positifs, améliorant l’efficacité et la précision.
Cet article décrit comment Oldcastle APG s’est associé à AWS pour automatiser des centaines de milliers de documents POD par mois en utilisant Amazon Bedrock avec Amazon Textract, en remplaçant un OCR peu fiable et en réduisant l’effort manuel.
AWS annonce les modèles Falcon-H1 à instruction de TII (0,5B–34B) sur Amazon Bedrock Marketplace et SageMaker JumpStart, avec support multilingue, architecture hybride et guide de déploiement.
Analyse détaillée de l’utilisation du CLI et du SDK HyperPod pour rationaliser la formation et le déploiement de grands modèles IA sur SageMaker HyperPod, avec des étapes pratiques pour l’entraînement FSDP et le déploiement d’inférence.
SageMaker HyperPod introduit une expérience de création de cluster en un clic et validée, qui provisionne automatiquement les ressources prérequis et les valeurs par défaut prescriptives, accélérant les entraînements et inférences distribués avec l’orchestration Slurm ou EKS.
Modèle d’architecture sans serveur pour orchestrer l’inférence par lot avec Bedrock, via AWS Step Functions. Démontré sur un jeu de 2,2 millions de lignes avec prétraitement, exécution parallèle et post-traitement.
Automatisez le déploiement des bases de connaissances Bedrock et des connexions aux sources de données pour les flux RAG avec un modèle Terraform IaC, afin de gagner en rapidité et en reproductibilité en production.
Approche KIE de bout en bout utilisant les modèles Amazon Nova via Bedrock; ensemble FATURA; prompts agnostiques au modèle; évaluation F1 équilibrant précision, vitesse et coût.
Explore l’analyse de bases de données en langage naturel via les modèles de fondation Amazon Nova, le pattern ReAct et LangGraph pour traduire des requêtes NL en SQL précis, avec des flux HITL et d’auto-réparation.
SageMaker HyperPod propose désormais l’auto-scalage des nœuds géré par Karpenter, permettant un scaling réactif et économique pour les charges d’inférence et d’entraînement sur les clusters HyperPod.
Datadog Cloud Security fournit désormais des détections et des guides de remédiation pour repérer et corriger les misconfigurations d'Amazon Bedrock, sécurisant les charges IA et facilitant la conformité.
Découvrez comment transformer les points de terminaison Bedrock AgentCore Runtime en domaines personnalisés conviviaux avec CloudFront, Route 53 et ACM. Cette approche simplifie l’intégration, aligne les domaines sur votre organisation et garantit un accès sécurisé et évolutif.
Démontre une solution d’imputation des données PM2.5 utilisant SageMaker Canvas, AWS Lambda et AWS Step Functions pour combler les lacunes des capteurs et permettre des analyses de tendances fiables.
Amazon Finance détaille un assistant IA qui combine Bedrock et Kendra pour accélérer la découverte des données, préserver le savoir-faire institutionnel et livrer des insights financiers précis à grande échelle.
Un assistant IA agentique pour Buenos Aires, développé avec LangGraph et Amazon Bedrock, utilisant des garde-fous et une récupération raisonnée pour répondre aux questions sur les procédures gouvernementales avec sécurité et précision.
AWS annonce Mercury et Mercury Coder, les modèles de base d'Inception Labs, accessibles via Amazon Bedrock Marketplace et SageMaker JumpStart, offrant une génération par diffusion ultra-rapide pour les charges IA génératives sur AWS.
Examen des méthodes utilisées par Amazon Health Services pour améliorer la découvrabilité dans la recherche Amazon en combinant ML, NLP, recherche vectorielle et LLM via SageMaker, Bedrock et EMR.
HyperPod ajoute le provisionnement continu et des AMIs personnalisés pour offrir un provisioning des ressources flexible, des environnements conformes à la sécurité et un contrôle de niveau entreprise pour l’entraînement et l’inférence FM à grande échelle sur EKS.
Découvrez GenAI IDP Accelerator, une solution open source sans serveur alliant IA générative et Bedrock Data Automation pour automatiser et europeaniser le traitement documentaire.
Une approche structurée pour choisir les modèles de fond dans Bedrock, en équilibrant performance des tâches, architecture, opérations et IA responsable.
Cet article présente une méthodologie d’évaluation systématique pour choisir des modèles de fondation via Amazon Bedrock, alliant théorie et mise en œuvre pratique pour équilibrer performance, coût et exigences opérationnelles.
Examine comment intégrer des données géospatiales et des flux GIS avec Amazon Bedrock, en utilisant des LLM, le RAG et des Bedrock Agents pour déverrouiller des insights et rationaliser les opérations.
