AWS vs Google Cloud vs Microsoft Azure : le comparatif pour bien choisir

AWS (Amazon Web Services), Microsoft Azure et Google Cloud Platform (GCP) dominent le cloud public, mais leurs offres ne sont pas interchangeables. Le bon choix dépend de votre existant informatique, de vos compétences internes, de vos contraintes de conformité (données de santé, secteur public, souveraineté) et de votre façon de consommer le calcul et le stockage. Ce comparatif AWS, Azure et Google Cloud passe en revue les services équivalents, les régions disponibles en France, les qualifications (SecNumCloud, HDS), les modèles de tarification et les profils d’entreprise pour lesquels chaque plateforme est la plus adaptée.

Tous les noms de services, régions, offres gratuites et certifications cités ci-dessous ont été vérifiés sur les sites officiels d’AWS, de Microsoft, de Google Cloud et de l’ANSSI en octobre 2026. Les prix évoluent souvent : référez-vous toujours aux calculateurs officiels avant de décider.

AWS, Azure, Google Cloud : présentation des trois fournisseurs

Amazon Web Services (AWS)

AWS est le plus ancien des trois grands fournisseurs de cloud public et reste le leader en parts de marché. Son approche est celle d’une boîte à outils très large : pour presque chaque besoin (calcul, stockage, bases de données, analyse, IA, IoT), il existe un ou plusieurs services dédiés, souvent très granulaires. Cette profondeur de catalogue est un atout pour les équipes expérimentées, mais elle impose une courbe d’apprentissage plus raide et une vraie discipline de configuration et de suivi des coûts.

Microsoft Azure

Azure capitalise sur la base installée de Microsoft en entreprise : Windows Server, SQL Server, Active Directory, Microsoft 365. Pour une organisation déjà équipée en Microsoft, Azure offre la transition la plus naturelle vers le cloud, y compris en mode hybride (une partie des charges reste dans vos locaux). Le programme Azure Hybrid Benefit permet par ailleurs de réutiliser certaines licences Windows Server et SQL Server existantes dans Azure.

Google Cloud Platform (GCP)

Google Cloud se distingue sur la donnée, l’analytique et les conteneurs. BigQuery, son entrepôt de données sans serveur, est l’un de ses services phares, et Kubernetes, devenu le standard de l’orchestration de conteneurs, s’appuie selon le projet lui-même sur 15 années d’expérience de Google dans la gestion de charges de production. GCP est souvent apprécié des équipes « tech » et data, avec une console réputée plus lisible, même si son réseau de partenaires en France reste moins dense que ceux d’AWS et de Microsoft.

Parts de marché du cloud : où en sont AWS, Azure et Google Cloud ?

Selon le communiqué de Synergy Research Group du 30 juillet 2026, les dépenses mondiales des entreprises en services d’infrastructure cloud (IaaS, PaaS et cloud privé hébergé) ont atteint 143 milliards de dollars au deuxième trimestre 2026, en hausse de 43 % sur un an. Sur ce trimestre, les parts de marché mondiales sont de 28 % pour Amazon (AWS), 20 % pour Microsoft (Azure) et 15 % pour Google (Google Cloud). Synergy précise que Microsoft et Google affichent des taux de croissance nettement supérieurs à ceux d’Amazon, et que sur le seul cloud public (IaaS et PaaS), les trois premiers concentrent 67 % du marché.

Le même communiqué relève la forte croissance de fournisseurs de « deuxième rang » spécialisés dans l’IA, dits neoclouds (CoreWeave, Nebius, Crusoe, Nscale…), ainsi que d’Oracle. Pour la plupart des entreprises, le choix se joue toutefois entre les trois grands, éventuellement complétés par un fournisseur européen pour les données sensibles.

