AWS Boost AgentCore avec Contrôles et Mémoire

Imaginez un assistant virtuel capable de réserver votre vol, négocier un remboursement et se souvenir que vous préférez toujours l’allée côté hublot… sans jamais dépasser 100 euros de remboursement sans votre accord. Ce qui ressemblait encore à de la science-fiction il y a un an devient brutalement concret pour les grandes entreprises grâce aux annonces d’AWS.

Le géant du cloud a profité de sa conférence re:Invent 2025 pour muscler très sérieusement Amazon Bedrock AgentCore, sa plateforme de construction d’agents IA. Et cette fois, on ne parle plus seulement de performance : on parle de confiance.

AgentCore : quand AWS passe en mode « entreprise prête »

Les agents IA autonomes sont la grande mode du moment. Tout le monde en parle, peu de DSI osent les déployer en production. Trop de risques, trop peu de garde-fous. C’est exactement ce constat qu’AWS a décidé d’attaquer de front avec trois grandes nouveautés qui changent profondément la donne.

David Richardson, vice-président d’AgentCore, ne mâche pas ses mots : les entreprises veulent des agents puissants, mais surtout des agents qu’on peut cadrer. Et c’est précisément là qu’AWS frappe fort.

Policy : des garde-fous rédigés… en français (ou presque)

La première bombe s’appelle Policy. L’idée est simple et pourtant révolutionnaire : vous décrivez en langage naturel les limites que vos agents ne devront jamais franchir.

Exemple concret : « Tu peux valider un remboursement jusqu’à 100 euros. Au-delà, tu demandes l’approbation d’un humain. Tu n’as jamais accès aux données RH. Tu peux lire Salesforce mais pas modifier les contrats. »

Ces politiques s’intègrent directement avec AgentCore Gateway et vérifient chaque action avant exécution. Si l’agent tente quelque chose d’interdit, c’est bloqué net.

– David Richardson, VP AgentCore chez AWS

Cette fonctionnalité répond à une peur viscérale des directions informatiques : l’agent qui part en roue libre. Désormais, la conformité devient configurable en quelques phrases, sans écrire une ligne de code de garde-fou.

AgentCore Memory : l’agent qui n’oublie plus vos préférences

Deuxième annonce majeure : la mémoire persistante native. Jusqu’à présent, la plupart des agents étaient amnésiques d’une session à l’autre. AWS change la règle du jeu.

Désormais, votre agent va pouvoir constituer un historique riche : vos préférences hôtelières, votre politique de frais de déplacement, votre seuil de tolérance aux escales… Tout cela stocké de façon sécurisée et réutilisé automatiquement.

• Vous avez toujours refusé les vols avec escale de plus de 2h ? L’agent le saura.
• Vous préférez les hôtels Marriott pour les séjours professionnels ? Il le proposera en priorité.
• Votre équipe refuse les réunions avant 9h30 ? L’agent ne vous en proposera plus.

Cette mémoire transforme l’agent d’un simple exécutant en véritable assistant personnel d’entreprise. Et surtout, elle ouvre la porte à des cas d’usage bien plus sophistiqués que la simple automatisation de tâches.

Évaluations intégrées : fini les tests artisanaux

Le troisième volet est peut-être le plus sous-estimé et pourtant le plus crucial : AgentCore Evaluations. AWS livre d’emblée 13 systèmes d’évaluation pré-construits qui mesurent :

• La justesse des réponses
• La sécurité des actions proposées
• La pertinence du choix d’outils
• Le respect des politiques définies
• Et huit autres métriques essentielles

Concrètement, cela signifie que vous n’avez plus à construire vous-même des benchmarks complexes pour savoir si votre agent est fiable. Vous activez les évaluateurs, vous lancez des scénarios tests, et vous obtenez un score clair.

C’est probablement la fonctionnalité qui va le plus aider à lever les freins au déploiement. Tout le monde veut des évaluations, personne n’a envie de les construire de zéro.

– David Richardson

Pourquoi ces annonces changent vraiment la donne

Depuis deux ans, on nous promet que les agents IA vont révolutionner le travail en entreprise. Mais entre la théorie et la réalité, il y avait un océan : celui de la confiance.

AWS vient de construire trois ponts solides au-dessus de cet océan :

• Des garde-fous configurables en langage naturel (Policy)
• Une mémoire qui rend les agents réellement utiles sur la durée
• Des outils d’évaluation qui transforment la peur en données mesurables

Résultat ? Les projets pilotes qui traînaient dans les tiroirs depuis des mois risquent de passer brutalement en production début 2026.

Et la concurrence dans tout ça ?

Il faut être honnête : AWS n’est pas seul sur ce terrain. Microsoft avec Copilot Studio, Google avec Vertex AI Agent Builder, sans parler des acteurs spécialisés comme Adept ou Anthropic… tout le monde court après le Graal de l’agent fiable.

Mais AWS a deux avantages massifs : sa position dominante dans le cloud entreprise et sa capacité à intégrer tout cela nativement avec des outils que les grandes boîtes utilisent déjà (Salesforce, Slack, Workday…).

Quand votre agent peut à la fois lire votre CRM, respecter votre politique de frais, et demander l’accord de votre manager si besoin… on entre dans une autre dimension de l’automatisation.

Ce que ça signifie concrètement pour les entreprises françaises

En France, où la RGPD et les exigences de gouvernance sont particulièrement strictes, ces annonces tombent à pic.

Les directions informatiques qui bloquaient jusqu’ici les projets d’agents IA pour des raisons de conformité vont soudainement avoir des arguments solides pour dire oui. Car désormais, on peut prouver par A+B que l’agent respecte les règles… avant même qu’il ne commence à travailler.

Et pour les DSI visionnaires, c’est l’occasion de prendre une longueur d’avance sur des cas d’usage qui étaient jusqu’ici réservés aux startups les plus audacieuses.

Les agents IA ne sont plus une mode passagère. Avec ces annonces, AWS vient de transformer une promesse technologique en réalité industrielle. Et quelque chose nous dit que 2026 va être l’année où les grandes entreprises françaises vont enfin franchir le pas.

La question n’est plus de savoir si les agents vont arriver dans votre entreprise. Elle est de savoir qui va les maîtriser en premier.