Les clients AWS peuvent déployer Amazon Q Business pour rationaliser l’accès au savoir, automatiser les flux de travail et renforcer la sécurité des données d’entreprise, avec des conseils d’architecture et une mise en œuvre par étapes.
Analyse approfondie de l’ajustement fin des modèles GPT-OSS avec les recettes HyperPod et les jobs d’entraînement SageMaker, y compris les données multilingues, le déploiement et les étapes pratiques pour des charges de travail d’entreprise.
Infosys Topaz s’adosse à Amazon Bedrock pour doter un help desk technique d’une IA, en ingérant des transcriptions, en construisant une base de connaissances et en fournissant un support contextuel plus rapide avec des contrôles d’accès RBAC robustes.
La préversion publique ajoute des nœuds de code inline dans Bedrock Flows, permettant d’écrire des scripts Python directement dans les flux et de réduire le recours à Lambda.
Découvrez comment Code Editor et les espaces multiples dans SageMaker Unified Studio accélèrent les flux ML, de la préparation au déploiement optionnel.
Démonstration complète de produits de consommation personnalisés et de campagnes publicitaires générées par Amazon Nova dans Bedrock, présentée à Cannes Lions 2025 avec Guardrails, RAG et parfumeurs sur place.
Une analyse détaillée sur l’augmentation des agents d’IA avec des modèles ML prédictifs hébergés sur Amazon SageMaker AI, en utilisant le Model Context Protocol (MCP) et le Strands Agents SDK pour une intégration d’outils scalable et sécurisée.
In this post, we explore how Tyson Foods collaborated with the AWS Generative AI Innovation Center to revolutionize their customer interaction through an intuitive AI assistant integrated into their website. The AI assistant was built using Amazon Bedrock,
Analyse approfondie de la manière dont Amazon Nova Pro sur Bedrock permet une localisation des champs de documents avec une grande précision, soutenue par FATURA et une mise en œuvre modulaire adaptée aux entreprises.
We built an advanced RAG solution using Amazon Bedrock leveraging Infosys Topaz™ AI capabilities, tailored for the oil and gas sector. This solution excels in handling multimodal data sources, seamlessly processing text, diagrams, and numerical data while maintaining context and relationships betwee
In this post, we explore how to enable and use trusted identity propagation in Amazon SageMaker Studio, which allows organizations to simplify access management by granting permissions to existing AWS IAM Identity Center identities. The solution demonstrates how to implement fine-grained access cont
In this post, we explore how to design and implement custom plugins for Amazon Q Business to create an intelligent chatbot that streamlines employee training by retrieving answers from training materials. The solution implements secure API access using Amazon Cognito for user authentication and auth
Un assistant de voyage pratique construit avec Amazon Nova et LangGraph, décrivant une architecture serverless en trois couches qui orchestre des agents IA, des intégrations de données et des achats en temps réel pour des itinéraires personnalisés.
L’équipe Plateforme IA de Salesforce optimise l’utilisation des GPU et réduit les coûts en déployant plusieurs modèles fondation sur un seul endpoint SageMaker AI grâce aux composants d’inférence, avec un scaling dynamique et un contrôle granulaire par modèle.
Amazon Q Business introduit Agentic RAG, permettant des stratégies de récupération basées sur des agents pour des requêtes d'entreprise complexes avec un traitement transparent, une mémoire entre les échanges et une navigation de données via des outils.
Cet article AWS démontre comment inciter les modèles de compréhension Nova à citer des sources et comment évaluer les réponses et les citations pour l'exactitude via une approche « juge IA ».
Découvrez comment Bedrock Data Automation améliore le traitement documentaire intelligent (IDP) avec score de confiance, blueprints, normalisation des données et revue humaine intégrée pour une mise à l’échelle.
Aperçu d'Amazon Bedrock AgentCore Memory, un service entièrement géré permettant aux agents IA de conserver à la fois une mémoire à court terme et une mémoire à long terme pour des interactions continues et personnalisées.
PwC et AWS allient l'expertise sectorielle de PwC avec les vérifications de Raisonnement Automatisé dans Guardrails d'Amazon Bedrock pour une IA vérifiable et conforme dans les secteurs réglementés, y compris l'adaptation à l'UE AI Act, Regulated Content Orchestrator et gestion des pannes.
Aperçu de AgentCore Runtime, une plateforme sans serveur qui héberge des agents IA de manière sécurisée, avec portabilité entre frameworks et modèles et isolation par session.