BusinessLe Big Data1j· 2 min de lecture

Mercor vaut bientôt 20 milliards grâce au nouveau pétrole de l’IA

Mercor, la startup spécialisée dans l'entraînement de l'intelligence artificielle, serait en discussions préliminaires pour lever de nouveaux fonds sur une valorisation d'environ 20 milliards de dollars, selon Bloomberg. Ce chiffre marque un doublement spectaculaire par rapport aux 10 milliards de dollars atteints lors de sa série C de 350 millions de dollars en octobre 2025. Son PDG, Brendan Foody, affirme que le rythme de revenu annualisé de l'entreprise a franchi les 2 milliards de dollars, soit le double du niveau observé en février 2026. Presque simultanément, Mercor a annoncé le rachat de Deeptune, une startup qui construit des environnements d'entraînement pour agents IA et qui avait levé 43 millions de dollars en mars 2026 lors d'une série A menée par Andreessen Horowitz. Mercor ne fabrique ni puces ni grand modèle de langage : son activité consiste à fournir les données, les tâches et désormais les environnements nécessaires pour entraîner les modèles des grands laboratoires.

Cette double annonce révèle où se déplace la valeur dans l'industrie de l'IA. Les modèles les plus avancés, comme GPT-5 ou Gemini, dominent de nombreux benchmarks mais peinent encore à exécuter de vrais workflows d'entreprise. Une étude baptisée AgentGym2, publiée en juillet 2026, a testé 15 modèles dans des conditions réalistes, avec informations bruitées, tâches incomplètement décrites et outils à découvrir : même les systèmes les plus performants y rencontrent d'importantes difficultés. Pour Mercor, c'est précisément ce goulot d'étranglement qui devient le nouveau terrain de bataille. Contrairement aux données d'entraînement classiques, qui montrent seulement ce que des humains ont produit, un environnement d'entraînement permet à un agent de pratiquer une tâche, d'échouer et de corriger sa méthode. Ce virage a des conséquences directes pour les entreprises qui cherchent à déployer des agents capables d'exécuter des tâches complexes, comme la comptabilité ou la gestion commerciale, plutôt que de simples réponses ponctuelles.

Selon Mercor, un environnement d'entraînement repose sur trois éléments : le logiciel dans lequel le travail est effectué, les tâches confiées à l'agent, et les vérificateurs chargés de juger sa réussite. Deeptune apporte la première brique : la startup affirme avoir recréé des centaines d'applications d'entreprise, des tableurs jusqu'à Salesforce, pour simuler des workflows professionnels réalistes. Mercor, de son côté, s'appuie sur un réseau revendiqué de plus de cinq millions d'experts capables de concevoir des tâches et des critères d'évaluation issus de métiers réels. Andreessen Horowitz, qui avait soutenu Deeptune, considère déjà les environnements d'apprentissage par renforcement comme une couche critique et à part entière de la pile technologique de l'IA, au même titre que les données ou le calcul. Après la course aux modèles puis aux données, c'est désormais la course aux terrains d'entraînement qui structure les investissements du secteur, et Mercor entend s'y positionner en position dominante.

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1Le Big Data

DeepSeek atteint 50 milliards $ de valorisation grâce au boom de l’IA chinoise

DeepSeek, le laboratoire d'intelligence artificielle chinois fondé par Liang Wenfeng, serait en négociation pour boucler sa première levée de fonds externe, d'un montant compris entre 3 et 4 milliards de dollars, à une valorisation pouvant atteindre 50 milliards de dollars. L'information, révélée en premier par le Financial Times puis confirmée par le Wall Street Journal, place DeepSeek parmi les startups d'IA les plus valorisées au monde. Le fonds national chinois dédié à l'intelligence artificielle, doté de 60 milliards de yuans, serait en discussions pour mener l'opération, avec Tencent également présent dans les négociations. Jusqu'à présent, DeepSeek fonctionnait de façon quasi autonome, financée principalement par High-Flyer, le hedge fund de son fondateur, qui conserve environ 89,5 % du capital via ses participations personnelles et affiliées. Cette levée de fonds marque un tournant stratégique pour DeepSeek. Les capitaux recherchés visent à renforcer les infrastructures de calcul de la société et à améliorer les conditions offertes à ses ingénieurs, dans un contexte de compétition féroce pour attirer les talents. Le développement des agents IA, qui exécutent des tâches complexes avec une intervention humaine réduite, exige désormais une puissance de calcul nettement supérieure à celle des chatbots classiques, ce qui se traduit par des coûts en GPU, datacenters et recrutement considérablement plus élevés. Pour rester dans la course face à ByteDance, Alibaba, MiniMax ou Moonshot AI, DeepSeek ne peut plus se permettre de fonctionner en dehors des circuits d'investissement institutionnels. Le succès viral des modèles V3 et R1 de DeepSeek début 2025 avait provoqué un choc sur les marchés technologiques mondiaux, en démontrant qu'il était possible d'atteindre des performances comparables à celles d'OpenAI ou d'Anthropic à une fraction du coût, grâce à une approche open source radicale. Pékin avait alors perçu dans la startup un potentiel champion national capable de rivaliser avec les géants américains dans la course à l'IA générale. L'intérêt du fonds souverain pour cette opération confirme que l'État chinois entend désormais consolider son soutien aux laboratoires les plus prometteurs, réduisant ainsi sa dépendance technologique vis-à-vis des États-Unis dans un domaine jugé stratégique. DeepSeek doit cependant confirmer cette trajectoire sur le plan technique : son nouveau modèle V4, présenté comme redéfinissant l'état de l'art open source pour les agents IA, fait l'objet d'évaluations indépendantes mitigées, certains analystes estimant qu'il reste en retrait face aux meilleurs modèles concurrents.

