Snorkel AI a clôturé une levée de fonds en Série E de 350 millions de dollars qui valorise la société à 3,5 milliards de dollars, soit près du triple de sa valorisation de 1,3 milliard d'il y a un peu plus d'un an. Cette levée, annoncée le 22 septembre, place la startup née à Stanford parmi les acteurs de l'infrastructure d'IA — la couche d'outils et de services de la construction de l'IA générative.

La transaction intervient dans un contexte de flux massif de capitaux vers la couche de données de l'IA. En juin 2025, Meta a payé environ 14,3 milliards de dollars pour une participation de 49 % dans Scale AI, valorisant le leader du marché de l'annotation à environ 29 milliards de dollars, tandis que ses rivaux Surge AI et Mercor auraient suscité l'intérêt d'investisseurs à des valorisations de 15 et 10 milliards de dollars respectivement. Ces dépenses reflètent une évolution dans la manière dont les modèles de pointe sont construits : les données web publiques facilement disponibles s'avérant insuffisantes pour l'entraînement à l'échelle des modèles de pointe, les développeurs d'IA paient des spécialistes pour obtenir du matériel d'entraînement précis et spécifique à des domaines comme le droit et la médecine.

Une croissance des revenus supérieure à 17x

Ce bond de valorisation s'appuie sur une trajectoire de revenus raide. Le chiffre d'affaires annualisé de Snorkel AI est passé d'environ 20 millions de dollars il y a un an à entre 350 et 375 millions de dollars aujourd'hui, soit une augmentation de plus de 17x en douze mois, selon la société.

Les calculs derrière cette nouvelle levée mettent cette croissance en perspective : au point médian de la fourchette actuelle, la valorisation de 3,5 milliards de dollars implique un multiple de revenus d'environ 9x à 10x, en forte baisse par rapport au multiple d'environ 65x impliqué par la valorisation de 1,3 milliard de dollars et les 20 millions de dollars de chiffre d'affaires annualisé de la société un an plus tôt. Autrement dit, c'est la croissance des revenus — et non l'expansion des multiples — qui a généré l'essentiel du gain de valorisation.

D'un projet de recherche à une machine à revenus

Fondée en 2019 par des chercheurs du Stanford AI Lab, dont le PDG Alex Ratner, la société ses origines dans les travaux de recherche de Stanford sur l'étiquetage programmatique des données. Pendant la majeure partie de son existence, Snorkel AI a fonctionné comme une plateforme logicielle aidant les organisations à étiqueter et à organiser les données d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique.

Le point d'inflexion est survenu en septembre 2025, lorsque la société a lancé son offre de données en tant que service (data-as-a-service). Au lieu de vendre des outils permettant aux clients de créer leurs propres jeux de données, Snorkel a commencé à fournir directement aux clients des jeux de données d'entraînement spécialisés prêts à l'emploi et des environnements d'apprentissage par renforcement. Ce pivot reflète une évolution plus large de l'industrie vers la vente de données plutôt que d'outils, un segment où se concentrent également des concurrents tels que Scale AI et Surge AI.

Sa clientèle s'étend désormais aux laboratoires d'IA, hyperscalers, clients entreprises et agences gouvernementales, avec des jeux de données adaptés à des domaines complexes tels que le droit, la médecine et le raisonnement computationnel. Les données d'entraînement de haute qualité sont devenues un intrant essentiel pour les développeurs d'IA, dont les modèles dépendent de grands volumes d'exemples précisément étiquetés.

Ratner a décrit l'offre comme une « agentic data development platform » — en termes plus simples, un système qui utilise des agents d'IA pour aider à créer, organiser et valider les données d'entraînement à grande échelle.

Financement et voie vers la rentabilité

Le financement total, tous tours confondus, dépasse désormais 500 millions de dollars. Snorkel AI prévoit d'utiliser ces nouveaux capitaux pour agrandir ses effectifs et approfondir ses relations avec ses clients entreprises et gouvernementaux. La société emploie environ 157 personnes, soit un revenu par employé d'environ 2,3 millions de dollars.

Deux indicateurs montreront si la stratégie tient : l'objectif de rentabilité d'ici fin 2026, que la société doit atteindre tout en recrutant et en développant ses opérations de données, et l'adoption par les agences gouvernementales, un segment où des rivaux comme Scale AI réalisent déjà une activité substantielle.

Ratner s'est dit confiant dans le fait que Snorkel AI atteindra la rentabilité d'ici la fin 2026.