AWS vs Google Cloud vs Azure : comparatif
Comparatif Pour : dsiAWS vs Google Cloud vs Azure : comparatif cloud pour les entreprises françaises. Services, prix, régions françaises et souverainete des données.
Ce que vous trouverez dans ce guide
Ce guide est conçu pour les dsi qui souhaitent faire les bons choix technologiques. Il couvre les critères de sélection, les pièges à éviter, les questions à poser aux prestataires et une checklist actionnable.
Que vous soyez en phase de réflexion ou prêt à lancer un appel d'offres, ce guide vous donne les clés pour prendre des décisions eclairees et éviter les erreurs courantes.
Pour qui ce guide est-il fait ?
Dirigeants & Entrepreneurs
Vous avez un projet digital mais ne savez pas par ou commencer ni combien budgeter.
Responsables Marketing
Vous devez choisir entre plusieurs prestataires ou solutions et avez besoin de critères objectifs.
DSI & CTO
Vous évaluez des solutions techniques et cherchez une grille d'analyse structurée.
Startups & Porteurs de projets
Vous lancez un produit digital et voulez optimiser votre budget et vos choix technologiques.
Comment utiliser ce guide
Lisez le contenu
Parcourez les sections pour comprendre les enjeux et les critères clés.
Utilisez la checklist
Cochez les éléments au fur et à mesure de votre avancement.
Posez les bonnes questions
Utilisez la liste de questions lors de vos échanges avec les prestataires.
AWS vs Google Cloud vs Azure : quel cloud choisir ?
Le marché du cloud est domine par trois geants : AWS (Amazon, 31% de part de marche mondiale), Azure (Microsoft, 25%) et Google Cloud (11%). Tous les trois ont des régions en France. Voici comment choisir.
AWS : le leader historique
- Région France : eu-west-3 (Paris), 3 zones de disponibilité
- 200+ services : le catalogue le plus vaste (EC2, S3, Lambda, RDS, EKS...)
- Le plus mature : documentation riche, communauté immense, AWS Activate pour startups
- Tarification complexe : des centaines de paramètres, facture difficile à prévoir
- Idéal pour : startups tech (crédits AWS Activate), grands projets complexes, multi-services
Azure : l'écosystème Microsoft
- Région France : France Central (Paris) + France South (Marseille)
- Intégration Microsoft : Active Directory, Office 365, Teams, .NET — parfait si vous êtes déjà dans l'écosystème MS
- Azure DevOps : CI/CD integre, repos Git, boards, artifacts
- Tarification : complexe aussi, mais des offres hybrides interessantes avec les licences existantes
- Idéal pour : grands groupes avec écosystème Microsoft, .NET, hybrid cloud
Google Cloud : l'innovation et la data
- Région France : europe-west9 (Paris)
- Points forts : BigQuery (analytics), Vertex AI (ML), GKE (meilleur Kubernetes manage), Firebase
- Tarification : la plus transparente des trois, remises automatiques (sustained use)
- Idéal pour : data/ML, Kubernetes, startups (crédits Google for Startups), applications mobiles (Firebase)
Recommandation par profil
Startup tech → AWS (Activate, écosystème) ou GCP (Firebase, simplicité)
PME avec écosystème Microsoft → Azure (intégration native)
Data/ML → GCP (BigQuery + Vertex AI)
Multi-cloud ou flexibilité maximale → AWS (le plus complet)
Souverainete et SecNumCloud
Pour les données sensibles en France, considerez les clouds souverains :
- OVHcloud : français, certifie SecNumCloud
- Scaleway : français (Iliad), datacenters en France
- Outscale (Dassault) : certifie SecNumCloud
- S3NS (Thales x Google) : GCP sous contrôle français (à venir)
Comparaison
| Critère | AWS | Azure | Google Cloud |
|---|---|---|---|
| Part de marche | 31% | 25% | 11% |
| Région France | Paris | Paris + Marseille | Paris |
| Nombre de services | 200+ | 200+ | 100+ |
| Kubernetes | EKS | AKS | GKE (meilleur) |
| IA/ML | SageMaker | Azure AI | Vertex AI (meilleur) |
| Idéal pour | Tout projet | Écosystème MS | Data/ML/Mobile |
Signaux d'alerte
• Ignorer les coûts de sortie (egress) dans votre calcul
• Ne pas utiliser les reserved instances ou les committed use discounts
• Héberger des données sensibles sur un cloud americain sans mesures de conformité
• Ne pas monitorer les coûts — la facture cloud peut exploser
Questions à poser
• Avez-vous des exigences de souverainete des données ?
• Votre équipe a-t-elle des certifications cloud spécifiques ?
• Quel est votre budget cloud mensuel prévu ?
• Avez-vous besoin de services IA/ML ?
Checklist
- Identifier vos besoins principaux (compute, storage, ML, Kubernetes)
- Verifier les exigences de souverainete des donnees
- Estimer les couts mensuels avec le calculateur de chaque cloud
- Verifier les credits startup disponibles
- Evaluer l'ecosysteme existant (Microsoft, Google, ou neutre)
- Considerer les options multi-cloud ou cloud francais
- Tester avec un POC avant de s'engager
Estimation budgetaire
Le budget pour ce type de projet dépend de nombreux facteurs : complexité, nombre de fonctionnalités, niveau de design, intégrations tierces et maintenance. Consultez nos grilles tarifaires detaillees pour obtenir des estimations precises.
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