Spirit Airlines n’existe plus. La compagnie low cost américaine, pionnière du modèle « ultra low-cost » outre-Atlantique, avait déjà déposé le bilan une première fois en novembre 2024, après l’échec de son rapprochement avec JetBlue puis avec Frontier Airlines et l’accumulation de pertes consécutives à la pandémie de Covid-19. Une tentative de restructuration n’a finalement pas suffi : ses avions ont cessé de voler en mai 2026, et l’entreprise est désormais liquidée, ses actifs vendus les uns après les autres pour tenter de rembourser ses créanciers.
Parmi ces actifs, la plupart sont matériels : avions, équipements, biens immobiliers. Mais un lot a suscité un intérêt inattendu : l’intégralité des archives numériques internes de la compagnie. Selon un document judiciaire déposé auprès du tribunal des faillites de New York et consulté par plusieurs médias américains, Google aurait remporté l’enchère pour ce lot de données pour la somme de 10 millions de dollars, en devançant Mercor, une société spécialisée dans la fourniture de données d’entraînement pour l’intelligence artificielle, qui avait proposé 7,5 millions de dollars. La vente reste soumise à l’approbation du juge en charge du dossier, mais elle nous donne des indications intéressantes sur :
- Le fait que les données ont de la valeur, et que certaines entreprises l’ont mieux compris que d’autres ;
- Des métriques de mesure de la valeur de ces données, en fonction des usages, dont par exemple l’entrainement des IA.
Un volume de données considérable et très hétérogène
Le détail du lot, rendu public via le document judiciaire, donne une idée assez précise de ce que peut représenter le patrimoine numérique d’une compagnie aérienne, après près de deux décennies d’activité. On y trouve environ 100 millions d’e-mails, 500 millions de contenus issus de Microsoft Teams, 17 millions de fichiers OneDrive et 20,5 millions de documents SharePoint. S’y ajoutent plus de 30 millions d’enregistrements d’appels au service client, 15 millions de conversations de chat, 600 000 tickets ServiceNow, ainsi que 13,7 millions d’adresses e-mail actives issues de la plateforme marketing Responsys d’Oracle… et un raton laveur (pour ceux qui ont la réf).
Le lot comprend aussi des données strictement opérationnelles : plus de 763 000 vols, cinq millions d’appariements d’équipages, 1,2 million de bordereaux de carburant, les enregistrements de près de 790 000 achats de pièces détachées, et 11 millions de ventes de services Wi-Fi à bord. Un porte-parole de Google a indiqué que l’entreprise avait acquis une partie de cet ensemble de données d’entreprise afin d’améliorer ses produits et ses modèles d’intelligence artificielle, en précisant qu’aucune information personnelle ne serait reçue dans le cadre de cette opération.
Selon les informations judiciaires, les données doivent en effet être anonymisées avant leur transfert. Sont explicitement exclus de la vente les profils passagers, le programme de fidélité Free Spirit, les historiques de navigation ainsi que les plaintes déposées auprès du régulateur américain des transports. Reste que l’anonymisation de plusieurs centaines de millions de documents à cette échelle n’est pas un exercice trivial, et plusieurs observateurs soulignent que le risque de fuite ou de réidentification partielle ne peut être totalement écarté.
Un précédent qui n’est plus tout à fait isolé
Cette opération n’est pas la première du genre. Plusieurs médias avaient déjà rapporté, au printemps 2026, que des start-up en faillite revendaient leurs archives Slack et leurs messageries internes à des sociétés d’IA en quête de données d’entraînement. Mais le rachat des données de Spirit Airlines change d’échelle : il s’agit ici d’une entreprise historique, cotée pendant des années, avec près de vingt ans d’activité et des millions de clients, et non d’une jeune pousse récente.
C’est précisément ce changement d’échelle qui rend l’opération intéressante à observer du point de vue de la valorisation de la donnée.
