En bref
Amazon Nova est la famille de modèles d’intelligence artificielle propriétaires développés par Amazon et disponibles exclusivement via Amazon Bedrock, la plateforme cloud IA d’AWS. La gamme a été annoncée lors de la conférence AWS re:Invent en décembre 2024 et couvre un spectre large : modèles textuels ultralégers, modèles multimodaux, génération d’images (Nova Canvas), génération vidéo (Nova Reel).
Nova marque une rupture stratégique pour Amazon. Avant 2024, l’entreprise proposait sur Bedrock essentiellement des modèles tiers — Anthropic Claude en tête — et une gamme propriétaire vieillissante appelée Titan. Avec Nova, Amazon dispose de modèles qui lui appartiennent entièrement, ce qui change radicalement son équation économique. Le positionnement central de Nova : prix très agressifs avec une intégration profonde dans l’écosystème AWS, au prix de performances en intelligence générale en retrait par rapport aux modèles frontière de Google et Anthropic selon les évaluations tierces.
En décembre 2025, Nova 2 a ajouté le raisonnement étendu, la voix et le support agentique. En avril 2026, Amazon a annoncé un investissement supplémentaire de 25 milliards de dollars dans Anthropic — renforçant paradoxalement les deux paris en simultané.
Quatre acteurs à distinguer absolument
Avant tout développement, une mise au point s’impose. Quand on parle d’Amazon et d’IA, quatre réalités distinctes coexistent sous le même toit, et les confondre conduit à des erreurs d’analyse.
Nova (ce profil) désigne les modèles d’IA propriétaires développés par Amazon — le sujet de cet article.
Anthropic et Claude sont un partenaire stratégique et financier d’Amazon, dont les modèles sont disponibles sur Bedrock. Amazon a investi au total jusqu’à 33 milliards de dollars dans Anthropic depuis 2023, mais demeure investisseur minoritaire. Claude est économiquement distinct de Nova : quand Amazon facture l’usage de Claude à ses clients, il reverse une part à Anthropic.
Trainium désigne les puces IA propriétaires d’AWS conçues pour l’entraînement des modèles. C’est de l’infrastructure matérielle, pas un modèle. Nova utilise Trainium en arrière-plan pour ses propres entraînements, mais ce sujet est traité dans l’article dédié aux puces alternatives. Il ne sera pas développé ici.
Titan est la gamme de modèles propriétaires Amazon antérieure à Nova (Titan Text, Titan Embeddings, Titan Image Generator). Elle demeure disponible sur Bedrock mais est désormais positionnée comme offre legacy.
En clair : Nova = modèles propres Amazon 2024+. Claude = partenaire disponible sur Bedrock. Trainium = puces matérielles. Titan = gamme legacy. Quatre réalités, un seul cloud AWS.
Contexte : pourquoi Amazon a lancé Nova
La dépendance Anthropic, tension structurelle
Amazon Bedrock a rencontré un succès commercial réel grâce aux modèles Claude d’Anthropic. Plus de 100 000 clients AWS utilisent Claude via Bedrock. Mais cette réussite comporte une contrainte économique : sur chaque appel Claude facturé au client, Amazon reverse une part à Anthropic. Ce reversement, estimé entre 30 et 50 % par certains observateurs de marché, représente un coût structurel pour la marge AWS.
Nova résout ce problème mathématiquement : quand un client choisit Nova Pro plutôt que Claude Sonnet, Amazon conserve 100 % du revenu.
The Information a décrit cette relation comme une “frenemy” (amis-ennemis) : Amazon a besoin de Claude pour attirer les clients sur Bedrock, mais a aussi intérêt à ce que ces mêmes clients migrent vers Nova dès que Nova est suffisamment compétitif.
La concurrence GPT-4o et Gemini
OpenAI et Google ont dominé les discussions sur les LLM en 2023-2024. Pour les entreprises clientes d’AWS, le risque de désintermédiation était réel : pourquoi rester dans l’écosystème AWS si les modèles les plus performants ne sont accessibles qu’ailleurs ? Nova est la réponse d’Amazon à cette menace : proposer des modèles propriétaires compétitifs, intégrés nativement dans AWS, avec un pricing que ni OpenAI ni Google ne peuvent facilement répliquer sans rogner leurs marges.
