Au Service d'OpenAI, Meta, Google Et d'autres, Trois Jeunes De 22 Ans Ayant Abandonné Leurs Études Universitaires Ont Révolutionné Le Paysage Du Recrutement Dans Le Domaine De l'IA, Et Mercor, Fondée Il Y a Seulement Deux Ans, Est Valorisée À Des Dizaines De milliards.

Le 27 octobre 2025, la communauté des investisseurs en capital-risque de la Silicon Valley a été en ébullition suite à une nouvelle : Mercor, une start-up spécialisée dans l'IA fondée seulement deux ans et demi auparavant, a officiellement annoncé la finalisation d'une levée de fonds de série C de 350 millions de dollars.La valorisation post-investissement a grimpé en flèche pour atteindre 10 milliards de dollars, soit cinq fois plus que la valorisation de 2 milliards de dollars en février de cette année.

Ce tour de table, mené par Felicis Ventures et auquel ont participé des entreprises de premier plan telles que Benchmark et General Catalyst, a non seulement propulsé Mercor au rang des licornes,Ce qui a attiré encore plus l'attention sur les trois fondateurs, tous nés dans les années 2000, dont l'âge moyen n'est que de 22 ans. ——Brendan Foody, Adarsh Hiremath, Surya Midha.

Leurs CV sont révolutionnaires : en 2023, ils ont quitté respectivement l'université Harvard et l'université Georgetown, se sont reconvertis et ont intégré un petit bureau de la Silicon Valley, utilisant le code pour conquérir le marché encore inexploité du recrutement en IA et de l'évaluation de grands modèles.

En seulement 1 000 jours, ils ont transformé l'entreprise, passant d'un chiffre d'affaires nul à un chiffre d'affaires annuel d'environ 500 millions de dollars. Parmi leurs clients figurent les cinq plus grands laboratoires d'IA au monde, tels qu'OpenAI, Amazon, Google, Meta et Microsoft, ainsi que le géant des semi-conducteurs NVIDIA. Ils sont même parvenus à racheter les clients et les employés de Scale AI lorsque cette dernière était en pleine tourmente, réalisant ainsi un exemple parfait de redressement entrepreneurial réussi.

Site Web de l'entreprise :
https://www.mercor.com

Le début de la « rébellion » : De décrocheur scolaire au plus jeune milliardaire

Chaque histoire fracassante commence souvent par un « bel accident ». Mercor ne fait pas exception.

Cette plateforme de recrutement et de gestion des talents basée sur l'IA, évaluée à des dizaines de milliards de dollars, est soutenue par trois jeunes d'une vingtaine d'années ayant abandonné leurs études universitaires : Brendan Foody, Adarsh Hiremath et Surya Midha.

Tous trois étaient camarades de classe à la Bellarmine Preparatory School, dans la région de la baie de San Francisco, et avaient participé ensemble au club de débat.

Par la suite, Brendan Foody et Surya Midha ont tous deux fréquenté l'université de Georgetown. Le premier s'est spécialisé en économie et en administration des affaires, tandis que le second a suivi des cours tels que les relations internationales, les mathématiques et l'économie.Adarsh Hiremath, d'origine indienne comme Surya Midha, a ensuite étudié l'informatique à l'université Harvard.

Mais après seulement quelques mois à Harvard, Foody a décidé de se lancer dans l'entrepreneuriat. En 2023, en deuxième année, il a cofondé Mercor depuis sa chambre d'étudiant. Peu après, Hiremath et Midha ont pris la même décision : quitter l'université et rejoindre Foody pour créer leur propre entreprise. « Je suis convaincu que le regroupement des travailleurs représente la plus grande opportunité du XXIe siècle, c'est pourquoi j'ai quitté Harvard et je me suis installé à San Francisco… », a écrit Hiremath sur LinkedIn.

Mercor a été officiellement créée en janvier 2023, avec Brendan Foody comme PDG, Adarsh Hiremath comme directeur technique et Surya Midha comme directeur des opérations.La plateforme, initialement axée sur le recrutement technologique et la mise en relation des talents, s'est rapidement orientée vers la fourniture de données et de services de talents pour la « collaboration homme-machine » dans le domaine de la formation en intelligence artificielle.