Tableau comparatif des services équivalents AWS, Azure et Google Cloud

Google Cloud et Microsoft publient eux-mêmes des tables de correspondance entre leurs services et ceux de leurs concurrents. Le tableau ci-dessous reprend les équivalences données par la documentation officielle de Google Cloud (comparaison AWS, Azure et Google Cloud) pour les briques les plus utilisées ; la ligne consacrée à l’IA générative s’appuie aussi sur les pages produits d’AWS (Amazon Bedrock) et de Microsoft (Microsoft Foundry).

Ces équivalences ne signifient pas que les services sont identiques : limites, options et facturation diffèrent. Elles permettent en revanche de comparer « à architecture égale » et de préparer une migration d’un cloud à l’autre.

Calcul et machines virtuelles : EC2, Azure VM et Compute Engine

Le calcul (IaaS) reste le cœur de la facture cloud. Amazon EC2 propose la gamme d’instances la plus large : familles optimisées pour le calcul, la mémoire, le stockage ou équipées de GPU et d’accélérateurs pour l’IA. Cette profusion permet d’ajuster finement, à condition de savoir dimensionner.

Les machines virtuelles Azure sont particulièrement intéressantes pour les charges Windows et .NET, avec un avantage financier si vous possédez déjà des licences Windows Server ou SQL Server éligibles à Azure Hybrid Benefit. Microsoft annonce jusqu’à 29 % d’économie par rapport aux principaux fournisseurs cloud pour SQL Server avec ce programme (chiffre commercial de Microsoft, à vérifier sur votre propre cas).

Compute Engine (Google Cloud) permet, en plus des types de machines prédéfinis, de créer des types de machines personnalisés en choisissant le nombre de vCPU et la quantité de mémoire. C’est utile pour éviter le surdimensionnement, ou pour les logiciels dont la licence dépend du nombre de processeurs. Google applique aussi des remises automatiques pour utilisation soutenue sur certaines séries de machines (voir la partie tarification).

Stockage : S3, Azure Blob Storage et Cloud Storage

Pour le stockage objet (fichiers, sauvegardes, médias, données brutes), les trois services jouent le même rôle : Amazon S3, Azure Blob Storage et Google Cloud Storage. L’API d’Amazon S3 est devenue une référence de fait et de nombreux outils tiers et fournisseurs alternatifs proposent une compatibilité « S3 ». Les trois fournisseurs proposent des classes de stockage de moins en moins chères à mesure que l’accès aux données devient rare (archivage), en contrepartie de frais de récupération plus élevés.

Pour le stockage bloc (disques des machines virtuelles et des bases de données), on compare Amazon EBS, Azure Disk Storage et Google Cloud Hyperdisk. Pour les partages de fichiers, Azure Files est apprécié en environnement Windows (partages SMB), face à Amazon EFS et Google Filestore.

Le point de vigilance commun est le coût de sortie des données (egress). Chez AWS par exemple, la grille tarifaire d’EC2 distingue les transferts entrants et sortants, et 100 Go de transfert de données sortantes vers Internet sont gratuits chaque mois, cumulés sur l’ensemble des services et régions (hors Chine et GovCloud). Au-delà, le transfert sortant est facturé, ce qui peut peser lourd si votre architecture fait souvent sortir de gros volumes du cloud.

Bases de données : comparez les modèles de coûts d’AWS RDS, Azure SQL, Google Cloud Spanner et du on-premises

Les bases de données managées sont souvent le deuxième poste de dépense après le calcul. Amazon RDS et Aurora, Azure SQL Database et Google Cloud SQL couvrent les moteurs relationnels classiques (MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle selon les offres). Google indique que Cloud SQL gère les charges de travail inférieures à 64 To. Pour une base relationnelle distribuée à l’échelle mondiale, Google propose Spanner, avec un SLA de disponibilité de 99,999 % pour les instances multirégionales et birégionales (99,99 % pour une instance régionale).

