Unicorne

🔔 AWS cost management gets complicated when teams have to jump between accounts, dashboards, billing views and spreadsheets just to understand what changed.

Stable’s latest updates help make that workflow clearer.

💡 With built-in Budget management, automatic alerts, improved Cost Recommendations tables, AWS Account Name visibility and stronger Resource Explorer analysis, teams can track spend, investigate changes and prioritize savings opportunities with more context.

For companies growing on AWS, that means better visibility across accounts, clearer conversations between finance and engineering, and a more practical way to keep cost optimization moving.

Read the full Stable article to see what is new: https://www.stableapp.cloud/blog/new-in-stable-more-control-less-digging-through-aws-costs/

Votre démo d’IA fonctionne. ✅

Parfait. 👏

Maintenant, il faut la faire tenir devant de vrais utilisateurs, des données imparfaites, des permissions, des règles d’escalade, des coûts à contrôler et des exigences de sécurité.

C’est là que plusieurs projets d’IA agentique frappent le mur.

Chez Unicorne, nous aidons les équipes à bâtir sur AWS pour passer d’un PoC prometteur à un workflow prêt pour la production. 🚀

Découvrez comment nous tirons parti de l'IA agentique sur AWS pour y parvenir 👇

https://www.unicorne.cloud/blogue/ia-agentique-sur-aws-comment-batir-pour-la-production-pas-seulement-pour-la-demo/

🤖 🧠 A good AI agent demo can make everything look simple: the agent understands the request, calls the right tool and gives a useful answer. But once teams start thinking about production, the conversation changes quickly.

At our recent Gen AI meetup, the most interesting questions came from that exact place. What should an agent remember? How much context is too much? When does one agent start carrying too many responsibilities? How should state be managed when several agents work together? And if an agent has access to AWS resources or internal tools, what actually prevents it from doing something it should never be allowed to do?

These are not side questions. They are the architecture behind reliable AI agents. Moving from prototype to production means thinking through memory, orchestration, guardrails, permissions and security before real users and real workflows are involved.

💡 The demo proves the idea can work. The architecture is what decides whether the agent can be trusted inside the business.

Read the article: https://www.unicorne.cloud/en/blog/from-prototype-to-production-the-architecture-behind-reliable-ai-agents/

Belle soirée au meetup AWS User Group de Québec la semaine dernière ! 🔥

Nous avons accueilli 40 clients et partenaires chez Unicorne pour une session animée par Phil Trépanier sur Strands, AWS Bedrock AgentCore et ce qu’il faut concrètement pour rapprocher les projets d’agents IA de la production.

Le meilleur de la soirée ? La qualité des échanges dans la salle. Des questions concrètes, des cas d’utilisation réels et des gens qui cherchent à comprendre où cette technologie peut réellement s’insérer, au-delà de la démo.

Merci à toutes les personnes présentes, à Phil pour son partage d’expertise, ainsi qu’à l’équipe d'Amazon Web Services d’avoir été des nôtres à Québec. 🙏

Toujours un plaisir d’accueillir ces conversations avec la communauté AWS locale. Restez à l’affût pour la suite !