Grâce à une expansion rapide et à des financements accrus, la levée de fonds de série C de l'entreprise en octobre 2025 l'a valorisée à environ 10 milliards de dollars. Ce succès a propulsé les trois fondateurs, âgés de 22 ans, au rang des jeunes entrepreneurs de la tech milliardaires, détrônant ainsi Shane Copeland, PDG de Polymarket, en tant que plus jeunes milliardaires autodidactes au monde. Midha, le plus jeune des trois cofondateurs, est même plus jeune que Mark Zuckerberg, qui a fait son entrée dans le classement des milliardaires en 2008 à l'âge de 23 ans. « C'est complètement fou », a déclaré Foody à Forbes. « C'est surréaliste. Clairement, c'est bien au-delà de ce que nous avions imaginé il y a deux ans. »

Les trois ont déclaré ne pas regretter leur décision « rebelle » d'abandonner leurs études. Hiremath a ajouté : « Ce qui me paraît le plus incroyable, c'est que si je n'avais pas travaillé chez Mercor, j'aurais obtenu mon diplôme universitaire il y a quelques mois à peine. »

Pour certains, quatre années d'études universitaires ne constituent pas le moyen le plus efficace de transformer le paysage futur grâce à des idées novatrices. Foody estime que « l'école n'est qu'un lieu où les gens pratiquent des compétences, mais ces compétences sont souvent peu pertinentes pour ce qu'ils font réellement dans le travail ».Face à cette réalité, ils ont réalisé que l'apprentissage en classe à lui seul ne pouvait pas véritablement résoudre le problème de l'adéquation des talents.

Un revirement inattendu : du recrutement par IA à une industrie pesant des milliards de dollars

En juillet 2023, Mercor a été officiellement créée dans un petit bureau de moins de 50 mètres carrés dans la Silicon Valley. Sans décorations luxueuses ni équipe complète, leur aventure entrepreneuriale a commencé par la plus basique des « appariements manuels » : passer au crible des quantités massives de CV chaque jour, contacter des talents techniques en Inde, puis les recommander à des startups d'IA dans la Silicon Valley, en percevant une petite commission d'intermédiaire au passage.

Durant cette période, les trois vivaient pratiquement au bureau, appliquant un modèle « excessivement exigeant » qui a même étonné les entrepreneurs de la Silicon Valley : Foody était en charge de la direction produit, ne dormant que 4 heures par jour et optimisant sans cesse la logique des questions des entretiens d'embauche menés par l'IA ; Hiremath, en tant que CTO, dirigeait le développement des algorithmes principaux, passant souvent plus de dix heures d'affilée devant son ordinateur à résoudre les défis techniques de la recherche sémantique de CV ; Midha coordonnait les opérations, s'occupant des clients et des talents pendant la journée et triant les retours de données la nuit, utilisant la pensée logique cultivée au sein de l'équipe de débat pour rationaliser les processus métier.

Leur produit phare a rapidement pris forme : les entreprises clientes n’avaient qu’à décrire leurs besoins en langage naturel, par exemple « développeur Python à temps plein avec expérience en vision par ordinateur », et les outils d’IA de Mercor pouvaient effectuer des recherches sémantiques approfondies sur des centaines de milliers de CV, de projets GitHub et d’informations issues des réseaux sociaux en quelques secondes afin de trouver les candidats les plus pertinents. Les clients pouvaient également visionner directement les entretiens vidéo des candidats réalisés par l’IA et finaliser le processus de recrutement en un seul clic. Ce modèle répondait précisément aux difficultés de recrutement rencontrées par les entreprises spécialisées en IA : les processus de recrutement traditionnels sont lourds et inefficaces, tandis que Mercor réduisait le temps de consultation des CV à quelques secondes et le cycle de recrutement de plusieurs semaines à 24 heures, attirant ainsi rapidement ses premiers clients.

En 2023, Mercor a obtenu un financement de démarrage de 3,6 millions de dollars mené par General Catalyst.Cela leur a permis d'étoffer leur équipe technique et d'optimiser leurs modèles d'IA. En janvier 2024, le chiffre d'affaires annuel récurrent de l'entreprise dépassait le million de dollars américains et elle disposait d'un vivier de talents de 100 000 personnes réparties dans 25 pays.

À cette époque, Mercor était passée d'une petite équipe travaillant en atelier à une étoile montante dans le domaine du recrutement en IA.

