Dans l'édition logicielle, si la valeur a longtemps été pensée du côté du code et du produit, avec l'IA on assiste à un déplacement qui concerne quelque chose de moins familier : les données de fonctionnement des entreprises.
Trois signaux récents, vus de près, dessinent la même tendance.
Des données d'entreprise mises en vente, et achetées
Elgodjam Hanna, dans Le Monde Informatique (21 août 2026), raconte l'affaire Spirit Airlines. Après la faillite de la compagnie, Google a remporté une enchère à 10 millions de dollars pour un ensemble de données opérationnelles — courriels, échanges Teams, lignes de code, données de paie et RH — dans l'optique d'entraîner ses modèles d'IA.
La start-up Micro1 a ensuite surenchéri à 12,5 millions. Le détail qui intrigue : ce n'est pas la donnée client qui est visée, mais la trace du fonctionnement interne d'une organisation. Le code, les process, les échanges. Autrement dit, la manière dont une entreprise réelle fait son métier.
Un marché qui vient frapper à la porte
Thomas Matagne, fondateur d'Ecov, décrit dans un post LinkedIn recevoir des sollicitations de cabinets proposant de racheter des données professionnelles, « pour plusieurs centaines à quelques millions de dollars », au profit des grands laboratoires d'IA.
Le marché n'est donc plus théorique : il prospecte activement. Son constat, appuyé sur une citation de Gilles Babinet, est net : le sujet ne serait plus tant la qualité des modèles, jugés de plus en plus interchangeables, que « les données qui permettent de faire fonctionner les entreprises », devenues l'actif stratégique. Le mot qu'il emploie — « comodotisation » — dit bien le mouvement : rendre accessible à tous un savoir-faire jusqu'ici détenu par quelques-uns.
Un précédent, dans un autre secteur
Luciana Uchôa-Lefebvre dans Le Journal du Net (29 octobre 2026) rapporte que cinq organisations françaises de la presse et de l'édition en ligne (CPA, FNPS, Geste, SEPM, Spiil) ont déposé plainte auprès de la Commission européenne contre le déploiement des AI Overviews et de l'AI Mode de Google. Leur grief : l'utilisation de leurs contenus pour alimenter des services d'IA sans négociation préalable, avec des baisses de trafic constatées. Ce qui frappe dans leur récit, c'est le fait accompli — un déploiement intervenu sans autorisation ni discussion, et une négociation devenue presque impossible une fois la pratique installée.
Ce que ces signaux ont en commun
Rapprochés, ils racontent la même histoire : une catégorie d'actifs — les traces du travail réel, les process, le code, les échanges internes — entre dans une logique de marché, avec des acheteurs identifiés, des prix affichés et des enchères.
Et, dans le même temps, un secteur, celui des médias, illustre ce qui arrive quand la valeur d'un contenu est captée en amont par celui qui le distribue et le recycle.
Une nuance mérite d'être notée, soulevée par David Drui dans les commentaires du post de Matagne : en Europe, mails, messages internes et réunions relèvent souvent de données personnelles sous RGPD, parfois couvertes par des accords de confidentialité. La logique de marché qui prévaut aux États-Unis ne s'y transpose pas sans heurts. Le cadre juridique apparaît ici comme un point de friction, peut-être comme une frontière. Reste à voir si cette frontière résistera face au projet de l'Omnibus Digital qui vise une simplification mais également une érosion significative sur la protection des données personnelle.
Reste le mot de la fin, celui de Thomas Matagne, qui assume pour son entreprise de ne pas vendre ses données au nom d'une unicité technique difficile à construire et donc précieuse.
C'est une position parmi d'autres. Mais elle a le mérite de nommer ce que la tendance rend soudain visible : pour beaucoup d'acteurs économiques, et sans doute pour les éditeurs de logiciels, la frontière entre ce qui se monnaie et ce qui ne se monnaie pas est en train de se redessiner.