Choisir entre AWS, Azure et GCP en 2025, ce n’est pas choisir le meilleur cloud.
C’est choisir l’environnement dans lequel votre produit pourra vivre sans casser, sans stagner, et sans ruiner votre équipe.
Le problème, c’est que beaucoup d’entreprises abordent encore le sujet comme un comparatif marketing : AWS pour les devs, Azure pour les DSI, GCP pour la data…
👉 Faux débat. Le vrai choix n’est pas technologique : il est organisationnel, opérationnel et architectural.
Chez Yield, on voit toujours la même scène :
- un cloud choisi pour “faire moderne” ;
- une équipe qui ne sait pas l’opérer ;
- et une facture qui grimpe pendant que la vélocité s’effondre.
La question n’est donc pas : “Quel cloud est le meilleur ?”C’est : “Quel cloud correspond réellement à votre produit, votre équipe et vos contraintes pour les 5 prochaines années ?”
C’est exactement ce qu’on va éclaircir.
AWS vs Azure vs GCP : ce qui a changé en 2025
En 2025, les trois clouds ne jouent plus la même partition qu’il y a cinq ans.
Leur maturité a évolué, leurs cibles aussi, et les entreprises ont appris à les utiliser (ou à se brûler les ailes).
Le choix n’est plus une simple comparaison de catalogues, mais une question de stratégie d’équipe, de gouvernance et de cas d’usage.
Voici ce qui a bougé.
AWS : toujours le géant… et toujours le plus exigeant
AWS reste en tête avec 31 % du marché cloud. Catalogue immense, services ultra-matures, serverless industriel… Mais aussi : architecture complexe, IAM strict, coûts imprévisibles si mal maîtrisés.
👉 AWS récompense les équipes très fortes en DevOps. Pas les autres.
Azure : la continuité naturelle des organisations Microsoft
Azure grimpe à 25 %. Pour les entreprises déjà alignées sur Microsoft (AD, Intune, O365), la transition est presque naturelle : identité unifiée, gouvernance centralisée, conformité intégrée.
👉 Azure, c’est le cloud “enterprise-first” qui réduit la friction interne.
GCP : plus petit, mais le plus optimisé pour la data et l’IA
GCP reste autour de 11 %, mais ce n’est plus un handicap. Le focus est clair : data, ML, simplicité, et une DX exemplaire.
👉 Le cloud préféré des équipes produit / data qui veulent aller vite sans se perdre dans la complexité.
Le vrai shift en 2025
On ne choisit plus le cloud le plus connu, mais celui qui limite le risque d’erreur et maximise la vélocité.
Et surtout : 82 % des entreprises sont désormais multi-cloud (Flexera 2024).
Comparatif concret des forces / faiblesses
Sur le papier, tout le monde fait tout. En réalité, chaque cloud sert un style d’équipe, un niveau de maturité, et une vision produit différente.
Voici ce que ça change vraiment en production.
AWS - La puissance brute (à manier avec méthode)
AWS, c’est le cloud des équipes techniques qui veulent tout contrôler.
- La force : une profondeur de services incomparable. Data, serverless, event-driven, réseau, sécurité… tout existe, tout est configurable, tout est industriel.
- La faiblesse : rien n’est simple, et tout est potentiellement un piège si l’architecture n’est pas carrée.
🔍 Ce qu’on voit sur le terrain
AWS excelle sur les plateformes data lourdes, les SaaS en croissance rapide, les archis event-driven.
Mais pour une équipe qui n’a pas l’habitude du cloud, IAM + VPC + coûts = cocktail explosif.
Azure - Le cloud de la continuité (parfait pour les environnements corporate)
Azure ne cherche pas à séduire les devs : il rassure les DSI.
- La force : intégration totale avec Microsoft (Entra ID, Office, Intune). Gouvernance solide. Sécurité centralisée.
- La faiblesse : un écosystème parfois hétérogène, et une expérience dev moins “fluide” que GCP.
🔍 Ce qu’on voit sur le terrain
Si votre SI vit déjà dans Microsoft, Azure fait gagner des mois : identité, sécurité et réseau sont alignés dès le jour 1.
Pour des équipes plus “produit”, il peut sembler rigide.
GCP - La vélocité produit & data (sans la complexité d’AWS)
GCP, c’est le cloud des équipes qui veulent aller vite, bien, et simple.
- La force : BigQuery (le meilleur moteur analytique du marché), Vertex AI, une DX exemplaire, un IAM clair.
- La faiblesse : catalogue plus court, moins d’options enterprise que AWS/Azure.
🔍 Ce qu’on voit sur le terrain
Les équipes data, IA, et les produits orientés analytics y gagnent immédiatement.
Les organisations très réglementées, moins.
📌 En résumé
- AWS → puissance & granularité… si vous avez l’équipe pour l’opérer.
- Azure → continuité & gouvernance… si votre organisation est déjà Microsoft.
- GCP → vitesse & simplicité… si votre produit est data/IA-first.