Pour comparer les modèles de coûts du stockage de bases de données entre AWS RDS, Azure SQL, Google Cloud Spanner et des solutions d’entreprise on-premises (dans vos propres serveurs), raisonnez sur les mêmes postes :

• Calcul : taille et nombre d’instances (ou de nœuds pour Spanner), facturés à l’heure ou à la capacité provisionnée.
• Stockage : volume facturé au Go par mois, plus les IOPS provisionnées selon les offres.
• Sauvegardes et réplicas : rétention, réplication dans une autre zone ou région.
• Transfert de données : sorties vers Internet ou entre régions.
• Licences : SQL Server ou Oracle peuvent être inclus dans le prix ou apportés par vos soins (Azure Hybrid Benefit chez Microsoft).
• On-premises : achat et renouvellement du matériel, licences, hébergement et énergie, temps d’administration et astreinte, que les offres managées absorbent en partie.

Les calculateurs officiels permettent de chiffrer chaque scénario à configuration égale.

Sécurité, conformité et souveraineté des données en France

Régions cloud en France

Les trois fournisseurs disposent de régions en France, ce qui permet de localiser les données sur le territoire :

• AWS : région Europe (Paris), code eu-west-3.
• Microsoft Azure : région France Centrale (Paris), jumelée à France Sud (Marseille), dont l’accès est restreint à des scénarios spécifiques comme la reprise après sinistre.
• Google Cloud : région europe-west9 (Paris).

Localiser les données en France ne règle pas, à lui seul, la question juridique : les trois fournisseurs sont des sociétés américaines, soumises au droit des États-Unis (dont le Cloud Act). C’est ce qui a conduit à l’émergence d’offres « de confiance » opérées par des entités européennes.

SecNumCloud : S3NS qualifié, Bleu en cours de qualification

SecNumCloud est la qualification de l’ANSSI pour les prestataires de services d’informatique en nuage. D’après le catalogue de l’ANSSI mis à jour le 15 septembre 2026 :

• S3NS (filiale de Thales en partenariat avec Google Cloud) : le service « Cloud de confiance S3NS » de Thales Cloud Sécurisé est qualifié SecNumCloud du 17/12/2025 au 17/12/2028. S3NS présente son offre PREMI3NS comme un cloud public basé sur la technologie Google Cloud, qualifié SecNumCloud 3.2.
• Bleu (société fondée par Orange et Capgemini, qui propose Microsoft Azure et Microsoft 365 dans un cloud français) : l’ANSSI la liste parmi les prestataires en cours de qualification pour son « Cloud de Confiance Bleu (IaaS, PaaS, CaaS) ». Bleu indique être certifiée ISO 27001 et HDS.
• AWS : aucune offre AWS ne figure dans la liste SecNumCloud. AWS a lancé AWS European Sovereign Cloud, un cloud séparé de ses autres régions, dont la première région est située dans le Brandebourg, en Allemagne, et opéré par du personnel résidant dans l’UE.

Si votre projet exige une qualification SecNumCloud (certaines administrations, opérateurs sensibles), vérifiez la liste à jour de l’ANSSI au moment de votre appel d’offres : d’autres prestataires français y figurent (OVHcloud, Outscale, Cloud Temple, Orange Business, etc.).

Données de santé : la certification HDS

En France, l’hébergement de données de santé à caractère personnel recueillies lors d’activités de prévention, de diagnostic, de soins ou de suivi médico-social, pour le compte d’un tiers (établissement, professionnel ou patient), impose un hébergeur certifié HDS (article L.1111-8 du Code de la santé publique). Les trois fournisseurs revendiquent cette certification sur leurs sites : AWS est certifié HDS, Microsoft indique avoir obtenu un nouveau certificat HDS version 2.0 en octobre 2025 pour Azure, et Google indique avoir réussi sa transition vers HDS v2.0 pour Google Cloud et Google Workspace. Le référentiel HDS 2.0, issu de l’arrêté du 26 avril 2024, impose notamment que le stockage des données de santé (hébergement physique et sauvegardes) se fasse dans l’Espace économique européen. Vérifiez toujours que les services précis que vous utilisez sont dans le périmètre de la certification et signez l’avenant contractuel HDS proposé par le fournisseur. Pour un besoin plus simple, consultez notre comparatif des hébergeurs de données de santé.

