AWS Bedrock vs Google Vertex AI

AWS Bedrock vs Google Vertex AI — quelle plateforme IA en 2026

Comparaison AWS Bedrock vs Google Vertex AI 2026 : modèles disponibles, prix, intégration cloud, conformité. Verdict pour une PME française.

★ Verdict court

Bedrock pour les entreprises AWS qui veulent Claude, Llama, Mistral et tous les top modèles dans un seul gateway IAM. Vertex AI pour les entreprises Google Cloud qui veulent Gemini natif + Claude (oui, Claude est sur Vertex AI aussi). Pour une PME : choisissez selon votre cloud principal.

Verdict court

  • AWS Bedrock : marketplace IA d’AWS. Claude, Llama, Mistral, Titan, Cohere. Intégration IAM, KMS, CloudWatch, region EU. Standard de fait pour les enterprises AWS.
  • Google Vertex AI : plateforme ML/IA de Google Cloud. Gemini natif + Claude (depuis 2024) + Llama + Mistral. MLOps mature.
  • Pour une PME : choisissez selon votre cloud principal. Pas de raison technique forte de mixer si vous n’êtes pas multi-cloud déjà.

Critères comparés

1. Modèles disponibles (2026)

Bedrock :

  • Anthropic Claude 4.6 Sonnet, Haiku, Opus.
  • Meta Llama 4.
  • Mistral Large, Small.
  • Cohere Command R+.
  • Amazon Titan (texte, image).
  • AI21 Jamba.

Vertex AI :

  • Google Gemini 2.5 Pro, Flash, Ultra.
  • Anthropic Claude 4.6 Sonnet, Haiku.
  • Meta Llama 4.
  • Mistral Large.
  • Modèles open-source (déployables via Vertex Endpoints).

Les deux plateformes ont Claude et Llama. Bedrock a Cohere et plus de variété en marketplace. Vertex a Gemini natif (le seul à l’avoir).

2. Prix

Bedrock : tarifs alignés sur Anthropic direct + ~5 % de marge AWS. Pas de discount notable hors enterprise commits.

Vertex AI : tarifs alignés sur Google direct (Gemini gratuit limite usage faible). Discounts via Google Cloud Committed Use.

À volume similaire, écart négligeable (<10 %) entre les deux.

3. Intégration cloud

Bedrock :

  • IAM AWS natif.
  • KMS pour encryption.
  • VPC Endpoints (PrivateLink).
  • CloudWatch logs et métriques.
  • CloudTrail audit.
  • S3 pour data ingestion (RAG).
  • Bedrock Knowledge Bases (RAG managé) avec OpenSearch / Aurora pgvector.
  • Bedrock Agents (orchestration multi-tools managée).

Vertex AI :

  • IAM GCP natif.
  • Cloud KMS.
  • VPC-SC.
  • Cloud Logging, Monitoring.
  • Cloud Storage pour data.
  • Vertex AI Search (RAG managé).
  • Vertex AI Agent Builder.
  • BigQuery integration native.

Les deux sont au top sur l’intégration cloud. Match nul si vous êtes dans le bon cloud.

4. Région EU

Bedrock : Frankfurt, Ireland, Paris (Claude depuis 2024). Conforme RGPD.

Vertex AI : Frankfurt, Belgium, Netherlands, Paris (Gemini disponible Paris). Conforme RGPD.

Égalité.

5. RAG managé

Bedrock Knowledge Bases : crée un RAG end-to-end en quelques clics. S3 ingestion → OpenSearch ou Aurora pgvector → API de recherche. Très bon pour démarrer.

Vertex AI Search : RAG managé avec ingestion + indexation + recherche. Légèrement plus mature côté data search.

Avantage léger : Vertex AI Search.

6. Agents managés

Bedrock Agents : orchestration multi-tools, action groups, knowledge bases. Améliorations 2025-2026.

Vertex AI Agent Builder : agents conversationnels + tools + grounding via Vertex AI Search.

Égalité fonctionnelle. Bedrock Agents est plus orienté “agent qui agit”, Vertex AI Agent Builder plus orienté “agent conversationnel grounded”.

7. MLOps

Vertex AI : pipeline ML mature (Vertex AI Pipelines, Workbench, Feature Store). Si vous faites de la ML custom au-delà du LLM, Vertex est devant.

Bedrock : focus LLM/IA générative. Pour ML classique, AWS a SageMaker (séparé).

Avantage Vertex AI si vous mixez LLM + ML classique dans le même projet.

8. Pricing transparency

Bedrock : tarifs clairs et alignés sur les éditeurs (Anthropic, Mistral). Faciles à benchmarker.

Vertex AI : tarifs clairs aussi, parfois exprimés en “characters” pour Gemini (à diviser par ~4 pour comparer en tokens).

Égalité.

9. Support entreprise

Bedrock et Vertex AI ont tous deux Enterprise Support. Pour des grands comptes, on a accès à des SAs (solution architects) côté chaque cloud. Pareil.

Quand choisir Bedrock

  • Vous êtes déjà sur AWS pour le reste (S3, EC2, Lambda, RDS).
  • Vous voulez Claude + plusieurs autres modèles dans le même IAM.
  • Vous avez une équipe AWS qui maîtrise CloudFormation / Terraform AWS.
  • Vous voulez un RAG managé via S3 + Knowledge Bases.

Quand choisir Vertex AI

  • Vous êtes déjà sur GCP (BigQuery, GKE, Cloud Run).
  • Vous voulez Gemini natif (le seul à l’avoir, et Gemini 2.5 a des avantages multimodaux).
  • Vous faites du ML custom au-delà du LLM (Vertex AI Pipelines).
  • Vous avez une équipe GCP en place.