Ce que révèle cette transaction sur la valeur de la donnée
La valorisation des actifs immatériels, et des données en particulier, reste un exercice notoirement difficile : il n’existe pas de marché liquide ni de méthode comptable standardisée pour évaluer un corpus de courriels d’entreprise ou un historique de vols. C’est précisément ce qui rend ce type de transaction instructif : en l’absence de modèle théorique consensuel, c’est le marché lui-même, via une procédure d’enchères judiciaires transparente, qui a fixé un prix.
Plusieurs éléments de cette enchère méritent d’être retenus par celui qui s’intéresse à la question de la valorisation des données d’entreprise.
Premièrement, la concurrence entre acheteurs. Le fait que deux acteurs spécialisés dans l’IA (Google et Mercor) se soient disputé ce lot, avec un écart de prix limité (10 millions contre 7,5 millions de dollars), confirme qu’il existe une demande réelle et compétitive pour ce type de corpus, et pas seulement un intérêt opportuniste isolé. Intéressant également que les enchérisseurs soient des sociétés technologiques et non d’autres compagnies aériennes.
Deuxièmement, le prix payé donne des indications sur les critères de valorisation retenus par le marché. Ce n’est pas la valeur des données prises isolément qui compte, mais un ensemble de caractéristiques combinées : le volume brut (centaines de millions de documents), la diversité des formats et des sources (messagerie, visioconférence, ERP, CRM, systèmes métiers comme les appariements d’équipages ou les bordereaux de carburant), la spécificité sectorielle (des données d’exploitation aérienne difficilement reproductibles à partir du seul web public), et la profondeur temporelle du corpus, accumulé sur près de deux décennies.
Troisièmement, le motif d’achat invoqué par Google (l’amélioration de ses produits et de ses modèles d’IA) illustre un déplacement de la demande de données d’entraînement : au-delà des textes disponibles publiquement sur le web qui perdent chaque année de leur valeur, car remâchés par l’IA elle-même, et déjà largement exploités, les entreprises d’IA cherchent désormais des données professionnelles réalistes, structurées autour de processus métiers concrets (échanges internes, données opérationnelles, interactions avec la clientèle), qui reflètent mieux la diversité et la complexité du travail réel.
Enfin, le fait que cette donnée continue d’avoir de la valeur marchande après la disparition de l’entreprise qui l’a produite (dans le cadre d’une liquidation judiciaire où chaque actif est scruté pour maximiser le remboursement des créanciers) constitue en soi une validation forte : la donnée y est traitée comme un actif cessible au même titre qu’un avion ou un immeuble, avec un prix déterminé par une mise en concurrence réelle plutôt que par une estimation interne.
« Bien que la collecte de données par les fournisseurs de modèles n’ait rien de nouveau, ce qui change ici est le type de données qui sont officiellement traitées comme un actif tangible. Une grande partie de ce qui est nécessaire pour comprendre comment une entreprise fonctionne réellement n’est pas accessible au public. Cela se trouve à l’intérieur de l’organisation, ancré dans des années de données, de communications, d’applications, de workflows et de connaissances propriétaires. Des accords comme celui-ci offrent aux modèles de pointe un moyen de s’insérer plus profondément dans ces processus métier. Cela permet aussi d’expliquer l’intérêt croissant pour la souveraineté des données et de l’IA. Les organisations veulent profiter de modèles de plus en plus performants sans perdre le contrôle des données et des connaissances qui font la valeur de leur activité. Il faut désormais prendre en compte un autre vecteur de risque qu’est le harnais agentique. À mesure que les agents deviennent meilleurs pour exécuter les processus métier, davantage de connaissances propriétaires sont capturées dans la façon dont ces agents fonctionnent. Les entreprises doivent réfléchir à l’endroit où vont ces connaissances et se demander si elles peuvent revenir aux fournisseurs de modèles de pointe », explique Michael Curry, President of Data Modernisation, chez Rocket Software.
Une évaluation qui reste imparfaite, mais un signal clair
Il serait excessif d’en déduire une méthode de valorisation universelle : 10 millions de dollars pour l’ensemble des archives numériques d’une compagnie aérienne de taille moyenne ne disent rien, en tant que tels, du prix qu’atteindraient les données d’une autre entreprise, dans un autre secteur, avec une autre composition de corpus. La difficulté à évaluer précisément la valeur de la donnée demeure entière. Mais l’existence même de cette transaction, sa procédure d’enchères et l’écart de prix entre les deux offres concurrentes fournissent un point de repère concret et rare, dans un domaine où les repères de marché restent encore à construire.