Timeline 2024-2026
Décembre 2024 — re:Invent 2024 — lancement Nova v1. Le 3 décembre 2024, Andy Jassy annonce la famille Amazon Nova lors de la keynote AWS re:Invent à Las Vegas. Disponibilité immédiate pour Nova Micro, Nova Lite, Nova Pro. Nova Premier annoncé avec une disponibilité prévue au premier trimestre 2025. Nova Canvas (images) et Nova Reel (vidéo) disponibles simultanément [sources : AWS Blog officiel, TechCrunch, Amazon What’s New].
Mars 2025 — rapport technique. Amazon publie le technical report officiel sur la famille Nova (17 mars 2025), avec les benchmarks MMLU, HumanEval et d’autres évaluations standard [source : Amazon Science, rapport technique officiel].
Avril 2025 — Nova Premier en disponibilité générale. Nova Premier atteint la disponibilité générale le 30 avril 2025, déployé via cross-region inference sur les régions US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon) [sources : TechCrunch 30 avril 2025, AWS What’s New].
Décembre 2025 — re:Invent 2025 — Nova 2. AWS annonce Amazon Nova 2 lors de re:Invent 2025, avec quatre nouveaux modèles : Nova 2 Lite, Nova 2 Pro, Nova 2 Sonic (voix) et Nova 2 Omni (multimodal unifié). Nouvelles capacités : raisonnement étendu paramétrable, fenêtre de contexte 1 million de tokens, support MCP natif [sources : HPCwire/AIwire, AWS Blog, builder.aws.com].
Décembre 2025 — deux services autour des modèles. Aux côtés de Nova 2, AWS présente Nova Forge, qui permet à une organisation de construire ses propres variantes — appelées Novellas — en mêlant ses données propriétaires aux capacités Nova. La particularité tient au niveau d’accès : AWS parle d’open training, c’est-à-dire l’accès aux points de contrôle pré-entraînés, mi-entraînés et post-entraînés, donc la possibilité d’injecter ses propres données à chaque étape de l’entraînement, et pas seulement en fin de course. Le SDK Nova Forge est disponible en mars 2026. Nova Act, de son côté, vise les agents qui pilotent un navigateur ; il s’appuie sur une version de Nova 2 Lite entraînée par renforcement dans des environnements web simulés, et AWS annonce 90 % de fiabilité sur les premiers flux clients — chiffre du fournisseur, non répliqué. [NON VÉRIFIÉ]
Avril 2026 — expansion partenariat Anthropic. Amazon annonce un investissement supplémentaire pouvant atteindre 25 milliards de dollars dans Anthropic, assorti d’un engagement d’Anthropic à dépenser plus de 100 milliards de dollars sur dix ans en infrastructures AWS [sources : CNBC, 20 avril 2026]. Cet investissement renforce simultanément les deux paris : Nova (modèles propriétaires) et Claude (partenaire Bedrock).
La gamme Nova v1 (décembre 2024)
Quatre modèles textuels et multimodaux
La génération initiale de Nova couvre quatre niveaux de capacité et de coût.
Nova Micro est un modèle texte uniquement, avec une fenêtre de contexte de 128 000 tokens. Il est conçu pour les cas d’usage où la latence et le coût priment sur la qualité : classification de texte, parsing de données structurées, acheminement de requêtes. C’est le modèle le moins cher de la gamme.
Nova Lite est multimodal — il accepte du texte, des images et de la vidéo en entrée, pour produire du texte. Fenêtre de 300 000 tokens. Positionnement : interactions temps réel, analyse documentaire, questions-réponses visuelles.
Nova Pro est multimodal (même capacité d’entrée que Nova Lite), avec 300 000 tokens de contexte. C’est le modèle phare de la gamme v1 : Amazon le présente comme le meilleur équilibre précision/vitesse/coût pour les workflows agentiques et les tâches complexes.
Nova Premier est multimodal avec une fenêtre de 1 million de tokens. Disponible en disponibilité générale depuis le 30 avril 2025, il est positionné pour les tâches de raisonnement complexe et la distillation de modèles personnalisés. Amazon le décrit comme le “meilleur teacher” pour créer des modèles personnalisés via distillation.
Nova Canvas et Nova Reel — génération multimédia
Nova Canvas est un modèle génératif d’images. Son architecture repose sur un diffusion transformer. Il génère des images jusqu’à 4,2 mégapixels dans n’importe quel format d’aspect, avec support de l’inpainting (modifier une zone d’une image), de l’outpainting (étendre une image au-delà de ses bords) et de la suppression de fond. Utilisable via prompt texte en anglais (jusqu’à 1 024 caractères).
Nova Reel est un modèle génératif vidéo. Il produit des vidéos en 1280×720 pixels à 24 images par seconde, d’une durée de 6 secondes, à partir d’un prompt texte seul ou d’un texte combiné à une image de référence.