UELa montée en puissance de DeepSeek, soutenue par des fonds souverains chinois, intensifie la compétition mondiale en IA et fragilise la position des acteurs européens face à deux blocs (US/Chine) disposant désormais de ressources d'investissement massives.

💬 Ce qui m'intéresse, c'est pas la valorisation à 50 milliards. C'est que DeepSeek, le labo qui nous avait sorti V3 et R1 en mode "regardez ce qu'on fait avec trois fois rien", doit maintenant aller chercher de l'argent à l'État pour rester dans la course. Le modèle "on fait mieux moins cher" a ses limites dès qu'on passe aux agents IA, et V4 fait pas l'unanimité non plus, donc on est un peu à 50 milliards sur une promesse pas encore tenue.

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2Le Big Data

Le rival de Nvidia Etched atteint 5 milliards de dollars de valorisation grâce à sa puce IA

La startup américaine Etched a finalisé une levée de fonds de 500 millions de dollars qui porte sa valorisation à 5 milliards de dollars, une opération conclue en décembre 2025 mais dévoilée seulement ce 1er juillet 2026. Ce tour de table, mené par le fonds Stripes, réunit des investisseurs institutionnels spécialisés en finance quantitative comme Jane Street, Hudson River Trading, Two Sigma, ainsi que VentureTech Alliance et Ribbit Capital. Des investisseurs providentiels de premier plan y participent également, parmi lesquels Andrej Karpathy, Geoffrey Hinton, Fei-Fei Li, Arthur Mensch et Scott Wu, aux côtés des milliardaires Peter Thiel et Stanley Druckenmiller. Avec ce nouveau financement, Etched porte le total de ses levées à 800 millions de dollars. Fondée en 2022 par Gavin Uberti et Robert Wachen, deux anciens étudiants de Harvard devenus boursiers Thiel, l'entreprise affirme par ailleurs disposer déjà d'un carnet de commandes d'un milliard de dollars pour ses premiers systèmes, alors même que ceux-ci sont encore en phase de test chez ses premiers clients. Ce succès s'explique par le pari technologique que fait Etched: plutôt que de concevoir des puces polyvalentes comme les GPU de Nvidia, la startup développe des accélérateurs spécialisés exclusivement dans l'inférence, c'est-à-dire l'étape où un modèle d'IA traite les requêtes des utilisateurs pour produire une réponse. Ce segment est devenu un enjeu économique majeur pour l'industrie, car à mesure que les entreprises déploient leurs modèles à grande échelle, l'inférence concentre l'essentiel des coûts d'exploitation et constitue souvent le principal goulot d'étranglement en matière de performance. Toute solution capable de réduire ces coûts et cette consommation énergétique, tout en accélérant les temps de réponse, attire donc naturellement l'attention des investisseurs comme des grands fournisseurs de cloud, qui cherchent à rentabiliser leurs infrastructures IA. Le pari d'Etched a franchi une étape concrète début 2026, avec la fabrication réussie de sa première puce par le fondeur taïwanais TSMC. L'entreprise commercialise désormais des systèmes complets, qu'elle présente comme des « clusters d'inférence de pointe », combinant puces, racks et une couche logicielle dédiée à l'optimisation des performances. Cette progression rapide illustre l'appétit croissant du marché pour des alternatives à l'hégémonie de Nvidia sur les puces IA, dans un contexte où la maîtrise des coûts d'inférence devient un facteur déterminant pour la rentabilité de l'intelligence artificielle générative à grande échelle.

💬 Un milliard de commandes pour une puce encore en phase de test chez les premiers clients, ça montre surtout à quel point le marché a la trouille de rester scotché à Nvidia. Sur le fond, Etched vise juste: l'inférence, pas l'entraînement, est devenue le vrai poste de coût de l'IA générative, et c'est elle qui décidera de la rentabilité des prochaines années. Bon, sur le papier tout ça a l'air béton, reste à voir si les clusters tiennent la charge en prod avant de crier victoire.

