Pour une PME française : AWS Bedrock EU par défaut (choix de modèles + maturité). Azure OpenAI si stack Microsoft. Scaleway si souveraineté stricte + équipe familière du cloud français.
Déployer un LLM en production via API directe (Anthropic, OpenAI, Mistral) est simple. Le faire via une plateforme cloud managed apporte une couche : facturation unifiée, IAM, région EU garantie, conformité contractuelle. Quelle plateforme pour une PME française en 2026 ?
Les 3 plateformes dans le match
- AWS Bedrock : le plus complet en catalogue modèles. Claude 4.6 Sonnet, Claude Haiku, Llama 3.3, Mistral Large, Titan, Nova. Région eu-west-3 (Paris) et eu-central-1 (Francfort) disponibles.
- Azure OpenAI : OpenAI only (GPT-5, GPT-5 Mini, embeddings, DALL-E). Région France Central (Paris) + West Europe (Pays-Bas) et North Europe (Irlande). Intégration native M365.
- Scaleway Generative APIs : Llama 3.3, Mistral Large 2.5, Qwen, open source modèles. Hébergement 100 % France (Paris + DC2 Amsterdam). Souveraineté maximale.
Catalogue de modèles disponibles
| Modèle | Bedrock EU | Azure EU | Scaleway |
|---|---|---|---|
| Claude 4.6 Sonnet | ✅ | ❌ | ❌ |
| Claude 4.5 Haiku | ✅ | ❌ | ❌ |
| GPT-5 | ❌ | ✅ | ❌ |
| GPT-5 Mini | ❌ | ✅ | ❌ |
| Mistral Large 2.5 | ✅ | ❌ | ✅ |
| Llama 3.3 70B | ✅ | ❌ | ✅ |
| Embeddings cohere | ✅ | ❌ | ❌ |
| Embeddings OpenAI | ❌ | ✅ | ❌ |
| DALL-E 3 | ❌ | ✅ | ❌ |
Bedrock gagne nettement sur la diversité. Scaleway est limité aux modèles open-source. Azure est pure OpenAI.
Prix par million de tokens (avril 2026, région EU)
| Modèle | Bedrock (input/output) | Azure OpenAI | Scaleway |
|---|---|---|---|
| Claude 4.6 Sonnet | $3.00 / $15.00 | ❌ | ❌ |
| Claude 4.5 Haiku | $1.00 / $5.00 | ❌ | ❌ |
| GPT-5 | ❌ | $2.50 / $12.00 | ❌ |
| GPT-5 Mini | ❌ | $0.40 / $1.80 | ❌ |
| Mistral Large 2.5 | $2.20 / $8.00 | ❌ | $1.80 / $6.00 |
| Llama 3.3 70B | $0.80 / $2.40 | ❌ | $0.70 / $2.00 |
Scaleway est le moins cher sur les modèles qu’il propose. Bedrock est au niveau du tarif API direct, parfois 5-10 % au-dessus. Azure OpenAI est au même prix qu’OpenAI direct.
Conformité et souveraineté
| Critère | Bedrock | Azure OpenAI | Scaleway |
|---|---|---|---|
| Région EU garantie contractuellement | ✅ | ✅ | ✅ |
| Fournisseur européen | ❌ (US) | ❌ (US) | ✅ (FR) |
| HDS (hébergement santé) | Partenaire | Via Azure certifié | ✅ natif |
| SecNumCloud | ❌ | ❌ | En cours |
| DPA prêt | ✅ | ✅ | ✅ |
| Zéro rétention par défaut | ✅ sur plans entreprise | ✅ sur plans entreprise | ✅ par défaut |
Si votre juridique est dur sur le “fournisseur US”, Scaleway est la seule option. Sinon, Bedrock et Azure EU sont acceptables pour 95 % des cas PME, y compris avec des clients santé.
