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.
Résumé et traduction réalisés par Le Fil IA à partir de Le Big Data. Lire l'article original →
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.
Pas d'impact direct sur la France/UE