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3The Information AI

OpenAI va économiser 97 milliards de dollars d'ici 2030 grâce à son nouvel accord avec Microsoft

OpenAI a conclu un nouvel accord avec Microsoft qui lui permettra d'économiser jusqu'à 97 milliards de dollars d'ici 2030. C'est la directrice financière Sarah Friar qui supervise cette renégociation majeure, dont les détails n'avaient jusqu'ici pas été rendus publics. Selon les termes initiaux du partenariat, OpenAI devait reverser 20 % de ses revenus à Microsoft, une clause qui aurait pu représenter 135 milliards de dollars si la société atteignait ses objectifs de croissance à long terme. Le nouvel accord réduit drastiquement cette obligation, limitant la part due à Microsoft à une fraction de ce montant. Cet allègement financier est considérable pour OpenAI, dont les ambitions d'expansion nécessitent des capitaux massifs. La société, valorisée à plus de 300 milliards de dollars après sa dernière levée de fonds, doit financer le développement de ses modèles, l'infrastructure de calcul et l'internationalisation de ChatGPT. Réduire la charge liée au partage de revenus libère des marges de manœuvre significatives pour investir dans la recherche et rester compétitif face à Google, Anthropic et Meta. Le partenariat entre OpenAI et Microsoft remonte à 2019, quand le géant de Redmond a injecté un premier milliard de dollars dans la startup. Depuis, Microsoft a engagé plus de 13 milliards de dollars et intégré les technologies d'OpenAI dans ses produits phares, de Copilot à Azure. La renégociation de cet accord de partage de revenus reflète le rapport de force qui a évolué entre les deux entités, OpenAI cherchant à préserver son autonomie financière à mesure qu'elle se transforme en une entreprise à but lucratif.

💬 Le rapport de force a changé de camp. Quand Microsoft a posé son premier milliard en 2019, les termes du deal reflétaient exactement ça, OpenAI avait besoin d'eux. À 300 milliards de valorisation, continuer à reverser 20% des revenus à Redmond, c'était une anomalie qui ne pouvait pas tenir.

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4Le Big Data

Alphabet prépare un financement géant de 80 milliards de dollars pour l’IA

Alphabet, la maison mère de Google, a annoncé son intention de lever jusqu'à 80 milliards de dollars pour financer l'expansion de ses infrastructures d'intelligence artificielle. L'opération passe notamment par une émission d'actions en bourse, ainsi qu'une vente privée de 10 milliards de dollars d'actions à Berkshire Hathaway, le conglomérat de Warren Buffett. Cette levée vise à financer la construction et l'extension de centres de données, l'acquisition de processeurs spécialisés et le renforcement des réseaux cloud à l'échelle mondiale. Sundar Pichai, PDG d'Alphabet, avait déjà signalé lors de la conférence Google I/O 2026 que le groupe prévoyait d'investir entre 180 et 190 milliards de dollars d'ici la fin de l'année pour soutenir l'ensemble de ses infrastructures technologiques et ses services IA. L'entreprise justifie cette opération par une demande qui dépasse ses capacités actuelles, aussi bien auprès des entreprises que du grand public. L'entrée de Berkshire Hathaway dans ce tour de table n'est pas anodine : elle signale que des investisseurs historiquement très prudents considèrent désormais les infrastructures IA comme un placement stratégique de premier ordre. Pour les entreprises clientes, les conséquences sont directes : les fournisseurs cloud capables de financer ces infrastructures massives disposeront d'un avantage concurrentiel déterminant sur les prix, les performances et la disponibilité des services. Alphabet doit à la fois soutenir l'intégration de l'IA dans ses produits existants, Search, Workspace, Android, Gemini, et répondre à la montée en puissance de concurrents comme OpenAI, Microsoft et Amazon, qui investissent eux aussi à des niveaux sans précédent dans la puissance de calcul. Cette opération s'inscrit dans une course industrielle mondiale dont l'ampleur était encore impensable il y a trois ans. Selon Bloomberg, les grands groupes technologiques pourraient investir collectivement jusqu'à 700 milliards de dollars cette année dans l'IA. L'entraînement et l'inférence des grands modèles de langage exigent des infrastructures toujours plus coûteuses, transformant la puissance de calcul en principal facteur de différenciation entre acteurs. Pendant des années, les dépenses cloud des hyperscalers se comptaient en dizaines de milliards ; l'IA générative a changé d'échelle. Alphabet présente cette levée comme une approche équilibrée pour financer sa croissance sans fragiliser son bilan, mais le message de fond est clair : dans la bataille pour l'IA, les capacités d'investissement détermineront qui fixe les règles du jeu pour la décennie à venir.

UELes entreprises européennes clientes du cloud Google pourraient bénéficier d'une meilleure disponibilité et de tarifs plus compétitifs, mais cette concentration des investissements accentue la dépendance technologique de l'Europe envers les hyperscalers américains.

💬 Buffett qui entre dans le tour de table, c'est le truc que tu peux montrer à n'importe quel CFO sceptique. Pas de la spéculation, un vrai calcul de rentabilité sur des datacenters à 20 ans, et ça, ça veut dire que l'argent conservateur considère l'infra IA comme de l'immobilier. À 700 milliards d'investissement collectif cette année, la bataille n'est plus sur les modèles, c'est une guerre de silicium et d'électricité.

BusinessOpinion

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