Les grandes entreprises traînent un dilemme depuis l’envolée des LLM :

Adopter des modèles publics performants mais généralistes, ou entraîner des architectures maison hors de prix, longues à certifier et énergivores.

En proposant un unique « teacher » de niveau supérieur, puis des « students » calibrés par distillation en moins de 24 heures, AWS relie enfin puissance, souveraineté et coût maîtrisé.

600 000 tokens de contexte continu — l’équivalent de centaines de pages PDF — permettent d’ingérer un dossier d’audit complet, un dépôt Git ou un historique client décennal sans tronçonnage.

S’y ajoute une compréhension native du texte, de l’image et de la vidéo, idéale pour l’analyse d’incidents mêlant logs, captures d’écran et séquences filmées.

Le tout s’exécute sur Trainium v2, affichant selon AWS +35 % de performance par watt.

Le 5 mai 2025, l’option de distillation sort de preview. Depuis la console Bedrock ou son API, on choisit Nova Premier, dépose son corpus dans S3, définit des prompts de validation et sélectionne un « accuracy tier ».

Bronze, Silver ou Gold modulent paramétrage, quantisation et coût d’inférence, jusqu’à 0,0004 $ le millier de tokens.

Aucun conteneur à maintenir : Bedrock orchestre fine-tuning, pruning et déploiement serverless.

Avant : plusieurs millions de dollars de GPU, des mois de data engineering, une dette MLOps lourde.

Après : un budget variable aligné sur la consommation, un time-to-model divisé par dix et un monitoring CloudWatch natif.

Le teacher, centralisé et audité, simplifie la conformité ; chaque student, isolé dans votre compte, garde vos données privées.

Limitez les données envoyées au teacher ; versionnez vos students avec un schéma sémantique ; surveillez coût/token et dérives via CloudWatch ; programmez des redistillations trimestrielles si votre corpus évolue.

Avec Nova Premier et la distillation Bedrock, AWS propose plus qu’un nouveau LLM : un modèle industriel où la valeur se crée en série à partir d’un même cerveau géant.

Les organisations capables de cartographier leurs données et de définir des seuils de qualité auront un avantage concurrentiel net, tandis que les autres verront l’écart se creuser. La course est lancée.