Vendre des
données à l’IA.l’IA.

Le marché des jeux de données d’entraînement pour l’IA a atteint $3.2 milliards en 2025 et devrait atteindre $3.9 milliards d’ici fin 2026, selon Grand View Research. Il progresse à un taux de croissance annuel composé de 22.6% : le marché devrait plus que quadrupler pour atteindre $16.3 milliards d’ici 2033.

Mais le marché des licences de jeux de données n’est qu’une partie de l’histoire. Gartner a estimé les dépenses mondiales en IA à $1.5T en 2025, avec des projections au-delà de $2T en 2026. Les quatre plus grandes entreprises tech à elles seules — Microsoft, Alphabet, Amazon et Meta — ont engagé au total $320 milliards dans l’infrastructure et les technologies d’IA en 2025, contre $230 milliards en 2024.

Microsoft a réservé environ $120 milliards à l’extension de centres de données prêts pour l’IA. Amazon a engagé $100-120 milliards, son PDG Andy Jassy précisant que « la grande majorité » va à l’infrastructure d’IA. Alphabet a alloué environ $85 milliards aux serveurs, aux centres de données et aux réseaux. Anthropic a annoncé prévoir de dépenser environ $50 milliards dans l’infrastructure d’IA, contrats de calcul et énergie compris.

En 2025, le champ de bataille de l’IA s’est déplacé des modèles de pointe vers l’infrastructure. Plus de $157 milliards ont été dépensés dans 33+ acquisitions dans la donnée, le cloud et la gouvernance. Meta a acquis une participation d’environ 49% dans Scale AI — l’entreprise derrière des chaînes essentielles d’étiquetage de données et d’évaluation de modèles —, ce qui donne à Meta un contrôle accru sur une couche critique de la pile IA : les données d’entraînement de haute qualité.

La raison est simple : un modèle ne vaut que par ses données. Tous les grands laboratoires d’IA ont épuisé le texte librement disponible sur internet. Le web a été entièrement moissonné. Ce qui reste, ce sont des données propriétaires, spécialisées, propres à un domaine, qui se trouvent au sein des entreprises — et les laboratoires d’IA paieront des primes importantes pour y accéder.

L’Amérique du Nord domine le marché mondial avec 34.8% de part. Le segment des données image et vidéo représente 41.9% du marché, porté par la forte demande en vision par ordinateur et en IA multimodale. Le marché de l’IA en santé est l’un des secteurs verticaux à la croissance la plus rapide (Rock Health : l’IA a capté 62% du capital-risque de la santé numérique au premier semestre 2025). Le BFSI (banque, services financiers, assurance) détient 7.6% de part côté utilisateurs finaux et accélère.

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Chaque grande plateforme de contenu qui a concédé des licences de données à des entreprises d’IA en a tiré une source de revenus importante. Reddit a transformé les discussions de ses utilisateurs en $203M+ de contrats. Shutterstock a transformé ses images de stock en $104M de revenus IA annuels. News Corp a transformé ses archives journalistiques en un accord d’un quart de milliard de dollars.

Il ne s’agit pas de transactions ponctuelles. Ce sont des accords de licence pluriannuels, avec renouvellements intégrés, clauses de révision et potentiel lié à l’usage. Les premières entreprises à se lancer ont obtenu les meilleures conditions. Reddit a négocié en position de force, car c’était l’une des premières plateformes à comprendre que ses données avaient une valeur propre.

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Le discours selon lequel « les données synthétiques remplaceront les données réelles » a été largement démenti. Si les données synthétiques ont leur utilité pour l’augmentation et la confidentialité, tous les grands laboratoires d’IA ont confirmé que les modèles entraînés uniquement sur des données synthétiques subissent un « effondrement du modèle » — une dégradation progressive de la qualité, chaque génération s’entraînant sur les sorties de la précédente.

Les données réelles sont irremplaçables pour saisir la complexité, le bruit et les cas limites qui rendent les modèles d’IA utiles en production. L’engouement pour la synthèse a même accru la prime accordée aux données réelles de haute qualité — les laboratoires paient désormais davantage, car ils ont compris que les données réelles sont ce qui distingue fondamentalement une démo d’un produit.

Les exigences de l’AI Act européen en matière de divulgation des données d’entraînement (applicables depuis août 2025) imposent aux fournisseurs d’indiquer quand des données synthétiques ont été utilisées et d’en décrire les modèles sources et l’origine. Cette transparence réglementaire pousse les acheteurs vers des jeux de données réels, vérifiables et d’une provenance irréprochable.

L’ère du « collecter d’abord, s’excuser ensuite » est révolue. Plusieurs procès (New York Times v. OpenAI, Getty Images v. Stability AI, Authors Guild v. OpenAI) ont établi que les entreprises d’IA ont besoin d’un accès légitime aux données d’entraînement.

C’est une excellente nouvelle pour les vendeurs de données. Les laboratoires d’IA doivent obtenir des licences par des canaux légitimes, et ils sont prêts à payer le prix du marché pour éviter le risque juridique. Les acteurs comme FileYield, capables de fournir une documentation de provenance vérifiable, sont exactement ce dont les acheteurs ont besoin.

L’essor des grands modèles multimodaux (LMM) comme GPT-4V et Gemini a créé une demande explosive de jeux de données combinant texte, image, audio et vidéo. Le segment des données image/vidéo représente déjà 41.9% du marché des jeux de données d’entraînement pour l’IA. Les données de parole et de voix constituent l’un des segments d’entraînement IA à la croissance la plus rapide — MarketsandMarkets prévoit un TCAC de ~19% jusqu’en 2030 pour le marché plus large de la reconnaissance vocale.

Le coût moyen du calcul pour l’IA a augmenté de 89% entre 2023 et 2025, les dirigeants désignant les données d’entraînement comme le facteur déterminant. Pourtant, 74% des organisations déclarent que l’IA multimodale atteint ou dépasse leurs attentes en matière de ROI. La demande est insatiable.

Combiner audio, vidéo, images ou texte peut servir certains cas d’usage. Cela soulève aussi des questions de préparation et de droits. La multiplicité des modalités ne suffit pas à établir une demande d’acheteurs ni une prime de prix.

L’AI Act européen est pleinement applicable à compter d’août 2026, les obligations relatives aux GPAI étant en vigueur depuis août 2025. Tout fournisseur de modèle d’IA à usage général doit publier un résumé de ses jeux de données d’entraînement et démontrer le respect du droit d’auteur. La Commission européenne a publié un modèle obligatoire de divulgation publique couvrant les jeux de données publics, les jeux de données privés, les contenus web collectés, les données d’utilisateurs et les données synthétiques.

Aux États-Unis, des décrets présidentiels sur la sécurité et la transparence de l’IA créent des pressions similaires (bien que moins prescriptives). La Californie, le Colorado et l’Illinois ont adopté ou étudient des lois spécifiques aux données d’IA.

Résultat : la réglementation profite aux vendeurs de données. Elle oblige les entreprises d’IA à acquérir des données par des canaux légitimes et documentés — et donc à payer le prix du marché aux courtiers et aux détenteurs de données capables de fournir des jeux de données conformes et auditables.