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Leçon 1 sur 67 · Claude sur Amazon Bedrock

Introduction au cours

Leçon 1 sur 67 Mis à jour le 5 novembre 2026 Développeur
Sur cette page
  1. Pourquoi Bedrock
  2. Deux façons d’appeler Claude sur Bedrock
  3. Le modèle du cours
  4. Le parcours
  5. Comment travailler
  6. À vous de jouer
  7. Points clés à retenir

Bienvenue dans ce cours consacré à Claude sur Amazon Bedrock. Il vous mène de la première requête jusqu’aux agents, en passant par l’évaluation des prompts, les outils, le RAG et le protocole MCP. Tout le code est en Python, avec boto3, le SDK d’AWS.

Pourquoi Bedrock

Amazon Bedrock est le service d’AWS qui donne accès à des modèles de fondation, dont la famille Claude d’Anthropic. Pour une équipe déjà installée sur AWS, c’est le chemin le plus court vers Claude : l’authentification passe par IAM, la consommation arrive sur la facture AWS, et les appels sont journalisés dans CloudTrail. Ce que vous apprendrez sur Claude lui-même, le prompting, les outils, le RAG, vaut sur toutes les plateformes. Ce cours l’enseigne avec les conventions de Bedrock.

Deux façons d’appeler Claude sur Bedrock

Au 5 novembre 2026, Bedrock propose deux interfaces pour Claude :

InterfaceCe que c’estDans ce cours
API ConverseL’API d’AWS commune à tous les modèles de conversation de Bedrock, appelée avec boto3Le fil du cours, comme dans le cours officiel
API Messages d’AnthropicLa même forme de requête que l’API Claude directe, avec le SDK d’AnthropicPrésentée en complément à la leçon 4

Les deux servent les modèles actuels. AWS recommande l’API Converse pour les applications de conversation : ses paramètres sont les mêmes pour tous les modèles qui la prennent en charge, et changer de modèle revient à changer un identifiant.

Le modèle du cours

Le cours officiel fait tourner ses exemples sur Claude Haiku 4.5. Nous utilisons son successeur, Claude Haiku 5.5, disponible sur Bedrock depuis le 7 octobre 2026 : plus capable, et doté d’une fenêtre de contexte d’un million de tokens. Deux différences touchent le code, et nous les traitons dès les premières leçons. Haiku 5.5 réfléchit par défaut avant de répondre, si bien que sa réponse ne commence pas toujours par du texte. Et il refuse les réglages de température ainsi que le pré-remplissage de la réponse. Si votre compte n’a pas accès à Haiku 5.5, Haiku 4.5 fait tourner l’essentiel du code ; les écarts sont signalés là où ils apparaissent.

Le parcours

Le cours compte huit sections, et chacune réutilise le code des précédentes :

  1. Travailler avec l’API : requêtes, conversations, prompt système, streaming, sorties structurées.
  2. Évaluation de prompts : un pipeline qui mesure la qualité des réponses.
  3. Ingénierie de prompt : chaque technique doit faire monter le score.
  4. Tool Use : Claude appelle vos fonctions.
  5. RAG : Claude répond à partir de vos documents.
  6. Fonctionnalités de Claude : réflexion, images, PDF, citations, cache de prompts.
  7. MCP : le protocole qui branche outils et données sur une application.
  8. Agents : Claude Code, Computer Use, et ce qui fait un bon agent.
Huit sections, une même base de code Frise à cinq jalons : l'API Converse (section 1), évaluer et écrire les prompts (sections 2 et 3), les outils (section 4), les documents et les fonctionnalités (sections 5 et 6), MCP et les agents (sections 7 et 8). LE PARCOURS Huit sections, une même base de code 1 L'API Converse, conversations, flux 2 ET 3 Les prompts les mesurer, puis les écrire 4 Les outils Claude appelle vos fonctions 5 ET 6 Documents RAG, vision, PDF, cache 7 ET 8 MCP et agents protocole, Claude Code, Computer Use Le code des premières leçons resservira, enrichi, jusqu'à la fin du cours.
D'après le plan du cours officiel (Claude Academy, Claude with Amazon Bedrock).

Comment travailler

Exécutez le code : chaque leçon technique est pensée pour être reproduite dans votre compte AWS, et c’est en voyant les réponses réelles, erreurs comprises, qu’on apprend une API. Chaque appel est facturé, mais les exemples du cours restent courts. Et ne sautez pas les sections d’évaluation : elles semblent moins spectaculaires que les agents, mais ce sont elles qui séparent un prototype d’une application fiable.

Côté prérequis, il suffit de savoir lire du Python (fonctions, dictionnaires, listes) et d’avoir un compte AWS avec un moyen de paiement. La leçon 3 détaille l’accès aux modèles.

À vous de jouer

Préparez le terrain. Avant la leçon 4, réunissez trois choses : une identité IAM autorisée à utiliser Bedrock (pas le compte root), Python avec boto3 (pip install boto3), et l’AWS CLI configurée. Vérifiez ensuite qui vous êtes pour AWS :

aws sts get-caller-identity

La commande affiche le compte et l’identité que boto3 utilisera. Si elle échoue, réglez ce point avant d’aller plus loin.

Sources officielles : Claude with Amazon Bedrock (Claude Academy) · Claude in Amazon Bedrock (documentation Claude) · Carry out a conversation with the Converse API operations et fiche Claude Haiku 5.5 (documentation AWS)

Points clés à retenir

  • Le cours va de la première requête aux agents, en Python avec boto3, dans l’environnement AWS.
  • Bedrock donne accès à Claude avec les outils d’AWS : IAM, facturation, CloudTrail.
  • Le fil du cours est l’API Converse ; l’API Messages d’Anthropic sur Bedrock est présentée en complément.
  • Le modèle du cours est Claude Haiku 5.5 : il réfléchit par défaut et refuse température et pré-remplissage.
  • Les huit sections s’enchaînent : suivez-les dans l’ordre.
Leçon suivante →Panorama des modèles Claude