Amazon Web Services n’a pas remporté la course au meilleur modèle. Alors le géant du cloud déplace le combat sur un autre terrain. Coup sur coup, deux alliances, l’une avec Aily Labs, l’autre avec Workato, dessinent son ambition dans les agents IA : ne pas fabriquer le cerveau, mais tenir la tuyauterie qui le relie aux systèmes de l’entreprise.
Aily Labs, Workato : deux pièces d’un même plan
Avec Aily Labs, AWS pousse des agents dits « décisionnels ». Leur promesse dépasse la recommandation : simuler des scénarios, repérer un risque, puis recommander voire exécuter une décision dans cinq domaines : finance, chaîne d’approvisionnement, fabrication, R&D et commerce. Le « Super Agent » de la société orchestre plusieurs agents branchés sur le contexte métier du client, distribués via AWS Marketplace et adossés à Amazon Bedrock, qui aiguille chaque tâche vers le modèle de fondation le plus adapté.
Avec Workato, le registre est plus terre à terre, mais tout aussi central. Leur initiative commune, baptisée Enterprise MCP, vise à faire passer les agents de la conversation à l’action. La plateforme WorkatoONE revendique plus de 14 000 systèmes d’entreprise connectés : c’est la couche d’exécution qui s’intercale entre le raisonnement d’un agent et les outils sur lesquels il doit agir.
Deux annonces, un seul geste. AWS ne vend pas un agent : il vend l’endroit où les agents des autres viennent s’exécuter.
Quand le raisonnement devient un acquis
Le message implicite de ces deux partenariats est rude pour l’obsession actuelle du secteur. Dialoguer, planifier, raisonner : les agents savent déjà faire. La difficulté s’est déplacée vers l’aval, là où il faut consulter des systèmes cloisonnés, respecter des règles de sécurité et déclencher des actions sans casser la production. Aily Labs le formule à sa manière : le problème des grands groupes n’est pas le manque de données, mais leur fragmentation entre silos financiers, logistiques et industriels.
Dans ce cadre, un modèle un peu meilleur qu’un autre ne décide plus grand-chose. Ce qui décide, c’est la capacité à le brancher sur l’existant, en une journée pour un client déjà installé sur le cloud d’AWS, selon Aily Labs. Le raisonnement devient une commodité ; l’intégration devient le produit. AWS n’est d’ailleurs pas seul sur ce pari : Microsoft mise sur son Foundry Agent Service et Google sur Vertex AI Agent Builder, deux plateformes elles aussi taillées pour héberger et gouverner les agents plutôt que pour s’imposer par la seule qualité du modèle.
Le marketplace, cheval de Troie de la facturation
Le coup le plus habile se joue sur la facture. En passant par AWS Marketplace, un client règle Aily Labs sur son compte Amazon existant, et cette dépense s’impute sur les engagements pluriannuels déjà négociés avec AWS. L’agent d’un tiers devient une ligne de plus dans une enveloppe cloud que la direction financière a tout intérêt à consommer. Rien de spectaculaire, mais c’est un verrou : plus les agents transitent par le Marketplace, plus le budget IA de l’entreprise se coule dans les tuyaux d’Amazon.
Bedrock complète le dispositif côté technique. En orchestrant plusieurs modèles de fondation sans en imposer un seul, AWS se rend utile quel que soit le vainqueur de la bataille des modèles. OpenAI, Anthropic ou Google : peu importe qui l’emporte, leurs modèles tourneront volontiers dans l’environnement du client, chez AWS.
MCP, le contrôle érigé en argument de vente
Reste la gouvernance, nerf de l’adoption en entreprise. Au cœur du partenariat Workato trône le Model Context Protocol (MCP), standard ouvert né chez Anthropic fin 2024 pour normaliser le dialogue entre un modèle et les outils qu’il actionne. AWS ne l’a pas inventé ; il l’adopte et le décline en version « entreprise », où l’accès contrôlé devient l’argument commercial : laisser l’agent gagner en autonomie tout en gardant des garde-fous sur les systèmes critiques.
C’est là que se noue le rapport de force. Celui qui tient la couche d’exécution et ses règles d’accès tient, de fait, ce que les agents ont le droit de faire dans l’entreprise. Workato apporte les 14 000 connexions et l’orchestration des processus ; AWS apporte l’infrastructure, la facturation et le protocole. Le modèle, lui, se retrouve relégué au rang de sous-traitant interchangeable.
Reste une inconnue de taille pour l’entreprise cliente : à trop confier la plomberie à un seul fournisseur, on troque une dépendance aux modèles contre une dépendance à l’infrastructure qui les héberge. AWS parie que les directions techniques signeront quand même, parce qu’un agent qui agit vaut mieux qu’un copilote qui parle. Le calcul est solide. Il transforme surtout une bataille de modèles, que le cloud d’Amazon risquait de perdre, en bataille de tuyaux, qu’il est bien mieux placé pour gagner.