Le véritable tournant s'est produit en février 2024. Alors qu'ils fournissaient des services de recrutement à des clients, les trois associés ont découvert de manière inattendue que le réseau de talents qu'ils avaient constitué ne se limitait pas au recrutement, mais recelait une valeur bien plus importante. Avec le développement des technologies de modélisation à grande échelle, les laboratoires d'IA tels qu'OpenAI et Microsoft avaient un besoin urgent d'un grand nombre de professionnels pour évaluer les modèles et étiqueter les données. Or, le vivier de talents de Mercor comprenait justement des experts dans de multiples domaines, comme le génie logiciel et les mathématiques.

Mercor a ensuite réorienté son activité en lançant un service d'évaluation de modèles et d'annotation de données à grande échelle. L'entreprise a signé des contrats avec des experts de sa plateforme afin de fournir des retours professionnels, l'annotation d'images, la rédaction de phrases et d'autres services pour les modèles d'IA. Pour soutenir cette nouvelle activité,Ils ont recruté Sundeep Jain, l'ancien directeur des produits d'Uber, fort de plus de dix ans d'expérience, pour occuper le poste de premier président.Dans le même temps, le champ de sélection des talents s'est étendu à de multiples secteurs tels que les avocats, les médecins et les journalistes, et le réseau de talents s'est rapidement étendu à 30 000 personnes.

Cette transformation de l'entreprise a entraîné une croissance explosive du chiffre d'affaires de Mercor :Le chiffre d'affaires annuel a atteint 70 millions de dollars en 2024 et a grimpé à près de 500 millions de dollars en 2025.

De l’« outil de recrutement » au « réseau informatique de main-d’œuvre » : la logique technologique sous-jacente de Mercor

Le point de départ de Mercor n'a jamais été de « créer un site web de recherche d'emploi plus intelligent », mais plutôt de répondre à une question plus profonde : les capacités humaines peuvent-elles être quantifiées, prédites et invoquées sous forme d'API ?

Dès le premier jour, l'équipe fondatrice considérait les candidats comme des « nœuds de capacité dynamiques », les postes comme des « problèmes d'affectation des tâches » et le processus de recrutement comme un « pipeline de collecte de données sur la performance des tâches humaines ».

Mercor utilise des modèles de prédiction des talents basés sur l'IA pour comprendre les compétences, l'expérience et les points forts des demandeurs d'emploi, puis les met en relation avec des entreprises à la recherche de talents possédant le profil et les aptitudes requis.

Le slogan de Mercor pour les candidats est : « Rejoignez des milliers de personnes à travers le monde et trouvez votre emploi à distance idéal en une seule candidature via Mercor. » La page d'accueil de Mercor affiche actuellement des postes tels que : Ingénieur logiciel senior (rémunération horaire, télétravail, 210 $ de l'heure) ; et Analyste en renseignements juridiques (rémunération horaire, télétravail, 90 $ de l'heure). De toute évidence, la plupart des offres d'emploi actuelles de Mercor concernent des missions courtes, à distance et rémunérées à l'heure.

Un article de blog de Mercor indique : « Les entretiens humains sont plus faciles lors du recrutement d’employés ayant cinq ans d’ancienneté. Mais pour les employés ayant un cycle de cinq ans, un système d’automatisation de la mise en relation efficace peut constituer un avantage concurrentiel considérable. »Par conséquent, nous commencerons par des contrats à court terme, et à mesure que la technologie mûrira, nous étendrons progressivement notre offre aux emplois à temps plein et à long terme.

À ce jour, plus de 300 000 professionnels ont utilisé la plateforme Mercor pour trouver des missions de courte durée. Cette plateforme permet aux candidats de passer des entretiens à distance, à tout moment et en tout lieu, et de décrocher des opportunités professionnelles dans le monde entier. Elle propose également une formation aux entretiens et aide les candidats à démontrer leur capacité à résoudre des problèmes complexes dans leur domaine professionnel — des qualités très recherchées par les employeurs potentiels.

