En Bref (TL;DR)
Le choix entre les deux hyperscalers définit l’avenir des Fintechs italiennes, équilibrant latence réseau et conformité réglementaire rigoureuse.
Google excelle dans la cohérence mondiale des données et le MLOps, tandis qu’AWS garantit une maturité opérationnelle et une approche pragmatique de l’intelligence artificielle.
La gestion avancée des clés cryptographiques et la souveraineté des données représentent le terrain d’affrontement décisif pour la sécurité financière.
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Nous sommes en 2026 et le choix entre google cloud vs aws n’est plus une simple question de savoir qui propose la machine virtuelle au prix le plus bas. Pour une startup Fintech italienne, où la conformité réglementaire (DORA, RGPD) se heurte à la nécessité d’un time-to-market agressif, cette décision définit l’ADN technologique de l’entreprise pour la prochaine décennie. En tant que Senior Editor et architecte cloud ayant supervisé des migrations critiques pour des plateformes financières comme MutuiperlaCasa.com, j’analyserai les différences structurelles entre les deux hyperscalers, en allant au-delà du marketing pour toucher au hardware, à la fibre et au code.
1. Infrastructure et Réseau : La Bataille pour la Latence en Italie
Pour une Fintech opérant dans le trading à haute fréquence ou les paiements instantanés, la latence n’est pas un détail : c’est un avantage concurrentiel. Les deux fournisseurs ont désormais consolidé leur présence physique en Italie (AWS à Milan eu-south-1 et Google Cloud à Milan europe-west8), mais l’approche du réseau est philosophiquement différente.
Google Cloud : Le Réseau Privé Mondial
Google gère l’un des plus grands réseaux privés de fibre optique au monde. Lorsqu’un paquet entre dans le réseau de Google (via un Point de Présence à Milan ou Rome), il voyage presque exclusivement sur leur infrastructure jusqu’à destination, évitant l’internet public. Pour les applications Fintech nécessitant une stabilité transfrontalière, cela réduit considérablement la gigue (jitter).
- Avantage : Latence déterministe plus faible entre les régions.
- Network Tier : L’option Premium Tier est coûteuse mais essentielle pour garantir que le trafic utilisateur entre dans le PoP le plus proche et voyage sur la dorsale de Google.
AWS : L’Approche Internet-Centric
AWS s’appuie davantage sur des fournisseurs de transit public pour déplacer les données entre l’utilisateur et le data center, bien que leur dorsale entre régions soit excellente. Cependant, AWS excelle dans la granularité des Zones de Disponibilité (AZ).
- Avantage : Maturité opérationnelle des zones de disponibilité à Milan.
- Global Accelerator : Service nécessaire pour émuler les performances du réseau mondial de Google, en acheminant le trafic via le réseau AWS, mais avec un coût supplémentaire à prendre en compte.
2. Bases de Données Gérées : Spanner vs Aurora
Le cœur de toute Fintech est le Ledger (le grand livre). Ici, la bataille entre google cloud vs aws devient féroce et technique.
Google Cloud Spanner : Le Saint Graal de la Cohérence
Spanner est une base de données relationnelle distribuée mondialement qui offre une cohérence forte (ACID) à l’échelle planétaire. Elle utilise des horloges atomiques (TrueTime API) dans les data centers pour synchroniser les transactions.
- Cas d’usage Fintech : Core banking system qui doit être distribué sur plusieurs continents sans risque de double dépense.
- Inconvénient : Coût élevé et verrouillage (lock-in) total. Il n’existe pas de version open source de Spanner que vous pouvez exécuter en local.
Amazon Aurora : L’Évolution de PostgreSQL
Aurora est un moteur compatible avec PostgreSQL/MySQL conçu pour le cloud. Il sépare le calcul du stockage, permettant une scalabilité rapide.
- Cas d’usage Fintech : La plupart des services de gestion de comptes, portefeuilles (wallets) et KYC. La compatibilité avec PostgreSQL signifie qu’il est facile de trouver des développeurs et des outils.
- Aurora Global Database : Offre une réplication rapide entre régions (souvent inférieure à la seconde), mais l’écriture multi-maître mondiale est plus complexe à gérer que sur Spanner.
3. Intelligence Artificielle : Vertex AI vs Bedrock
En 2026, l’IA n’est pas seulement un module complémentaire, c’est le moteur de la détection des fraudes et du service client.
Google Vertex AI
Google a un avantage historique sur les données et les modèles (Gemini). Vertex AI offre une suite MLOps de bout en bout supérieure. Si votre équipe de Data Science souhaite construire, entraîner et déployer des modèles personnalisés pour le scoring de crédit, Vertex AI propose des pipelines (basés sur Kubeflow) mieux intégrés.
AWS Bedrock
AWS a adopté une approche pragmatique : être le supermarché des modèles. Bedrock permet d’accéder via API aux modèles d’Anthropic (Claude), AI21, Cohere et Amazon Titan. Pour une Fintech qui souhaite intégrer rapidement la GenAI sans gérer l’infrastructure sous-jacente, Bedrock est souvent plus rapide à mettre en œuvre et moins complexe.
4. Sécurité et Gestion des Clés (KMS)
La gestion des clés de chiffrement est critique pour la conformité PCI-DSS.
- AWS KMS : C’est la norme du secteur. L’intégration avec des services comme S3, RDS et Lambda est granulaire et mature. La fonctionnalité CloudHSM permet d’avoir du matériel dédié pour la gestion des clés, souvent requis par les réglementations bancaires italiennes les plus strictes.