Parmi ces actifs, la plupart sont matériels : avions, équipements, biens immobiliers. Mais un lot a suscité un intérêt inattendu : l’intégralité des archives numériques internes de la compagnie. Selon un document judiciaire déposé auprès du tribunal des faillites de New York et consulté par plusieurs médias américains, Google aurait remporté l’enchère pour ce lot de données pour la somme de 10 millions de dollars, en devançant Mercor, une société spécialisée dans la fourniture de données d’entraînement pour l’intelligence artificielle, qui avait proposé 7,5 millions de dollars. La vente reste soumise à l’approbation du juge en charge du dossier, mais elle nous donne des indications intéressantes sur :
- Le fait que les données ont de la valeur, et que certaines entreprises l’ont mieux compris que d’autres ;
- Des métriques de mesure de la valeur de ces données, en fonction des usages, dont par exemple l’entrainement des IA.
Un volume de données considérable et très hétérogène
Le détail du lot, rendu public via le document judiciaire, donne une idée assez précise de ce que peut représenter le patrimoine numérique d’une compagnie aérienne, après près de deux décennies d’activité. On y trouve environ 100 millions d’e-mails, 500 millions de contenus issus de Microsoft Teams, 17 millions de fichiers OneDrive et 20,5 millions de documents SharePoint. S’y ajoutent plus de 30 millions d’enregistrements d’appels au service client, 15 millions de conversations de chat, 600 000 tickets ServiceNow, ainsi que 13,7 millions d’adresses e-mail actives issues de la plateforme marketing Responsys d’Oracle… et un raton laveur (pour ceux qui ont la réf).
Le lot comprend aussi des données strictement opérationnelles : plus de 763 000 vols, cinq millions d’appariements d’équipages, 1,2 million de bordereaux de carburant, les enregistrements de près de 790 000 achats de pièces détachées, et 11 millions de ventes de services Wi-Fi à bord. Un porte-parole de Google a indiqué que l’entreprise avait acquis une partie de cet ensemble de données d’entreprise afin d’améliorer ses produits et ses modèles d’intelligence artificielle, en précisant qu’aucune information personnelle ne serait reçue dans le cadre de cette opération.
Selon les informations judiciaires, les données doivent en effet être anonymisées avant leur transfert. Sont explicitement exclus de la vente les profils passagers, le programme de fidélité Free Spirit, les historiques de navigation ainsi que les plaintes déposées auprès du régulateur américain des transports. Reste que l’anonymisation de plusieurs centaines de millions de documents à cette échelle n’est pas un exercice trivial, et plusieurs observateurs soulignent que le risque de fuite ou de réidentification partielle ne peut être totalement écarté.
Un précédent qui n’est plus tout à fait isolé
Cette opération n’est pas la première du genre. Plusieurs médias avaient déjà rapporté, au printemps 2026, que des start-up en faillite revendaient leurs archives Slack et leurs messageries internes à des sociétés d’IA en quête de données d’entraînement. Mais le rachat des données de Spirit Airlines change d’échelle : il s’agit ici d’une entreprise historique, cotée pendant des années, avec près de vingt ans d’activité et des millions de clients, et non d’une jeune pousse récente.
C’est précisément ce changement d’échelle qui rend l’opération intéressante à observer du point de vue de la valorisation de la donnée.
Ce que révèle cette transaction sur la valeur de la donnée
La valorisation des actifs immatériels, et des données en particulier, reste un exercice notoirement difficile : il n’existe pas de marché liquide ni de méthode comptable standardisée pour évaluer un corpus de courriels d’entreprise ou un historique de vols. C’est précisément ce qui rend ce type de transaction instructif : en l’absence de modèle théorique consensuel, c’est le marché lui-même, via une procédure d’enchères judiciaires transparente, qui a fixé un prix.
