Micro1 prévoit d’investir 1 milliard de dollars pour acquérir des données internes d’entreprises destinées aux développeurs d’IA. Les offres annoncées vont de 100 000 à 2 millions de dollars par entreprise, avec des méthodes combinant transformation des données, agent en test et environnements simulés. Des dirigeants de VanHack et MyPortal Marketing ont déjà cédé des archives de travail variées. Le marché, en forte croissance selon Gartner, soulève des questions sur la place des salariés.
Des ventes sans partage aux salariés, un cadre contesté
Les jeux de données internes cédés par les entreprises bénéficient rarement aux équipes qui les ont produits : les employés actuels comme anciens sont peu susceptibles d’être rémunérés ou consultés sur l’usage de leur travail. Ifeoma Ajunwa, professeure de droit à l’Université Emory, qualifie ces ventes de zone éthiquement grise. Sur le terrain, certains dirigeants disent informer leurs équipes et ne pas avoir reçu de plaintes, comme Grant Gooley chez MyPortal Marketing, tandis que d’autres notent un effet positif en interne lié à une nouvelle source de revenus, comme Ilya Brotzky chez VanHack. Pendant ce temps, Micro1 et ses concurrents avancent rapidement sur ce créneau.
Micro1 licencie des corpus complets et propose trois voies d’usage
Micro1 structure son offre autour de trois modalités pour les développeurs de modèles d’IA. Elle peut transformer les données brutes d’une entreprise pour protéger la vie privée, puis les licencier à un laboratoire. Elle propose aussi un agent d’IA en cours de développement aux entreprises, afin de recueillir des retours d’usage. Enfin, elle fige les données à un instant donné pour fournir des environnements de simulation à l’entraînement. La collecte couvre des sources comme Slack, Canva ou Google Docs, et Micro1 cherche en général à obtenir des corpus complets pour approcher l’expérience d’un employé. Selon William Almeida, la connexion, la diversité et la traçabilité des points de données sont déterminantes, et les ensembles vastes, complexes ou très spécifiques sont mieux valorisés.
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De 100 000 à 2 millions de dollars par entreprise et 1 milliard annoncé sur un an
Micro1 indique verser entre 100 000 et 2 millions de dollars pour acquérir les données d’une entreprise de taille moyenne. L’entreprise a également fait savoir qu’elle prévoyait d’investir 1 milliard de dollars l’an prochain pour soutenir ce programme. Les dirigeants ayant signé ne dévoilent pas le montant exact perçu, mais le marché valorise déjà des téraoctets d’interactions professionnelles à plusieurs centaines de milliers de dollars.
Cas concrets : VanHack et MyPortal cèdent leurs archives internes
Chez VanHack, Ilya Brotzky a reçu une offre substantielle après avoir rempli un questionnaire et, rassuré par les procédures de confidentialité, a accepté de partager toutes les données demandées, incluant la suite Google, Confluence, Slack et le CRM. Il mentionne avoir reçu une proposition d’un autre courtier, Mercor, finalement écartée au profit de Micro1. Du côté de MyPortal Marketing, le PDG Grant Gooley considère l’accord comme une innovation et a vendu des fichiers issus de Figma et Canva ainsi que des check-lists de Monday.com. Il explique n’avoir pas anticipé cet usage de ses processus à l’origine et le trouve gratifiant, allant jusqu’à présenter la démarche à ses équipes comme une contribution à la croissance future des agences de marketing.
Simulations en plein essor et ruée vers les données de travail
L’accès aux données de travail s’inscrit dans une trajectoire où les entreprises d’IA sont passées du web et des livres aux évaluations humaines, puis aux simulations complexes ancrées dans des données réelles. Gartner estime que les dépenses liées aux données d’IA pourraient atteindre près de 6,5 milliards de dollars en 2027, contre moins d’un milliard l’an dernier. Chez Micro1, William Almeida décrit un secteur en plein essor et insiste auprès des prospects sur un effet de prime aux premiers entrants. L’entreprise se positionne dans une nouvelle catégorie de courtiers qui conditionnent des données internes au bénéfice de laboratoires, dans un contexte où les développeurs recherchent des données du monde réel et où des dirigeants découvrent une nouvelle source de revenus.