En clair : la gamme Nova v1 couvre l’ensemble du spectre — du modèle texte ultra-économique (Micro) au modèle million de tokens pour la distillation (Premier) — plus la génération d’images (Canvas) et de vidéo (Reel). Tout cela, exclusivement sur AWS Bedrock.
Nova 2 (décembre 2025) — raisonnement étendu et agentique
La deuxième génération de Nova, annoncée lors de re:Invent 2025, ajoute trois capacités structurantes.
Le raisonnement étendu (extended thinking) : Nova 2 Pro peut activer un mode de raisonnement approfondi avec trois intensités paramétrables — low, medium, high — permettant à l’opérateur de calibrer la profondeur d’analyse selon le coût acceptable. Ce mécanisme est analogue à ce que Claude 3.7 et Gemini 2.5 Pro proposent depuis 2025.
Nova 2 Sonic : modèle voix-à-voix (speech-to-speech), conversationnel et multilingue, conçu pour les intégrations téléphonie et les assistants vocaux temps réel.
Nova 2 Omni : modèle à entrées combinées (texte + images + vidéo + voix) avec sorties texte et images. Unifie les modalités dans un seul modèle.
Nova 2 introduit également le support natif du protocole MCP (Model Context Protocol) distant, qui simplifie l’intégration dans les architectures agentiques multi-outils. Un interpréteur de code natif et un module de web grounding (recherche en temps réel) sont également inclus.
Vocabulaire
- Extended thinking : mode de raisonnement où le modèle produit des étapes de réflexion intermédiaires avant la réponse finale. Les LLM qui activent ce mode obtiennent généralement de meilleures performances sur les tâches de raisonnement mathématique et logique.
- MCP (Model Context Protocol) : protocole standardisé permettant à un modèle d’IA d’appeler des outils externes (bases de données, APIs, fichiers) de manière structurée. Anthropic a introduit ce protocole en 2024 ; il est devenu un standard de facto pour les architectures agentiques.
- Speech-to-speech : traitement bout-à-bout de la voix — le modèle reçoit de l’audio, comprend, raisonne et répond en audio — sans conversion intermédiaire en texte.
Stratégie de prix — l’avantage concurrentiel le plus documenté
Tableau de pricing (relevé au 25 février 2026)
| Modèle | Entrée ($/million tokens) | Sortie ($/million tokens) |
|---|---|---|
| Nova Micro | $0,035 | $0,14 |
| Nova Lite | $0,06 | $0,24 |
| Nova Pro | $0,80 | $3,20 |
| Nova Premier | $2,50 | $12,50 |
| Nova Reel | $0,08/seconde de vidéo | — |
| Nova Canvas | $0,04–$0,08/image | — |
Source : go-cloud.io, mise à jour 25 février 2026. Note : Nova Pro sur Bedrock est devenu payant à compter du 23 avril 2025 (la période précédente était traitée différemment en preview).
Comparaison avec GPT-4o
GPT-4o d’OpenAI est facturé à $2,50/$10,00 par million de tokens (entrée/sortie). Nova Pro est donc trois fois moins cher en entrée et trois fois moins cher en sortie que GPT-4o. Amazon estime l’économie à environ 68 000 dollars par an pour une charge de 10 millions de requêtes par mois, par rapport à GPT-4o [source officielle Amazon — non recoupé par source tierce indépendante].
Latence — un autre avantage mesurable
Selon Artificial Analysis (consulté en avril 2026, source tierce indépendante), Nova Pro atteint 118,7 tokens par seconde de sortie, avec un temps-au-premier-token de 1,12 seconde. Une comparaison tierce (docsbot.ai) relève que Nova Pro génère des réponses 21,97 % plus rapidement que GPT-4o.
En clair : si le prix et la vitesse de génération sont les critères principaux, Nova Pro est un candidat sérieux face à GPT-4o. L’avantage est documenté par des sources tierces indépendantes — pas seulement par Amazon.
Forces
Intégration native AWS — avantage systémique
Pour une entreprise déjà dans l’écosystème AWS, Nova simplifie radicalement le déploiement. Les modèles Nova sont connectés nativement à Amazon S3, AWS Lambda, Amazon Kendra, Amazon SageMaker, Amazon Bedrock Agents, AWS CloudTrail et IAM. Cela signifie que la gouvernance des données, l’audit et la conformité s’inscrivent dans les outils existants — sans friction d’intégration supplémentaire.