Plusieurs éléments de cette enchère méritent d’être retenus par celui qui s’intéresse à la question de la valorisation des données d’entreprise.
Premièrement, la concurrence entre acheteurs. Le fait que deux acteurs spécialisés dans l’IA (Google et Mercor) se soient disputé ce lot, avec un écart de prix limité (10 millions contre 7,5 millions de dollars), confirme qu’il existe une demande réelle et compétitive pour ce type de corpus, et pas seulement un intérêt opportuniste isolé. Intéressant également que les enchérisseurs soient des sociétés technologiques et non d’autres compagnies aériennes.
Deuxièmement, le prix payé donne des indications sur les critères de valorisation retenus par le marché. Ce n’est pas la valeur des données prises isolément qui compte, mais un ensemble de caractéristiques combinées : le volume brut (centaines de millions de documents), la diversité des formats et des sources (messagerie, visioconférence, ERP, CRM, systèmes métiers comme les appariements d’équipages ou les bordereaux de carburant), la spécificité sectorielle (des données d’exploitation aérienne difficilement reproductibles à partir du seul web public), et la profondeur temporelle du corpus, accumulé sur près de deux décennies.
Troisièmement, le motif d’achat invoqué par Google (l’amélioration de ses produits et de ses modèles d’IA) illustre un déplacement de la demande de données d’entraînement : au-delà des textes disponibles publiquement sur le web qui perdent chaque année de leur valeur, car remâchés par l’IA elle-même, et déjà largement exploités, les entreprises d’IA cherchent désormais des données professionnelles réalistes, structurées autour de processus métiers concrets (échanges internes, données opérationnelles, interactions avec la clientèle), qui reflètent mieux la diversité et la complexité du travail réel.
Enfin, le fait que cette donnée continue d’avoir de la valeur marchande après la disparition de l’entreprise qui l’a produite (dans le cadre d’une liquidation judiciaire où chaque actif est scruté pour maximiser le remboursement des créanciers) constitue en soi une validation forte : la donnée y est traitée comme un actif cessible au même titre qu’un avion ou un immeuble, avec un prix déterminé par une mise en concurrence réelle plutôt que par une estimation interne.
« Bien que la collecte de données par les fournisseurs de modèles n’ait rien de nouveau, ce qui change ici est le type de données qui sont officiellement traitées comme un actif tangible. Une grande partie de ce qui est nécessaire pour comprendre comment une entreprise fonctionne réellement n’est pas accessible au public. Cela se trouve à l’intérieur de l’organisation, ancré dans des années de données, de communications, d’applications, de workflows et de connaissances propriétaires. Des accords comme celui-ci offrent aux modèles de pointe un moyen de s’insérer plus profondément dans ces processus métier. Cela permet aussi d’expliquer l’intérêt croissant pour la souveraineté des données et de l’IA. Les organisations veulent profiter de modèles de plus en plus performants sans perdre le contrôle des données et des connaissances qui font la valeur de leur activité. Il faut désormais prendre en compte un autre vecteur de risque qu’est le harnais agentique. À mesure que les agents deviennent meilleurs pour exécuter les processus métier, davantage de connaissances propriétaires sont capturées dans la façon dont ces agents fonctionnent. Les entreprises doivent réfléchir à l’endroit où vont ces connaissances et se demander si elles peuvent revenir aux fournisseurs de modèles de pointe », explique Michael Curry, President of Data Modernisation, chez Rocket Software.
Une évaluation qui reste imparfaite, mais un signal clair
Il serait excessif d’en déduire une méthode de valorisation universelle : 10 millions de dollars pour l’ensemble des archives numériques d’une compagnie aérienne de taille moyenne ne disent rien, en tant que tels, du prix qu’atteindraient les données d’une autre entreprise, dans un autre secteur, avec une autre composition de corpus. La difficulté à évaluer précisément la valeur de la donnée demeure entière. Mais l’existence même de cette transaction, sa procédure d’enchères et l’écart de prix entre les deux offres concurrentes fournissent un point de repère concret et rare, dans un domaine où les repères de marché restent encore à construire.