Quel cloud pour quel contexte ? (et les erreurs à éviter)
On ne choisit pas un cloud parce que le voisin l’utilise. On le choisit parce que vos contraintes opérationnelles, vos compétences internes et votre roadmap produit pointent toutes dans la même direction.
Si votre équipe est tech-driven et autonome → AWS
C’est le meilleur choix quand :
- vos devs aiment comprendre comment tout fonctionne ;
- vous construisez un SaaS qui doit scaler vite ;
- vous avez besoin de briques avancées (event-driven, data lake, serverless massif).
AWS vous donne un avantage : aucune limite. Mais il demande un prix : rien n’est préconfiguré, et le moindre faux pas IAM ou réseau peut coûter cher.
💡 Règle Yield
Si l’équipe n’a pas au moins un vrai profil DevOps / Cloud → AWS devient un champ de mines.
Si votre organisation est structurée autour de Microsoft → Azure
Les environnements Microsoft adorent Azure parce que tout parle la même langue : Entra ID, Intune, Office 365, sécurité, gouvernance.
Le contexte idéal :
- DSI mature, forte réglementation ;
- parc Microsoft déjà très présent ;
- besoin de centraliser l’identité, les accès, la conformité.
Azure offre un atout énorme : la cohérence. Moins flexible qu’AWS, oui. Mais beaucoup plus simple à opérer quand toute votre entreprise est déjà Microsoft-centric.
Si votre produit est data-first ou IA-driven → GCP
GCP n’a pas le plus gros catalogue. Il a mieux : les outils qui comptent vraiment pour les produits modernes.
On le choisit quand :
- l’analytics est un enjeu stratégique (BigQuery) ;
- vous voulez faire du ML sans construire une usine (Vertex AI) ;
- vous privilégiez la vitesse de développement.
GCP, c’est le cloud qui va vite sans se noyer dans la complexité.
“À chaque fois qu’une équipe data hésite, on leur fait tester BigQuery. 9 fois sur 10, le choix est acté en 24h.”
— Hugo, Engineering Manager @ Yield
⚠️ La seule vraie erreur ?
Choisir la stack avant de regarder votre équipe.
Un bon cloud n’est pas celui qui a les meilleures features.
C’est celui que vous saurez exploiter en continu pendant 3 ans.
Coûts, gouvernance, risques : les zones grises que personne ne mentionne
Tout le monde compare AWS/Azure/GCP sur les services. Très peu comparent ce qui coûte vraiment : les angles morts opérationnels.
Ce sont eux qui transforment une migration cloud en accélérateur… ou en gouffre financier.
Les coûts variables qui n’ont rien de naturels
Le cloud n’est pas cher. Le cloud mal piloté l’est énormément.
Les trois pièges qu’on voit systématiquement en reprise de projet :
- Sur-provisioning permanent : on scale up pendant un pic… mais personne ne scale down ;
- Réseau et transferts : les egress sont le poste le plus sous-estimé ;
- Services managés inutilisés : une DB ou une queue oubliée tourne parfois depuis des mois.
💸 Pro tip
Le premier audit FinOps supprime en moyenne 15 à 35 % de coûts sans toucher au produit.
La gouvernance multi-cloud : plus politique que technique
Les entreprises adoptent plusieurs clouds pour ne pas être dépendantes.
Résultat : trois consoles, trois IAM, trois politiques réseau, trois modèles de sécurité.
Le multi-cloud n’est pas un avantage si votre gouvernance n’est pas au niveau.
C’est une dette organisationnelle.
⚠️ Red flag
Si vous n’avez pas une équipe capable d’opérer un seul cloud proprement… n’en ajoutez surtout pas un deuxième.
Les risques silencieux : IAM, réseau et secrets
Les incidents cloud ne viennent pas d’AWS, Azure ou GCP.
Ils viennent de :
- permissions trop larges ;
- règles réseau ouvertes “le temps du debug” ;
- clés API sans expiration ;
- environnements non isolés.
Ce sont ces détails qui créent 90 % des brèches qu’on voit en audit.
“Dans un audit Azure, on a trouvé une clé d’accès root vieille de 5 ans encore active. Pas une faille du cloud : une faille de gouvernance.”
— Luc, Cloud Architect @ Yield
Conclusion - Le bon cloud n’existe pas. Le bon choix, si.
AWS, Azure et GCP ne sont pas trois versions du même produit. Ce sont trois visions du cloud, trois philosophies d’exploitation, trois trajectoires possibles pour un produit.
La vraie question n’est jamais : “Quel cloud est le meilleur ?”
La bonne question, c’est : “Quel cloud rend mon équipe plus forte pendant 3 ans ?”
Chez Yield, c’est ce qu’on voit sur tous les cadrages :
- Un choix de cloud réussi accelère la roadmap, réduit les coûts d’opération, sécurise l’architecture et clarifie la gouvernance.
- Un choix raté crée de la dette, des frictions, des incidents… et finit presque toujours en migration partielle ou en multi-cloud subi.
👉 Vous hésitez entre AWS, Azure ou GCP ? On peut auditer votre contexte, cadrer votre trajectoire et sécuriser un choix qui tiendra dans la durée.