Autre point important pour la conformité : Amazon affirme explicitement que les inputs et outputs des clients Bedrock ne sont pas utilisés pour entraîner Nova. Pour les entreprises avec des contraintes réglementaires (santé, finance, droit), c’est un engagement de conformité documenté.
Fenêtre de contexte longue — Nova Premier et Nova 2
Nova Premier offre 1 million de tokens de contexte — comparable à Gemini 1.5 Pro qui a introduit ce seuil dès 2024. Cette capacité est utile pour l’analyse de documents longs, l’exploration de grandes codebases, ou l’analyse de vidéos prolongées.
Nova 2 Pro étend également la fenêtre à 1 million de tokens pour sa propre génération de modèles.
Nova Reel — génération vidéo moins chère que ses concurrents
À $0,08 par seconde de vidéo, Nova Reel est positionné en dessous de Runway Gen-3 Alpha ($0,096/s) et Kling 1.5 ($0,12/s) selon la documentation officielle Amazon [source officielle — à vérifier car les tarifs Runway et Kling évoluent]. Pour les entreprises cherchant de la génération vidéo courte intégrée à AWS, Nova Reel évite de sortir de l’écosystème pour atteindre des fournisseurs tiers.
Distillation de modèles personnalisés
Nova Premier est explicitement positionné comme “teacher” dans un processus de distillation : une entreprise peut utiliser Nova Premier pour entraîner un modèle plus petit et plus spécialisé, optimisé pour ses cas d’usage internes. C’est une fonctionnalité à valeur ajoutée pour les organisations qui veulent un modèle sur mesure sans repartir de zéro.
Limites documentées
Performance en intelligence générale — en retrait selon les évaluations tierces
Selon Artificial Analysis (source tierce indépendante, consultée en avril 2026) :
- Nova Pro est classé #56 sur 71 modèles (Intelligence Index score de 13/71 parmi les modèles non-raisonnants). Artificial Analysis le décrit comme “parmi les modèles les moins intelligents, mais bien tarifé pour son segment de prix”.
- Nova Premier est classé #39 sur 71 (Intelligence Index score de 19/100). Artificial Analysis note qu’il est “en dessous de la moyenne pour les modèles comparables” (moyenne : 22) et “somewhat expensive for non-reasoning models of similar price” au tarif blended de $5,00 par million de tokens.
Ces scores issus d’Artificial Analysis sont indépendants — ils reflètent une méthodologie tierce non affiliée à Amazon.
À titre de comparaison, voici les benchmarks auto-publiés par Amazon dans son rapport technique officiel (mars 2025) [source officielle Amazon] :
- Nova Pro — MMLU : 85,9 % (contre Claude 3.5 Sonnet : 89,3 %, GPT-4o : 88,7 %)
- Nova Pro — HumanEval : 89,0 % (pass@1)
L’écart entre les scores MMLU (modéré sur ce benchmark spécifique) et les classements Intelligence Index d’Artificial Analysis (plus marqué) s’explique par des méthodologies différentes. Les benchmarks auto-publiés Amazon mesurent des tâches précises ; l’Intelligence Index Artificial Analysis agrège une évaluation plus large sur de nombreuses tâches. Les deux sont cités ici avec leur source respective.
En clair : Nova est compétitif sur le prix et la latence. Sur l’intelligence brute mesurée par des tiers indépendants, il est en retrait par rapport aux modèles frontière de Google et Anthropic. Les benchmarks officiels Amazon montrent un écart plus faible sur MMLU, mais ces données sont auto-publiées et ne remplacent pas une évaluation tierce complète.
Nova Premier — vitesse de génération lente
Selon Artificial Analysis, Nova Premier génère 25,7 tokens par seconde — notablement lent comparé aux modèles pairs. Pour les applications nécessitant du streaming temps réel ou de la génération à haut débit, c’est une limitation concrète à anticiper avant d’architecturer une solution.
Nova Reel — durée limitée à 6 secondes
La génération vidéo Nova Reel est contrainte à 6 secondes à 1280×720. Cela la positionne sur les usages courts (publicité, contenu social) mais exclut les vidéos plus longues que proposent des concurrents comme Sora (OpenAI) ou Kling.
Disponibilité géographique — principalement US
À sa sortie et lors des premières mises à jour, Nova est principalement disponible dans les régions AWS américaines. Les régions EU (Europe) et APAC sont plus limitées, ce qui peut constituer un frein pour les entreprises soumises à des contraintes de localisation des données (RGPD en Europe notamment).
