AWS vs Azure vs Google Cloud : Comparatif détaillé 2026
Compute, stockage, IA/ML, serverless, pricing… Le guide comparatif le plus complet des trois hyperscalers pour choisir votre plateforme cloud.
AWS, Azure, Google Cloud : comment choisir en 2026 ?
En 2026, les trois hyperscalers dominent le marché cloud mondial avec des parts de marché respectives de ~31% (AWS), ~25% (Azure) et ~12% (Google Cloud). Chacun a ses forces et le choix dépend de vos besoins spécifiques.
Chez ITCE, nous accompagnons nos clients sur les trois plateformes. Cet article synthétise nos recommandations par service et par cas d'usage.
Compute : EC2 vs Virtual Machines vs Compute Engine
| Critère | AWS EC2 | Azure VMs | GCP Compute Engine |
|---|---|---|---|
| Types d'instances | 750+ | 500+ | 400+ |
| GPU (IA/ML) | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ (TPU) |
| Spot/Preemptible | Jusqu'à -90% | Jusqu'à -80% | Jusqu'à -91% |
| Scaling auto | Excellent | Très bon | Excellent |
| Réseau | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
Recommandation : AWS pour la diversité d'instances, GCP pour le rapport prix/performance et les workloads ML.
Serverless : Lambda vs Azure Functions vs Cloud Functions
| Critère | AWS Lambda | Azure Functions | Cloud Functions |
|---|---|---|---|
| Langages | Python, Node, Java, Go, .NET, Ruby, Rust | C#, Python, Node, Java, PowerShell | Python, Node, Go, Java, .NET, Ruby |
| Timeout max | 15 min | Unlimited (Premium) | 60 min |
| Cold start | ~100-500ms | ~200ms-2s | ~100-400ms |
| Connecteurs natifs | 200+ | 300+ (Azure services) | Eventarc |
| Pricing (par million req) | $0.20 | $0.20 | $0.40 |
Recommandation : AWS Lambda pour l'écosystème le plus mature, Azure Functions pour les environnements Microsoft.
IA & Machine Learning
| Service | AWS | Azure | GCP |
|---|---|---|---|
| Plateforme ML | SageMaker | Azure ML | Vertex AI |
| LLMs as a Service | Bedrock | Azure OpenAI | Gemini API |
| AutoML | SageMaker Autopilot | Azure AutoML | Vertex AutoML |
| Hardware dédié ML | Trainium, Inferentia | — | TPU |
Recommandation : Azure OpenAI si vous utilisez les modèles OpenAI, GCP Vertex AI pour l'écosystème Google et les TPUs, AWS Bedrock pour le multi-modèles.
Stockage et bases de données
| Type | AWS | Azure | GCP |
|---|---|---|---|
| Object storage | S3 | Blob Storage | Cloud Storage |
| SQL managé | RDS, Aurora | SQL Database | Cloud SQL, AlloyDB |
| NoSQL | DynamoDB | Cosmos DB | Firestore, Bigtable |
| Data Warehouse | Redshift | Synapse | BigQuery ⭐ |
Recommandation : GCP BigQuery est imbattable pour l'analytique. AWS S3 reste la référence pour le stockage objet. Azure Cosmos DB est excellent pour le multi-modèle.
Pricing : qui est le moins cher ?
Il n'y a pas de réponse universelle, mais voici les tendances :
- Compute générique : GCP est généralement 20-30% moins cher qu'AWS pour des VMs équivalentes
- Stockage objet : prix quasi identiques, les différences jouent sur les egress fees
- Data & Analytics : GCP BigQuery (pay-per-query) est souvent plus économique que Redshift (cluster dédié)
- Réseau sortant : Google offre un Free Tier plus généreux sur l'egress
Conseil FinOps : les committed use discounts (1 ou 3 ans) réduisent les coûts de 40-60% sur les trois plateformes. Une stratégie FinOps bien menée est plus impactante que le choix du provider.
Notre recommandation globale
- Choisissez AWS si : vous avez besoin de l'écosystème le plus riche, votre équipe a de l'expérience AWS, ou vous avez des besoins très spécifiques
- Choisissez Azure si : vous êtes dans un environnement Microsoft (Office 365, Active Directory), vous utilisez .NET, ou vous voulez Azure OpenAI
- Choisissez Google Cloud si : vos workloads sont data-intensive, vous faites du ML/IA, ou vous cherchez le meilleur rapport qualité/prix
- Multi-cloud : envisagez-le seulement si vous avez des raisons réglementaires ou de résilience — la complexité opérationnelle est significative
ITCE vous accompagne sur les trois plateformes. Contactez-nous pour un audit cloud.
Questions fréquentes
Faut-il choisir un seul cloud provider ?
Pour la majorité des entreprises, oui. Le multi-cloud ajoute de la complexité opérationnelle significative. Cependant, utiliser des SaaS spécifiques (ex: BigQuery sur GCP + le reste sur AWS) est parfaitement raisonnable.
Quel cloud est le meilleur pour une startup ?
AWS et GCP offrent les meilleurs programmes de crédits startups. GCP tend à être plus économique pour les petites charges. AWS offre l'écosystème le plus riche. Le choix final dépend souvent des compétences de votre équipe technique.
La migration entre clouds est-elle facile ?
Non, sauf si vous avez abstrait vos dépendances avec des outils comme Terraform et Kubernetes. Les services managés (Lambda, DynamoDB, BigQuery) sont intrinsèquement lock-in. C'est pourquoi le choix initial est important.