Maturité opérationnelle
AWS Bedrock
- Logs CloudWatch par défaut, intégration IAM complète
- Guardrails (filtrage content) natifs
- Knowledge bases (RAG managed) disponibles
- Agents (workflows multi-steps) en GA
- SDK mature en Python, TypeScript, Java, Go
- Bon point : vous êtes déjà sur AWS, zéro friction setup
Azure OpenAI
- Intégration Entra ID (Azure AD), Key Vault, App Insights
- Content filters natifs (Azure AI Content Safety)
- Assistants API supportée
- Très bon fit si déjà sur Azure
- Bon point : intégration M365 Copilot pour les équipes utilisatrices
Scaleway Generative APIs
- Console Scaleway simple, APIs REST basiques
- Logs accessibles dans la console
- Guardrails et RAG managed moins développés qu’AWS/Azure
- SDK Python principal
- Bon point : données 100 % France, support francophone
Bedrock gagne sur la maturité DevOps et la richesse de l’écosystème. Azure gagne sur l’intégration M365. Scaleway gagne sur la simplicité et la localisation.
Coût total d’un projet typique PME (1 M tokens input + 300 k tokens output par mois, mix large + small)
Avec un mix 90 % Haiku / 10 % Sonnet (Claude) ou 90 % Mini / 10 % full (GPT) :
- Bedrock (Claude Sonnet + Haiku) : ~35 €/mois
- Azure OpenAI (GPT-5 + Mini) : ~25 €/mois
- Scaleway (Mistral Large + Small) : ~20 €/mois
Sur du volume PME, tous restent négligeables. Le critère n’est pas le prix — c’est la qualité de modèle adaptée au cas d’usage et la conformité.
Ce qu’on recommande en pratique
Par défaut pour une PME sans contraintes spéciales : AWS Bedrock EU + Claude 4.6 Sonnet pour les tâches complexes + Claude Haiku pour les simples. Meilleur catalogue, meilleure qualité, prix acceptable, maturité ops.
Si vous êtes all-Microsoft 365 : Azure OpenAI. Le gain en intégration (Entra ID, SharePoint, Teams) dépasse le manque de Claude. Sauf si votre cas d’usage exige Claude spécifiquement (raisonnement long, contexte 1M tokens).
Si votre DSI ou votre juridique refuse les US : Scaleway + Mistral Large 2.5. Acceptez le trade-off qualité (~85-90 % de Claude sur les tâches complexes en 2026) et l’écosystème plus rustique. Bonne surprise : le support francophone est vraiment bon.
Pour un démarrage / proof-of-concept : commencez par API directe (Anthropic / OpenAI / Mistral), sans Bedrock/Azure/Scaleway. Migration vers le cloud managed quand les volumes justifient (>100 k€ de conso/an) ou que la conformité contractuelle l’exige.
Architecture recommandée pour switcher facilement
Ne jamais coder en dur un provider. Utiliser une couche d’abstraction :
- LiteLLM (open source) ou LangChain pour switcher fournisseur en 1 ligne
- MCP (Model Context Protocol) pour abstraire les outils métier
- OpenAI-compatible endpoints partout où possible (Bedrock, Azure, Scaleway supportent tous)
Comme ça, changer de plateforme en cas de problème ou d’opportunité tarifaire = 1 jour de travail, pas 3 semaines.
Pour votre cas spécifique
30 minutes au téléphone avec nous pour qualifier votre contexte (stack existante, secteur, volumes attendus, contraintes conformité) et vous dire sans détour quelle plateforme est le meilleur fit.
Pour aller plus loin
- Quand changer de stack LLM en 2026 — les 5 signaux qui justifient une… — Migrer d’OpenAI vers Anthropic, ou de l’API directe vers Bedrock
- OpenAI direct vs Azure OpenAI vs Anthropic API — quel fournisseur en 2… — Comparatif technique et contractuel des 3 voies d’accès aux LLM
- RAG vs fine-tuning vs prompt engineering — quelle approche en 2026 — Comparaison des 3 techniques principales pour spécialiser un LLM en
- Agence IA à Aix, Marseille, Lyon — comment choisir en 2026 (sans se fa… — Guide pratique 2026 pour choisir une agence IA à Aix-en-Provence
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