Lancement d'APEX : Intégration de la « valeur économique » dans l'évaluation des capacités de l'IA

Tout en développant le marché de la collaboration homme-machine, Mercor a également identifié un goulot d'étranglement fondamental : les systèmes d'évaluation de l'intelligence artificielle existants restent souvent au niveau des tâches académiques ou des points de référence abstraits, ce qui rend difficile de refléter directement la productivité réelle et la valeur économique des modèles dans un travail complexe basé sur les connaissances dans le monde réel.Pour remédier à cela, Mercor a lancé l'indice de productivité de l'intelligence artificielle (APEX) en octobre de cette année – un outil d'évaluation conçu pour combler le fossé entre « l'évaluation académique » et « la pratique professionnelle réelle ».
Adresse du document :

https://arxiv.org/abs/2509.25721

En résumé, le point de départ d'APEX n'est pas de se demander « quel modèle est le plus performant en compétition mathématique ou en compréhension sémantique », mais plutôt : « Lorsqu'un modèle remplace ou assiste des professionnels dans l'exécution de tâches à forte valeur économique, avec quelle efficacité ? Quelle valeur créera-t-il ? Comment modifiera-t-il la structure du marché du travail ? » Il s'agit d'une question plus pragmatique, plus proche des préoccupations des décideurs du secteur, et qui revêt une importance commerciale et stratégique directe pour des entreprises comme Mercor, qui fournissent des talents et proposent des services de formation et de commercialisation de l'IA.

APEX a été conçu comme le premier référentiel permettant d'évaluer la capacité des modèles d'IA à effectuer un travail de recherche économiquement fructueux.À cette fin, Mercor s'est associé à des dizaines d'experts du secteur et du monde universitaire pour créer un ensemble de tâches représentant quatre professions (associé en banque d'investissement, associé dans un grand cabinet d'avocats, associé en conseil stratégique et praticien généraliste), et prévoit de s'étendre à davantage de postes, de secteurs et de pays à l'avenir.

L'équipe d'experts ayant contribué à l'élaboration et à la validation d'APEX comprend des personnalités de renom telles que l'ancien secrétaire au Trésor Larry Summers, l'ancien associé-gérant de McKinsey Dominic Barton, le juriste Cass Sunstein et le cardiologue Eric Topol. Cette expertise renforce non seulement la faisabilité de la conception de la tâche, mais accroît également la crédibilité de cette référence dans le secteur.

APEX v1.0 a évalué 21 modèles de pointe.Cela inclut les modèles propriétaires et libres les plus performants. Chaque modèle prend en entrée une consigne et des références, et produit une réponse sous forme de texte long. Les réponses textuelles sont évaluées par un jury d'experts en droit (LLM) selon des critères d'évaluation définis par des spécialistes (vote à la majorité). La note globale de chaque réponse correspond au nombre moyen de fois où les critères sont respectés.

Dans le test APEX v1.0, GPT-5 a obtenu le score le plus élevé de 64,21 TP3T, tandis que le modèle open-source le plus performant, Qwen3, s'est classé septième avec un score de 59,81 TP3T.Le score le plus élevé a été obtenu dans le domaine juridique (70,5%), et le score le plus bas dans le domaine de la banque d'investissement (59,7%).

Dans les quatre secteurs étudiés, aucun modèle n'a pu accomplir la tâche de manière autonome sans supervision ; dans les applications pratiques, tous les modèles nécessitent encore une supervision et une validation humaines importantes.

L'équipe reste néanmoins prudemment optimiste quant aux résultats : APEX implique des tâches complexes exigeant un raisonnement avancé, une intégration des connaissances à plusieurs étapes et un jugement d'expert ; si les futurs modèles parviennent à améliorer significativement leurs performances sur de telles tâches, l'impact économique potentiel serait considérable. L'équipe d'évaluation estime qu'idéalement, des modèles capables d'accomplir de manière autonome des tâches complexes basées sur la connaissance pourraient générer des centaines de milliards de dollars de valeur pour l'économie américaine, à condition que la fiabilité et la sécurité soient pleinement garanties.

Adopter la culture du travail de la Silicon Valley, une semaine de travail de 6 jours

Chez Mercor, l'entreprise considère un environnement « dynamique » et « intense » comme essentiel pour atteindre des objectifs importants..

Au sein du système de valeurs que Mercor s'est elle-même défini, cet mode de fonctionnement est présenté comme une « culture de l'effort » : l'équipe fondatrice positionne l'entreprise comme une force de combat en « phase de sprint », exigeant de l'équipe qu'elle investisse plus de temps et plus fréquemment dans des aspects fondamentaux tels que le produit, le marché et la technologie que ses concurrents, tout en étant en concurrence avec des géants de la technologie qui mettent constamment à jour leurs technologies d'intelligence artificielle et en faisant face aux défis posés par des géants de l'IA tels qu'OpenAI et Anthropic.