Socle commun de sécurité

Au-delà des qualifications, la sécurité repose sur la configuration : gestion des identités et des accès, chiffrement avec des clés que vous maîtrisez, journalisation et surveillance. Le modèle de « responsabilité partagée » s’applique chez les trois : le fournisseur sécurise l’infrastructure, vous restez responsable de vos données, de vos accès et de vos paramétrages.

Kubernetes, conteneurs et serverless

Pour les conteneurs, les trois proposent un Kubernetes managé : Amazon EKS, Azure Kubernetes Service (AKS) et Google Kubernetes Engine (GKE). Chacun dispose d’un mode où le fournisseur gère aussi les nœuds : GKE Autopilot, AKS Automatic, et AWS Fargate avec EKS. GKE bénéficie de la proximité historique de Google avec Kubernetes ; AKS s’intègre bien à GitHub et Azure DevOps ; EKS s’inscrit dans l’écosystème AWS.

Côté serverless, AWS Lambda est le service de fonctions le plus ancien et le plus intégré à son écosystème (déclencheurs depuis S3, files de messages, API). Azure Functions et les fonctions Cloud Run de Google remplissent le même rôle. Pour des conteneurs sans gestion de serveur, Google met en avant Cloud Run, face à AWS Fargate et aux applications de conteneur Azure. AWS App Runner, souvent cité comme équivalent, n’accepte plus de nouveaux clients depuis le 30 avril 2026 : AWS recommande désormais le mode Express d’Amazon ECS.

Intelligence artificielle, data et machine learning

L’IA générative est aujourd’hui un critère de choix à part entière :

• AWS propose Amazon Bedrock, un service qui donne accès aux principaux modèles de fondation, avec des outils pour créer des agents, peaufiner et sécuriser les modèles, ainsi qu’Amazon SageMaker pour le machine learning.
• Microsoft propose Microsoft Foundry, qui revendique l’accès à plus de 11 000 modèles, et Azure OpenAI pour les modèles d’OpenAI, ainsi qu’Azure Machine Learning.
• Google Cloud propose Vertex AI (entraînement, hébergement et appel de modèles, dont Gemini), des accélérateurs maison (Cloud TPU) et BigQuery pour l’analyse de données à grande échelle.

Pour un projet data ou IA, le critère décisif est souvent l’endroit où se trouvent déjà vos données : rapprocher le traitement des données limite les coûts de transfert et la complexité.

Tarification et coûts : comment comparer AWS, Azure et Google Cloud

Les trois fournisseurs facturent principalement à l’usage (au temps d’utilisation pour le calcul, au Go par mois pour le stockage, au Go transféré pour les sorties de données), avec des remises en échange d’un engagement de consommation sur une durée déterminée (les « remises sur engagement d’utilisation » chez Google).

Quelques spécificités vérifiées :

• Google Cloud applique des remises automatiques pour utilisation soutenue : dès qu’une ressource éligible tourne plus de 25 % du mois, une remise s’applique, jusqu’à 20 % ou 30 % nets pour une VM utilisée tout le mois selon la série (30 % pour N1, M1 et M2, 20 % pour N2, N2D et C2). Les séries plus récentes, comme E2, n’y sont pas éligibles. Ces remises ne se cumulent pas avec les remises sur engagement.
• Azure permet de réduire la facture via Azure Hybrid Benefit si vous apportez des licences Windows Server, SQL Server ou des abonnements Linux éligibles.
• AWS offre 100 Go de transfert sortant vers Internet par mois, puis facture par paliers.

Offres gratuites pour tester

Ces crédits suffisent pour une preuve de concept, pas pour comparer le coût réel d’une production. Pour cela, modélisez votre architecture dans chaque calculateur, avec les mêmes hypothèses de volumes.

