AWS Media & Entertainment: Quoi de neuf sur AWS depuis le 2026-01-19

Content-Type: multipart/alternative; boundary="Apple-Mail=_2DF20103-B207-48AA-9AC2-C357B570F00A" Subject: AWS Media & Entertainment : Quoi de Neuf Mime-Version: 1.0 (Mac OS X Mail 16.0 \(3774.500.171.1.1\)) X-Apple-Base-Url: x-msg://2/ X-Universally-Unique-Identifier: B3EBA927-0CDF-4DE6-9D38-4A3789C9E612 X-Apple-Mail-Remote-Attachments: YES From: "Marchand, Guillaume" X-Apple-Windows-Friendly: 1 Date: Fri, 28 Jun 2024 17:18:41 +0200 X-Apple-Mail-Signature: Message-Id: <4EF0A9F6-D964-451F-BFA1-5FEFEE47BC35@amazon.fr> X-Uniform-Type-Identifier: com.apple.mail-draft --Apple-Mail=_2DF20103-B207-48AA-9AC2-C357B570F00A Content-Transfer-Encoding: 7bit Content-Type: text/plain; charset=us-ascii --Apple-Mail=_2DF20103-B207-48AA-9AC2-C357B570F00A Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset=utf-8 AWS Media & Entertainment: Quoi de neuf sur AWS depuis le 2026-01-19

Newsletter Media & Entertainment du lundi 19 janvier 2026 au vendredi 30 janvier 2026

Innovations AWS en migration de données, orchestration Kubernetes, IA générative et gestion des secrets

#CloudOperation

Cette sélection couvre les stratégies de migration vers Apache Iceberg, l'orchestration de clusters Amazon EKS avec des outils GitOps, les tests de résilience pour DynamoDB global tables, l'observabilité avancée avec OpenTelemetry, les architectures multi-agents intelligents avec Amazon Bedrock, et les approches de gestion des secrets pour optimiser vos opérations Cloud.

Analytics

Migration sur place à l'échelle de l'entreprise vers Apache Iceberg : Guide d'implémentation

Ce guide détaillé explique comment migrer à grande échelle des data lakes basés sur Apache Parquet vers Apache Iceberg en utilisant Amazon DynamoDB comme mécanisme d'orchestration centralisé, avec deux approches complémentaires (migrate/register_table et add_files) permettant des migrations sur place configurables, reproductibles et tolérantes aux pannes sans déplacement ni duplication extensive des données.

Cloud Operation

AWS s'engage en faveur du choix et de la flexibilité pour les clients, accélérés par l'IA

Le paysage du Cloud s'est considérablement diversifié avec l'émergence de nombreux fournisseurs établis, européens, chinois et spécialisés en IA, offrant aux clients une flexibilité sans précédent face aux 85% de services informatiques encore hébergés sur site.

Container and Kubernetes

Simplifiez la gestion des clusters Kubernetes avec ACK, kro et Amazon EKS

Ce blog post explique comment créer et gérer une flotte de clusters Amazon EKS en utilisant kro pour orchestrer les dépendances entre ressources, ACK pour provisionner les ressources AWS via l'API Kubernetes, et Argo CD pour implémenter une solution GitOps qui standardise le provisionnement et le bootstrapping des clusters à travers un seul point d'entrée API.

Database

Les tables globales Amazon DynamoDB avec cohérence forte multi-région prennent désormais en charge les tests de résilience des applications avec AWS Fault Injection Service

Les tables globales Amazon DynamoDB avec cohérence forte multi-Région prennent désormais en charge les tests de résilience des applications via AWS Fault Injection Service, permettant de créer des scénarios de défaillance réels pour valider les mécanismes de résilience lors de pannes régionales.

DevOps

Bonnes pratiques pour déployer AWS DevOps Agent en production

Ce guide explique comment configurer efficacement les Agent Spaces d'AWS DevOps Agent en alignant leurs périmètres sur les responsabilités des équipes d'astreinte, en utilisant l'Infrastructure as Code pour déployer à grande échelle, et en intégrant les outils d'observabilité appropriés pour permettre une analyse autonome des causes racines qui réduit le temps moyen de résolution des incidents de plusieurs heures à quelques minutes.

DevOps

Exportation de métriques OpenTelemetry depuis AWS Lambda vers OpenSearch

Apprenez à instrumenter vos fonctions AWS Lambda avec des métriques personnalisées OpenTelemetry et à les exporter vers Amazon OpenSearch Serverless en utilisant les layers ADOT Lambda et Amazon OpenSearch Ingestion, offrant ainsi une solution d'observabilité flexible et neutre vis-à-vis des providers sans infrastructure de collecteur dédiée à gérer.

Generative AI

Comment Thomson Reuters a construit un Hub d'ingénierie de plateforme agentique avec Amazon Bedrock AgentCore

Thomson Reuters a multiplié par 15 sa productivité opérationnelle en construisant une plateforme d'ingénierie agentique avec Amazon Bedrock AgentCore, automatisant 70% des tâches manuelles répétitives telles que le provisionnement de comptes Cloud, le patching de bases de données et la gestion de l'infrastructure grâce à des agents IA spécialisés orchestrés par un système centralisé avec validation humaine pour les opérations sensibles.

