Amazon Bedrock : de nouvelles règles de retrait, et une vague de fins de vie le 30 mars 2027

Sur Amazon Bedrock, un modèle passe par trois états : actif, « Legacy » (en sursis) puis fin de vie. La documentation d'AWS est désormais coupée en deux pages, selon la date de lancement du modèle.

Deux régimes selon la date de lancement

Modèles lancés avant le 7 septembre 2026. L'ancienne règle s'applique : un modèle reste au moins 12 mois sur Bedrock avant sa fin de vie, et passe au moins 6 mois à l'état « Legacy ». Après 3 mois au minimum dans cet état, il entre en « accès étendu public » : il reste utilisable, mais AWS prévient qu'il faut s'attendre à un tarif plus élevé, fixé par le fournisseur.

Modèles lancés à partir du 7 septembre 2026. La garantie générale de 12 mois ne figure plus sur la page. Chaque modèle a sa propre fiche, qui indique, quand c'est applicable :

• une date avant laquelle la fin de vie n'aura pas lieu ;
• la durée de la période « Legacy », c'est-à-dire le préavis : 6 mois pour la plupart des modèles, 45 jours pour d'autres.

AWS cite un cas particulier : GPT-6.1 Sol suit les règles de dépréciation d'OpenAI, sans date minimale de disponibilité propre à Bedrock.

Ce qui ne change pas

• Un modèle « Legacy » est fermé aux nouveaux clients.
• Un client existant peut en perdre l'accès après 15 jours sans utilisation.
• On ne peut plus créer de débit provisionné ni lancer de nouvel ajustement fin sur un modèle « Legacy ».
• À la fin de vie, les requêtes échouent : la migration n'est pas automatique.
• Les dates de Bedrock peuvent différer de celles publiées par le fournisseur du modèle. Pour un usage sur Bedrock, seules celles d'AWS comptent.

La vague du 30 mars 2027

La page de l'ancien régime liste les modèles déjà en sursis. Un grand nombre d'entre eux sont passés à l'état « Legacy » le 30 septembre 2026, avec une fin de vie au 30 mars 2027. Parmi eux :

• chez Meta : Llama 3 (8B et 70B), Llama 3.1 (8B et 70B), Llama 3.3 70B, Llama 4 Scout et Llama 4 Maverick ;
• chez Mistral AI : Mistral 7B Instruct, Mixtral 8x7B Instruct, Devstral 2 123B, Voxtral Mini 3B et Voxtral Small 24B ;
• DeepSeek-R1 et DeepSeek-V3.1, trois modèles Gemma 3 de Google, deux Qwen3 Coder, MiniMax M2 et M2.1, Kimi K2 Thinking, GLM 4.7 et GLM 4.7 Flash, deux modèles Nemotron Nano de NVIDIA.

Pour tous ces modèles, la date de début de l'accès étendu, donc d'une éventuelle hausse de prix, est indiquée « à annoncer ».

D'autres échéances sont plus proches : Jamba 1.5 Large et Mini d'AI21 Labs s'arrêtent le 26 novembre 2026, et Marengo Embed v2.7 de TwelveLabs le 30 novembre 2026.

Les limites de ces pages

L'état d'un modèle peut varier d'une région AWS à l'autre, et les tableaux ne listent que les régions concernées par une date annoncée. Les pages lues ne donnent pas non plus de modèle de remplacement. Pour connaître l'état réel dans votre région, AWS renvoie au champ modelLifecycle des appels GetFoundationModel et ListFoundationModels.

Notre lecture

Les modèles à poids ouverts, souvent choisis pour leur prix puis oubliés, sont précisément ceux qui partent en mars. Trois gestes simples :

1. Lister les identifiants de modèles réellement appelés, et les comparer au tableau d'AWS.
2. Pour tout nouveau projet, lire la fiche du modèle avant de s'engager, et regarder la durée du préavis : 45 jours ne laissent pas le temps de refaire des tests sérieux.
3. Garder un jeu de cas de test prêt à rejouer sur un modèle de remplacement.

Attention aux modèles utilisés une fois par mois : la règle des 15 jours d'inactivité peut couper l'accès avant la date officielle.