Changer de fournisseur : ce que change le Data Act

Le règlement européen sur les données (Data Act, règlement (UE) 2023/2854) encadre les frais de changement de fournisseur cloud. Le règlement s’applique depuis le 12 septembre 2025. Jusqu’au 12 janvier 2027, ces frais ne peuvent pas dépasser les coûts directement liés au changement ; à compter du 12 janvier 2027, les fournisseurs ne pourront plus imposer aucun frais de changement de fournisseur, y compris les frais de transfert des données liés à ce changement. Les frais de service standard restent dus. C’est un argument de plus pour prévoir la réversibilité dès le départ.

Quel cloud choisir selon votre profil ?

• Startup ou scale-up : AWS pour l’étendue du catalogue, ou Google Cloud pour la data et la simplicité. Les crédits d’essai et les programmes startups des fournisseurs pèsent souvent sur le choix initial.
• PME ou ETI équipée en Microsoft : Azure, pour la continuité avec Windows Server, SQL Server, Active Directory et Microsoft 365, et la réutilisation des licences.
• Entreprise orientée data ou IA : Google Cloud (BigQuery, Vertex AI, TPU), sans exclure Azure (modèles OpenAI) ou AWS (Bedrock) selon les modèles visés.
• Grand groupe : souvent multi-cloud, à condition d’une gouvernance FinOps solide et de compétences sur chaque plateforme.
• Données sensibles ou secteur public : une offre qualifiée SecNumCloud (S3NS aujourd’hui, Bleu une fois qualifiée, ou un fournisseur français qualifié) et un hébergeur HDS pour la santé.
• Architecture événementielle (serverless) : AWS Lambda reste la référence la plus mature, Azure Functions et Cloud Run sont des alternatives solides.

Pour un site ou une application plus simple, un cloud hyperscaler n’est pas toujours nécessaire : comparez aussi les offres d’hébergement cloud plus packagées.

Grille de comparaison décisionnelle

Voici une grille qualitative pour structurer votre réflexion. Pondérez chaque critère de 1 à 5 selon vos priorités, puis notez chaque fournisseur après un test sur votre propre cas.

Les erreurs fréquentes lors d’un passage au cloud

• Le « lift and shift » sans réflexion : déplacer des machines virtuelles telles quelles, sans les redimensionner ni moderniser l’application, coûte souvent plus cher qu’attendu.
• Oublier les coûts de sortie de données : une architecture qui fait régulièrement sortir de gros volumes (vers vos locaux ou un autre cloud) peut faire grimper la facture.
• Surdimensionner « au cas où » : l’intérêt du cloud est l’élasticité ; sans suivi FinOps (étiquetage, budgets, alertes), les ressources inutilisées s’accumulent.
• Négliger la montée en compétences : les équipes doivent adopter des pratiques DevOps et d’infrastructure as code.
• Ignorer la réversibilité : documenter l’infrastructure (Terraform, par exemple) facilite un futur changement de fournisseur.

Développement cloud sur AWS, GCP ou Azure : bien choisir son agence

Chez La Fabrique du Net, nous recommandons de vérifier plusieurs points avant de confier un projet de développement cloud sur AWS, GCP ou Azure à un prestataire :

• Les partenariats et certifications : niveau de partenariat officiel avec le fournisseur visé, et surtout nombre de personnes certifiées dans l’équipe qui travaillera réellement sur votre projet.
• La méthode FinOps : demandez quels outils et processus l’agence met en place pour suivre et réduire votre facture après la mise en production.
• La réversibilité : un bon partenaire prévoit dès le départ comment vous pourriez changer de fournisseur ou de prestataire, en s’appuyant sur l’infrastructure as code.
• La conformité : expérience des environnements HDS ou SecNumCloud si vos données l’exigent.

Pour comparer des prestataires, consultez notre sélection d’agences expertes en cloud computing.

FAQ : AWS vs Azure vs Google Cloud

Quel est le meilleur cloud : AWS, Azure ou Google Cloud ?