Generative AI

Utilisation de Strands Agents pour créer une solution multi-agents avec Llama 4 de Meta et Amazon Bedrock

Ce blog post explique comment construire un workflow multi-agent de traitement vidéo en utilisant le SDK Strands Agents, les modèles Llama 4 de Meta avec leurs capacités multimodales et fenêtres de contexte étendues, et l'infrastructure scalable d'Amazon Bedrock, en démontrant comment des agents spécialisés collaborent via le pattern Agents as Tools pour extraire des frames, analyser visuellement le contenu, effectuer un raisonnement temporel et générer des résumés automatiques.

Generative AI

Comment l'équipe Catalog d'Amazon.com a construit une Generative AI auto-apprenante à grande échelle avec Amazon Bedrock

L'équipe Amazon Catalog a développé un système d'IA générative auto-apprenant qui améliore continuellement sa précision tout en réduisant les coûts à grande échelle en utilisant Amazon Bedrock, où plusieurs modèles légers traitent les cas de routine par consensus tandis qu'un agent superviseur résout les désaccords et génère des apprentissages réutilisables stockés dans une base de connaissances dynamique.

Generative AI

Amazon Bedrock prend désormais en charge une durée d'1 heure pour la mise en cache des prompts

Amazon Bedrock étend la durée de mise en cache des prompts jusqu'à 1 heure pour certains modèles Claude d'Anthropic, permettant d'améliorer l'efficacité des coûts et les performances pour les workflows agentiques de longue durée et les conversations multi-tours nécessitant plus de temps entre les étapes.

Generative AI

Pourquoi vos agents IA donnent des résultats incohérents, et comment les SOP d'agents résolvent ce problème

Les Agent Standard Operating Procedures (Agent SOPs) permettent d'obtenir des résultats cohérents et fiables des workloads agentiques en fournissant des instructions structurées avec des contraintes RFC 2119 qui guident le comportement des agents sans sacrifier la puissance des LLM de raisonnement, comme le démontre un exemple d'agent pour une organisation à but non lucratif qui génère des propositions de subventions et des courriels de remerciement aux donateurs.

Generative AI

Wedia : La Generative AI au service de la gestion intelligente des contenus visuels

Wedia exploite les modèles de langage et les services AWS pour automatiser la description et l'indexation des contenus visuels, tout en préparant des capacités de génération d'images adaptées aux marchés locaux.

Generative AI

Présentation de la récupération multimodale pour Amazon Bedrock Knowledge Bases

Amazon Bedrock Knowledge Bases introduit la recherche multimodale en disponibilité générale, permettant aux applications RAG de rechercher et récupérer des informations à travers du texte, des images, de l'audio et de la vidéo grâce aux embeddings multimodaux Amazon Nova ou à la conversion en texte via Bedrock Data Automation, le tout dans un service entièrement géré qui élimine le besoin d'infrastructures personnalisées complexes.

Machine Learning

Créer des agents capables d'apprendre de leurs expériences grâce à la mémoire épisodique d'Amazon Bedrock AgentCore

Amazon Bedrock AgentCore episodic memory permet aux agents IA d'apprendre de leurs expériences passées en capturant des épisodes structurés incluant objectifs, raisonnements, actions et résultats, puis en générant des réflexions cross-épisodiques qui améliorent les taux de réussite des tâches de 11,4% à 13,6% selon les benchmarks retail et airline.

Machine Learning

L'IA en action : Comment AWS AI alimente la NFL sur et en dehors du terrain | Amazon Web Services

L'épisode explore comment AWS AI transforme la NFL en optimisant la sécurité des joueurs, la stratégie d'équipe et l'engagement des fans grâce au machine learning et au programme NFL Digital Athlete qui analyse les mouvements, la charge de travail et les risques de blessures des athlètes.

Machine Learning

Comment la NBA et AWS ont construit un système d'IA pour mesurer ce qui permet réellement de gagner des matchs de basketball

The NBA and AWS developed Leverage Score, an AI-powered system that uses counterfactual modeling and real-time stream processing on Amazon EKS and Apache Flink to measure which players and possessions truly drive basketball game outcomes by analyzing alternative scenarios and allocating credit across all ten players on court within seconds.

Machine Learning

Créer des agents intelligents avec Amazon Nova Act

Des experts AWS présentent Amazon Nova Act, un service d'automatisation de navigateur alimenté par l'IA qui permet de créer des agents intelligents capables d'automatiser des workflows web à l'échelle entreprise, avec des démonstrations pratiques couvrant les tests QA, l'extraction de données et l'automatisation de processus.

Machine Learning

Construisez votre premier Agent propulsé par GraphRAG ! (Aucune expertise en graphes requise) | Bases de données pour l'IA

Apprenez à construire en un après-midi un agent GraphRAG qui exploite les knowledge graphs pour permettre à votre IA de raisonner efficacement sur vos documents, sans expertise préalable requise.

Security

Explorer les approches centralisées et décentralisées courantes pour la gestion des secrets

Ce blog post examine les avantages et les compromis des approches centralisées et décentralisées pour quatre aspects clés de la gestion des secrets sur AWS (création, stockage, rotation et monitoring), en fournissant des recommandations architecturales pour aider les organisations à choisir la stratégie qui correspond le mieux à leurs besoins de sécurité, leur modèle opérationnel et leur échelle.

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