Quand choisir aucun des deux

  • Volume modéré : direct via API Anthropic / OpenAI / Mistral est plus simple et souvent moins cher (pas de marge cloud).
  • Vous voulez du multi-fournisseur : LiteLLM, OpenRouter ou direct API + couche d’abstraction.
  • Souveraineté ultra-stricte FR : Mistral via Scaleway, pas via AWS/GCP US.

Pour PME française

PME multi-LLM avec moins de 10M tokens/mois : direct via API Anthropic + OpenAI + Mistral. Plus simple, plus économique.

PME avec stack AWS importante : Bedrock pour consolider Claude + RAG + IAM dans un seul environnement. Top pour la conformité.

PME avec stack GCP importante : Vertex AI pour Gemini + Claude + BigQuery dans un seul environnement.

PME avec contrainte souverain stricte : ni Bedrock ni Vertex AI (US) — Mistral via Scaleway / OVH.

Pour aller plus loin

Limites et points critiques de cette comparaison

Ce qui peut faire évoluer ce verdict dans les prochains mois.

  • Vertex AI Search est légèrement plus mature côté data search que Bedrock Knowledge Bases — à benchmarker selon votre cas RAG.
  • Bedrock est plus orienté 'agent qui agit', Vertex AI Agent Builder plus orienté 'agent conversationnel grounded' — pas la même philosophie.
  • Les prix Bedrock/Vertex peuvent inclure des frais cachés (data transfer, logs, observabilité) — calculer le coût total, pas juste le coût modèle.
  • Bedrock et Vertex restent US-based malgré hosting EU — Cloud Act applicable. Pour souveraineté absolue, Scaleway est l'unique option.
  • Le catalogue évolue vite (modèles ajoutés/dépréciés) — vérifier la disponibilité de votre modèle 6 mois après chaque audit.

Évolution probable (12-24 mois)

  1. Vertex AI continue d'élargir son catalogue (Claude + Gemini + Llama + Mistral en 2026) — devient probablement la plateforme la plus complète pour multi-LLM.
  2. Bedrock prévoit d'ajouter Sora-équivalent et plus de modèles spécialisés (santé, juridique, code) en 2026-2027.
  3. MCP devient standard 2026-2027 — Bedrock et Vertex AI travaillent sur leur support natif.
  4. L'AI Act européen 2026-2027 va imposer plus de documentation aux fournisseurs US — Bedrock et Vertex devront s'adapter.

Questions fréquentes

Quelle plateforme choisir entre AWS Bedrock et Google Vertex AI en 2026 ? +

Choisir selon le cloud principal de votre PME. Bedrock si stack AWS (S3, EC2, Lambda, RDS) : Claude + Llama + Mistral + Cohere dans le même IAM, Knowledge Bases RAG managé avec S3 + OpenSearch / Aurora pgvector, Bedrock Agents en GA. Vertex AI si stack GCP (BigQuery, GKE, Cloud Run) : Gemini natif (le seul à l'avoir) + Claude + Llama + Mistral, Vertex AI Search RAG managé, Agent Builder, MLOps mature pour ML custom au-delà du LLM.

Combien coûte Bedrock vs Vertex AI en 2026 ? +

Bedrock : tarifs alignés sur Anthropic direct + ~5 % marge AWS. Claude Sonnet $3/$15, Haiku $1/$5, Mistral Large $2.20/$8, Llama 3.3 70B $0.80/$2.40. Vertex AI : tarifs alignés sur Google direct (Gemini free tier limite usage faible via AI Studio). Gemini 2.5 Pro $1.25/$10, Flash $0.30/$2.50, Claude $3/$15. À volume similaire, écart négligeable (<10 %) entre les deux. Discounts via AWS Enterprise Discount Program ou Google Cloud Committed Use Discounts.

Quel cas d'usage gagne avec Bedrock vs Vertex AI ? +

Bedrock gagne sur : équipes AWS familières (CloudFormation, Terraform AWS), Claude + plusieurs modèles dans un seul IAM, Knowledge Bases pour RAG managé via S3, Bedrock Agents orientés 'agent qui agit'. Vertex AI gagne sur : Gemini natif (multimodal vidéo/audio inégalé), équipes GCP familières (BigQuery, GKE), MLOps custom au-delà du LLM (Vertex AI Pipelines, Workbench, Feature Store), Vertex AI Agent Builder orienté 'agent conversationnel grounded'. Pour ML classique + LLM dans le même projet : Vertex AI.

Quelles contraintes RGPD pour Bedrock vs Vertex AI ? +

Égalité : les deux disponibles en région EU avec DPA et zero retention sur plans entreprise. Bedrock : Frankfurt, Ireland, Paris (Claude depuis 2024), conforme RGPD. Vertex AI : Frankfurt, Belgium, Netherlands, Paris (Gemini disponible Paris), conforme RGPD. Les deux restent sous Cloud Act US — AWS et Google sont US-based malgré l'hosting EU. Pour souveraineté française stricte (HDS, défense, gov, juridique sensible) : ni Bedrock ni Vertex AI, regarder Mistral via Scaleway / OVH.

Comment migrer entre Bedrock et Vertex AI (ou démarrer sur l'un des deux) ? +

Pour démarrage/POC : commencer par API directe (Anthropic / OpenAI / Mistral / Google) sans plateforme managée. Migration vers Bedrock/Vertex AI quand volumes justifient (>100 k€ conso/an) ou conformité l'exige. Migration entre les deux : 2-4 semaines selon volume. Architecture obligatoire : LiteLLM ou OpenAI-compatible endpoints en couche d'abstraction — switcher cloud en 1 ligne. Les deux supportent OpenAI-compatible. Bedrock Knowledge Bases et Vertex AI Search ne se migrent pas, à refaire.

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