- Google Cloud KMS : Offre des fonctionnalités similaires, mais excelle dans l’intégration avec **External Key Manager (EKM)**, permettant de conserver les clés hors du cloud de Google (par exemple sur site) tout en utilisant leurs services de calcul. C’est un point décisif pour les CTO paranoïaques sur la souveraineté des données.
5. Stratégie de Vendor Lock-in : Guide Décisionnel
Lorsque l’on compare google cloud vs aws, la peur du verrouillage est omniprésente. Voici ma matrice décisionnelle basée sur l’expérience :
Quand accepter le Lock-in (Go Native)
Si vous êtes une startup en phase d’amorçage (Seed) ou de série A, la vitesse est vitale. L’utilisation de services natifs comme AWS Lambda ou Google Cloud Run, et de bases de données propriétaires comme DynamoDB ou Firestore, vous permet de lancer des produits en quelques semaines au lieu de plusieurs mois. Le coût de la réécriture du code dans 3 ans est inférieur au risque d’échouer aujourd’hui par lenteur.
Quand chercher la Portabilité (Conteneurs & Kubernetes)
Si vous construisez une plateforme bancaire centrale qui doit durer 20 ans :
- Utilisez Kubernetes (EKS sur AWS, GKE sur Google). GKE est largement reconnu comme la meilleure implémentation gérée de Kubernetes, étant né chez Google.
- Utilisez des protocoles ouverts (PostgreSQL au lieu de bases de données propriétaires non standard).
- Utilisez Terraform ou OpenTofu pour l’Infrastructure as Code, en évitant CloudFormation ou Deployment Manager.
6. Conclusions : Lequel choisir pour votre Fintech ?
Il n’existe pas de vainqueur unique, mais des vainqueurs pour des scénarios spécifiques :
- Choisissez Google Cloud si : Votre priorité est l’analyse de données (BigQuery est imbattable), vous avez besoin de Kubernetes natif (GKE) ou vous nécessitez une base de données mondialement cohérente (Spanner) pour des transactions complexes. Le réseau est supérieur pour les charges distribuées.
- Choisissez AWS si : Vous cherchez l’écosystème le plus vaste, la disponibilité maximale de talents sur le marché (il est plus facile de trouver des experts AWS que GCP) et une suite de services « boring but stable » pour les bases de données relationnelles traditionnelles. Bedrock est excellent pour intégrer rapidement des LLM tiers.
Le choix final repose souvent sur les compétences déjà présentes dans votre équipe technique. Dans un environnement Fintech, la familiarité avec les outils réduit l’erreur humaine, qui est la véritable cause de la plupart des catastrophes de sécurité.
Foire aux questions
Le choix dépend des priorités spécifiques du projet. Google Cloud se révèle idéal si l’on a besoin d’une analyse de données avancée avec BigQuery, de Kubernetes natif et d’une cohérence mondiale des transactions. En revanche, AWS devient préférable si l’on recherche un vaste écosystème, une facilité à trouver des talents sur le marché et une stabilité dans les bases de données relationnelles traditionnelles. Souvent, la décision finale devrait se baser sur les compétences techniques déjà présentes dans l’équipe pour réduire les risques opérationnels.
Google Spanner offre une cohérence forte ACID à l’échelle mondiale, le rendant parfait pour les core banking systems qui ne peuvent pas se permettre d’erreurs de double dépense, bien qu’il implique des coûts élevés. Amazon Aurora, quant à lui, représente une évolution de PostgreSQL qui garantit une scalabilité rapide et une facilité de gestion pour des services comme les portefeuilles et le KYC, bénéficiant d’une vaste disponibilité de développeurs et d’outils compatibles sans la complexité de l’écriture multi-maître mondiale.
Google Vertex AI mise sur une suite MLOps complète et des modèles propriétaires comme Gemini, se révélant supérieur pour les équipes de Data Science qui veulent construire et entraîner des modèles personnalisés. AWS Bedrock adopte en revanche une approche de supermarché, offrant un accès via API à divers modèles tiers comme Claude et Titan, permettant aux entreprises d’intégrer rapidement la GenAI sans avoir à gérer l’infrastructure complexe sous-jacente.
Google gère l’un des plus grands réseaux privés en fibre optique au monde, faisant voyager les données presque exclusivement sur sa propre infrastructure pour éviter l’instabilité de l’internet public. AWS s’appuie davantage sur des fournisseurs de transit public, tout en offrant des services supplémentaires pour améliorer les performances. Pour le trading à haute fréquence, la méthode de Google offre souvent un avantage en termes de latence déterministe entre différentes régions.
Pour les startups en phase initiale, il est conseillé d’accepter la contrainte technologique en utilisant des services natifs pour accélérer le lancement sur le marché. Cependant, pour les plateformes bancaires à long terme, la meilleure stratégie prévoit le recours à des conteneurs sur Kubernetes, comme GKE ou EKS, et des protocoles ouverts comme PostgreSQL. L’utilisation d’outils d’Infrastructure as Code agnostiques comme Terraform aide à maintenir la portabilité et à réduire la dépendance vis-à-vis d’un fournisseur unique sur le long terme.
Sources et Approfondissements
- Règlement (UE) 2022/2554 (DORA) sur la résilience opérationnelle numérique du secteur financier
- Règlement général sur la protection des données (RGPD) – Texte officiel de l’UE
- Orientations de l’Autorité bancaire européenne (EBA) sur l’externalisation vers le Cloud
- Conseil des normes de sécurité de l’industrie des cartes de paiement (PCI SSC)
- Définition des propriétés ACID pour les transactions de bases de données (Wikipedia)
- Canal Fintech et Milano Hub de la Banque d’Italie (Banca d’Italia)
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