Scale AI, spécialisée dans la préparation de données pour l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle, a déposé mercredi une plainte contre l’un de ses anciens commerciaux et son rival Mercor. L’action en justice allègue que l’employé, embauché par Mercor, a « volé plus de 100 documents confidentiels concernant les stratégies clients de Scale et d’autres informations propriétaires ».
Cette bataille juridique révèle les tensions croissantes dans l’industrie lucrative de l’entraînement des modèles d’IA, où la conquête des plus gros clients peut représenter des contrats de plusieurs millions de dollars. L’affaire souligne également les préoccupations de Scale concernant la menace concurrentielle que représente Mercor dans ce secteur en pleine expansion.
Des accusations graves d’appropriation illicite de secrets commerciaux
Scale poursuit Mercor pour appropriation illicite de secrets commerciaux et Eugene Ling, l’ancien employé, pour rupture de contrat. La plainte affirme que Ling tentait de présenter Mercor à l’un des plus importants clients de Scale (désigné comme « Client A ») avant même de quitter officiellement son ancien poste.
Selon Scale, ces documents contenaient des données spécifiques permettant à Mercor de servir le Client A ainsi que plusieurs autres clients cruciaux de Scale. L’entreprise réclamait à Mercor une liste complète des fichiers stockés dans le drive personnel de Ling et voulait l’empêcher de travailler avec le Client A. Scale allègue que Mercor a refusé ces demandes.
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Mercor et Ling nient toute utilisation malveillante des données
Surya Midha, cofondateur de Mercor, conteste fermement l’utilisation de données provenant de Scale, tout en admettant que Ling pourrait en avoir possédé certaines. « Bien que Mercor ait embauché de nombreuses personnes ayant quitté Scale, nous n’avons aucun intérêt pour les secrets commerciaux de Scale et dirigeons intentionnellement notre entreprise différemment », a-t-il déclaré à TechCrunch.
Midha précise qu’Eugene avait informé Mercor posséder « d’anciens documents dans un Google Drive personnel, auquel nous n’avons jamais accédé et que nous enquêtons maintenant ». Il ajoute avoir contacté Scale il y a six jours pour proposer qu’Eugene détruise les fichiers ou trouve une autre résolution.
Eugene Ling s’est exprimé sur X (anciennement Twitter) : « Je viens d’apprendre que Scale me poursuit. Le mois dernier, j’ai quitté Scale pour travailler chez Mercor ». Il affirme n’avoir « jamais utilisé aucun de ces documents » dans son nouveau rôle et insiste sur l’absence d’« intention néfaste ».
Un enjeu financier considérable dans un secteur concurrentiel
La plainte révèle peu d’indices sur l’identité du Client A, mais précise que si Scale perdait ce client au profit de son rival, cela représenterait un contrat « valant des millions de dollars pour Mercor ». Cette bataille judiciaire démontre que Scale considère Mercor comme une menace suffisamment sérieuse pour engager une action en justice.
Paradoxalement, malgré l’investissement multimilliardaire de Meta dans Scale, TBD Labs – l’unité centrale de Meta chargée de développer l’intelligence artificielle superintelligente – continue d’utiliser Mercor et d’autres fournisseurs de services d’entraînement de données LLM.
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Une guerre des talents qui fragilise Scale
Mercor gagne en influence dans l’arène de l’entraînement LLM grâce à sa stratégie d’embauche de spécialistes de contenu, souvent des docteurs, pour entraîner les données LLM dans leurs domaines d’expertise. Cette approche différenciée lui permet de rivaliser efficacement avec les acteurs établis.
En juin, Scale avait annoncé que Meta investissait 14,3 milliards de dollars pour une participation de 49% et embauchait son fondateur. Peu après cette annonce, plusieurs des plus gros clients data de Scale AI, concurrents des efforts de Meta, auraient rompu leurs liens avec l’entreprise selon les rapports.
Cette affaire illustre les défis auxquels fait face Scale pour maintenir sa position dominante face à des concurrents agiles comme Mercor, dans un contexte où les alliances stratégiques peuvent rapidement redessiner les équilibres concurrentiels.
SOURCE : TechCrunch