Dans une interview accordée à Forbes, le PDG Brendan Foody a déclaré que l'entreprise travaillait auparavant sept jours sur sept, mais qu'elle a commencé à instaurer le dimanche de repos environ un an après sa création. Foody estime que « si une entreprise atteint environ 1 000 employés, sa culture d'entreprise doit évoluer, mais idéalement, nous essaierons de maintenir autant que possible une culture du travail 6 jours par semaine. »

Mercor est passée d'une semaine de travail de 7 jours à une semaine de 6 jours, un choix que les fondateurs ont jugé pragmatique pour assurer une expansion rapide. Désormais, du lundi au samedi, l'équipe enchaîne les réunions et les livraisons de projets en journée, souvent en soirée et même le week-end. Les offres d'emploi mentionnaient d'ailleurs explicitement la « disponibilité à travailler 6 jours par semaine » comme critère essentiel.De plus, l'entreprise versera une allocation logement de 10 000 $ aux employés qui résident à moins de 800 mètres de ses bureaux situés dans le quartier financier de San Francisco.

Ce choix implique que les employés rejoignant Mercor doivent être prêts à « faire fi du repos quotidien et à rester fidèles à l'entreprise envers et contre tout ». L'entreprise estime que le secteur actuel de l'intelligence artificielle se caractérise par « une fenêtre d'opportunité réduite et une concurrence extrêmement féroce », et que, dans ce contexte, « celui qui s'engage le plus tôt et continue d'investir » est susceptible de bénéficier plus rapidement d'un avantage concurrentiel.

Bien que ce système de travail puisse paraître exigeant et axé sur le dévouement de l'extérieur, il est perçu en interne comme une affirmation culturelle : rejoindre Mercor, c'est bien plus qu'obtenir un poste stable ; c'est s'engager dans une aventure entrepreneuriale dynamique et en constante évolution. Les employés et l'entreprise progressent de concert, non seulement en termes de temps, mais aussi en termes de rythme, d'état d'esprit et de mission partagés.

Frénésie du capital : De la levée de fonds initiale à la valorisation d'un milliard de dollars à une vitesse fulgurante

La croissance fulgurante de Mercor a naturellement suscité un afflux massif d'investissements de la part des capitaux de la Silicon Valley.

Après avoir bouclé son financement de série A en 2024, la société a rapidement obtenu 100 millions de dollars de financement de série B mené par Felicis Ventures en février 2025, portant sa valorisation à 2 milliards de dollars.Huit mois plus tard seulement, le tour de table de série C a quintuplé la valorisation à 10 milliards de dollars, portant le financement total à plus de 350 millions de dollars.

Derrière cet afflux massif de capitaux se cache un optimisme marqué des investisseurs quant au modèle de « collaboration homme-machine ». Aydin Senkut, fondateur de Felicis Ventures, principal investisseur, l'a affirmé sans ambages : « Mercor construit l'infrastructure de la future économie de l'IA, faisant de l'intelligence humaine une composante indispensable des systèmes d'IA. Les experts dotés de connaissances spécialisées, capables de fournir des avis et des retours d'information, deviendront la ressource la plus précieuse à l'ère de l'IA. » Outre Felicis, des sociétés de capital-risque établies comme Benchmark et General Catalyst ont continué d'investir, et le nouvel investisseur Robinhood Ventures a également fait son entrée remarquée. Même des figures emblématiques de la Silicon Valley, telles que Peter Thiel, le cofondateur de Twitter Jack Dorsey et l'ancien secrétaire au Trésor américain Larry Summers, se sont positionnées comme investisseurs providentiels, témoignant de la reconnaissance de ce modèle économique par le marché.

Un détail du processus de financement souligne l'attrait de Mercor.

En septembre 2025, les médias ont rapporté que Mercor était en pourparlers pour une levée de fonds de série C visant une valorisation de 10 milliards de dollars, contre seulement 8 milliards quelques mois auparavant. Cette hausse s'expliquait par le fait que l'entreprise avait reçu de nombreuses offres d'investissement et que les investisseurs étaient prêts à accepter des valorisations plus élevées pour obtenir une participation. Ces trois startups spécialisées dans l'IA ont ainsi réussi à inverser la tendance et à créer un marché favorable aux vendeurs.