Opacité des données d’entraînement
Amazon mentionne “données sous licence, données propriétaires, datasets open source, et données publiques” sans divulguer les sources spécifiques ni leurs proportions. Cette opacité est standard dans l’industrie des LLM propriétaires, mais reste une limite documentée pour les entreprises qui veulent évaluer les risques de contamination ou de biais dans les données d’entraînement.
La relation Anthropic : complémentarité revendiquée, tension économique réelle
Amazon positionne officiellement Nova et Claude comme complémentaires sur Bedrock : Nova Micro pour la latence maximale et le coût minimal, Claude pour les tâches nécessitant une intelligence élevée et une fiabilité sur des raisonnements complexes. L’argument commercial est qu’un client peut combiner les deux selon la tâche.
La réalité économique est plus nuancée. Chaque requête Claude sur Bedrock coûte à Amazon (via le reversement à Anthropic). Chaque requête Nova Pro, Nova Lite ou Nova Micro ne coûte rien à Amazon au titre du partage de revenus. The Information a documenté les tensions autour du lancement de Nova, décrivant la relation Amazon-Anthropic comme une “frenemy”.
L’annonce d’avril 2026 — un investissement supplémentaire de 25 milliards de dollars dans Anthropic — illustre bien cette dualité. Amazon renforce simultanément son partenaire le plus important (Claude) et sa propre gamme concurrente (Nova). Les deux paris coexistent pour l’instant, sans qu’Amazon choisisse formellement l’un contre l’autre.
Matrice décision — Nova ou autre chose ?
| Contexte | Recommandation | Pourquoi |
|---|---|---|
| Entreprise AWS, volume élevé, tâches répétitives (classification, parsing, Q&R) | Nova Micro ou Nova Lite | Pricing le plus bas du marché Bedrock, intégration IAM/CloudTrail native sans surcharge. |
| Workflow agentique AWS, besoin équilibre coût/qualité | Nova Pro | Latence correcte (118,7 t/s selon Artificial Analysis), prix 3× inférieur à GPT-4o, support agentique natif. |
| Analyse de très longs documents dans AWS, distillation de modèles | Nova Premier | 1M tokens de contexte, seul modèle Nova positionné sur la distillation. Vitesse faible (25,7 t/s) à anticiper. |
| Raisonnement complexe, fiabilité critique, qualité frontière | Claude Sonnet/Opus via Bedrock ou Gemini | Nova est en retrait sur l’intelligence générale selon les benchmarks tiers (Artificial Analysis #56 et #39/71). |
| Génération vidéo courte intégrée AWS | Nova Reel | $0,08/s, intégration Bedrock native — utile si on veut rester dans l’écosystème AWS sans contrat tiers. |
| Hors AWS, comparaison directe GPT-4o ou Gemini API | OpenAI ou Google Gemini | Nova est exclusif Bedrock — pas d’accès API direct indépendant. |
Trois règles pratiques pour les équipes qui évaluent Nova :
Commencer par Nova Micro ou Lite pour les tâches répétitives à fort volume — c’est là que l’avantage prix est le plus significatif et le moins sensible aux écarts d’intelligence générale.
Ne pas migrer les tâches de raisonnement complexe vers Nova sur la seule base des benchmarks officiels Amazon — les évaluations tierces (Artificial Analysis) montrent un écart notable avec les modèles frontière sur l’intelligence globale.
Tester Nova 2 Pro pour les cas agentiques — le support MCP natif et le raisonnement étendu en font un candidat pour les workflows multi-outils, même si les benchmarks tiers complets sur Nova 2 manquent encore au moment de la rédaction de cet article.
Positionnement dans le paysage IA 2026
Amazon Nova occupe une position spécifique dans le paysage 2026 : celle de l’hyperscaler qui joue l’intégration verticale plutôt que la performance frontière. La comparaison la plus instructive est peut-être avec Google, qui suit une stratégie similaire avec Gemini (modèles propres) tout en conservant une intégration profonde dans Google Cloud.
La différence principale : Google DeepMind a produit avec Gemini 2.5 Pro un modèle qui atteint les premiers rangs des évaluations tierces, là où Nova Premier (le plus capable de la gamme v1) reste en dessous de la moyenne dans sa catégorie de prix selon Artificial Analysis. Pour Amazon, l’argument n’est pas “le meilleur modèle du monde” mais “le meilleur rapport coût-intégration AWS du marché”.
Cette stratégie peut suffire à capturer une part significative du marché entreprise AWS — où la dépendance à l’écosystème, la conformité et la maîtrise des coûts pèsent souvent plus que quelques points de benchmark MMLU.