Il n’y a pas de meilleur cloud dans l’absolu. AWS offre le catalogue le plus large et reste leader en parts de marché (28 % au deuxième trimestre 2026 selon Synergy Research Group). Azure est le plus naturel pour les organisations équipées en Microsoft. Google Cloud est souvent privilégié pour la data, l’IA et Kubernetes. Le bon choix dépend de votre existant, de vos compétences et de vos contraintes de conformité.

Azure ou Google Cloud Platform : lequel choisir ?

Microsoft Azure vs Google Cloud Platform se joue souvent sur l’existant : avec un parc Windows, SQL Server, Active Directory et Microsoft 365, Azure simplifie la migration et la gestion des licences. Pour un projet centré sur l’analyse de données (BigQuery), le machine learning (Vertex AI) ou les conteneurs (GKE), GCP est souvent plus direct. En parts de marché, Azure (20 %) devance Google Cloud (15 %) au deuxième trimestre 2026, selon Synergy Research Group.

Quel est l’équivalent d’Azure chez Google ?

L’équivalent de Microsoft Azure chez Google est Google Cloud (Google Cloud Platform, ou GCP). Service par service, Compute Engine correspond aux machines virtuelles Azure, Cloud Storage à Azure Blob Storage, GKE à AKS et BigQuery à Azure Synapse Analytics ou Microsoft Fabric.

Quel fournisseur cloud est le moins cher ?

Aucun n’est systématiquement le moins cher. Google Cloud applique des remises automatiques pour utilisation soutenue (jusqu’à 20 % ou 30 % selon la série de machines, pour une VM utilisée tout le mois), Azure devient compétitif si vous réutilisez vos licences Microsoft via Azure Hybrid Benefit, et AWS propose de nombreuses options d’engagement. Seule une simulation dans les calculateurs officiels, à architecture égale, permet de trancher.

Quelle solution pour la souveraineté des données en France ?

Les trois fournisseurs ont des régions en France, mais restent soumis au droit américain. Pour une qualification SecNumCloud, S3NS (filiale de Thales, technologie Google Cloud) est qualifié depuis le 17/12/2025 selon l’ANSSI, et Bleu (Orange et Capgemini, technologie Microsoft) est en cours de qualification. Des fournisseurs français qualifiés (OVHcloud, Outscale, Cloud Temple…) sont aussi à considérer.

Nebius vs AWS vs Google Cloud pour entraîner et servir des LLM : qui gagne sur le prix et la performance ?

Il n’existe pas de réponse générale fiable. Nebius se présente comme un cloud dédié à l’IA, couvrant l’entraînement comme l’inférence, avec des GPU non virtualisés ; Synergy Research Group le cite parmi les fournisseurs de deuxième rang à plus forte croissance. AWS et Google Cloud offrent en plus tout l’écosystème autour (données, sécurité, services managés), Google disposant de ses propres accélérateurs (TPU). Pour savoir qui gagne sur le prix et la performance, comparez le coût par heure de GPU de la génération visée, la disponibilité réelle des capacités, le coût de transfert de vos données et le temps de mise en place, sur un test à charge réelle.

Faut-il utiliser plusieurs clouds (multi-cloud) ?

Le multi-cloud est pertinent pour les grandes organisations qui veulent réduire leur dépendance ou utiliser le meilleur service de chaque fournisseur. Pour une PME ou une ETI, il vaut généralement mieux maîtriser un environnement avant de se diversifier : compétences multipliées, outillage de gouvernance et coûts de transfert entre clouds rendent l’approche exigeante.

Conclusion

AWS reste le choix le plus complet et le plus répandu, Azure le plus naturel pour les entreprises équipées en Microsoft, Google Cloud le plus attractif pour la data, l’IA et Kubernetes. En France, la souveraineté et la conformité (SecNumCloud, HDS) peuvent faire basculer la décision vers une offre de confiance comme S3NS ou, une fois qualifiée, Bleu. Dans tous les cas, testez sur votre propre cas, modélisez les coûts à architecture égale et prévoyez la réversibilité dès le départ. Pour être accompagné, faites-vous guider par une agence experte en cloud computing.