L'injection de capitaux a encore accéléré l'expansion de Mercor. Selon les plans dévoilés par l'entreprise, les fonds de série C seront principalement utilisés dans trois domaines : l'expansion de son réseau mondial de talents, l'amélioration de son système de mise en relation d'experts et de ses mécanismes de formation, et l'accélération de la prestation de services. L'entreprise a ouvert des bureaux à San Francisco et en Inde, et ses effectifs comptent désormais 150 personnes, dont la moyenne d'âge est de seulement 22 ans. Elle a recruté un grand nombre de jeunes diplômés brillants, ayant interrompu leurs études, ce qui lui a permis de constituer une équipe jeune et très motivée. Comme l'a souligné Foody : « Les barrières à l'entrée pour l'entrepreneuriat sont bien plus faibles qu'auparavant ; de plus en plus de jeunes ne perdent plus de temps à suivre un cursus universitaire classique, mais s'engagent directement dans des pratiques innovantes. »

Il convient de mentionner que l'ascension de Mercor a également bénéficié, de manière inattendue, des turbulences qui entouraient ses concurrents.

En juin 2025, Meta a acquis une participation dans Scale AI (49%) pour 14 milliards de dollars. Le PDG de Scale, Alexandr Wang, a quitté l'entreprise pour rejoindre Meta. Cette acquisition a suscité des inquiétudes chez de nombreux laboratoires d'IA quant à la sécurité des données, les incitant à cesser leur collaboration avec Scale AI et à se tourner vers Mercor, doublant ainsi le chiffre d'affaires de cette dernière. Bien que Mercor soit actuellement plus petite que Scale AI et Surge, sa valorisation de 10 milliards de dollars en fait un acteur incontournable du secteur.

Derniers mots

Grâce à son développement rapide, cette jeune start-up spécialisée dans l'IA a non seulement connu un succès remarquable sur le marché des capitaux et en termes d'envergure commerciale, mais elle doit également relever de nouveaux défis et faire face à de nouvelles épreuves.

En septembre 2025, Mercor a été confrontée à un litige juridique inattendu. Scale AI a porté plainte devant le tribunal fédéral de San Francisco, accusant son ancien employé, Eugene Ling, d'avoir emporté des secrets commerciaux de l'entreprise chez Mercor après son départ. Ces secrets incluaient des stratégies clients, des modèles de tarification et des documents relatifs aux procédures internes, dans le but d'utiliser ces informations pour développer sa collaboration avec les clients de Scale. Mercor a répliqué n'avoir jamais consulté les documents en question et avoir pris l'initiative de contacter Scale afin de trouver une solution. Cette affaire a suscité un vif intérêt dans la Silicon Valley.

Suite à ce mois d'octobre,Mercor a connu un autre changement majeur au sein de son équipe interne : l'une des fondatrices et directrice des opérations, Surya Midha, a annoncé sa démission de son poste de directrice des opérations sur la plateforme X.Il a été nommé président du conseil d'administration. Cette nouvelle a de nouveau attiré l'attention des investisseurs et des observateurs du secteur sur la stabilité de la direction de Mercor et sa stratégie de développement futur. Les projets personnels du fondateur, la gouvernance d'entreprise et sa vision à long terme restent au centre des préoccupations du secteur.

La croissance de Mercor s'est inévitablement accompagnée de risques : litiges et changements d'équipe ont contraint l'entreprise à la prudence et à la résilience, tout en poursuivant l'innovation technologique et l'expansion de ses marchés. Néanmoins, la transformation de Mercor, passée en moins de trois ans d'une petite équipe de la Silicon Valley fondée par des étudiants ayant abandonné leurs études à une entreprise d'IA de renommée mondiale valorisée à plusieurs milliards de dollars, témoigne de la remarquable perspicacité et du sens aigu des responsabilités de son équipe fondatrice, qui a su anticiper les tendances du secteur et innover sur le plan technologique.

Comme l'a dit Foody : « C'est un tournant pour l'IA, et nous ne voulons pas le rater, et nous ne le raterons pas. » Et la légende de Mercor ne fait que commencer.

Liens de référence :
1.https://www.globalindiantimes.com/p/johs-recruitment-22025
2.https://www.forbes.com/sites/richardnieva/2025/10/30/mercor-youngest-self-made-billionaires/
3.https://techcrunch.com/2025/10/27/mercor-quintuples-valuation-to-10b-with-350m-series-c/
4.https://www.ktvu.com/news/3-bay-area-high-friends-college-drop-outs-behind-2b-ai-recruiting-startup