Au lieu de conclure des contrats coûteux avec des entreprises pour accéder à leurs données, les laboratoires d’intelligence artificielle s’orientent aujourd’hui vers une approche innovante : recruter des anciens cadres de ces entreprises pour exploiter leur connaissance métier, a déclaré Brendan Foody, PDG de Mercor, lors de la conférence TechCrunch Disrupt 2025. Sur scène, Foody a présenté le marché de Mercor comme une passerelle essentielle entre des experts issus de banques d’investissement, de cabinets de conseil et d’agences juridiques, et des laboratoires d’IA cherchant à automatiser ces secteurs. Parmi les clients de Mercor figurent des géants comme OpenAI, Anthropic et Meta. « Il y a un intérêt évident que Goldman Sachs n’ait pas à voir des modèles capables d’automatiser une grande partie de sa chaîne de valeur », a souligné Foody, illustrant ainsi la résistance naturelle des entreprises à partager des données sensibles. Cette réticence pousse les laboratoires d’IA à recourir à des contractuels ayant travaillé dans ces entreprises, comprenant leurs processus internes et prêts à former des modèles. Mercor rémunère ces experts jusqu’à 200 dollars de l’heure pour remplir des formulaires ou rédiger des rapports destinés à l’entraînement des modèles. L’entreprise emploie désormais des dizaines de milliers de prestataires et verse plus de 1,5 million de dollars par jour à ses contractuels. Malgré ces coûts, Mercor reste rentable, car les laboratoires d’IA sont prêts à payer davantage pour ce type de connaissance de qualité. En à peine trois ans, le chiffre d’affaires annuel récurrent de Mercor a atteint environ 500 millions de dollars, et la startup a récemment levé des fonds à une valorisation de 10 milliards de dollars. Cette croissance inquiète les entreprises établies, dont les savoir-faire risquent de s’échapper par le biais d’anciens employés sur la plateforme, potentiellement utilisés pour automatiser leurs activités. Foody reconnaît que son modèle révèle une inefficacité du marché, mais refuse de le qualifier de « trou » dans les règles. Il prévoit même l’émergence d’un nouveau type d’économie de gig, similaire à celle d’Uber, dont le nouveau président, Sundeep Jain, ancien directeur produit d’Uber, a rejoint Mercor. Toutefois, la frontière entre connaissance professionnelle et vol de secrets industriels reste floue. Mercor affirme que ses contractants ne doivent pas transmettre de documents de leur ancien employeur, bien que certains continuent à travailler à temps plein dans leurs entreprises actuelles. Foody insiste sur le fait que le savoir contenu dans la tête d’un employé lui appartient, une vision plus permissive que celle des entreprises. Certaines offres d’emploi de Mercor, comme celle visant un CTO ou co-fondateur capable d’autoriser l’accès à un code source produit, flirtent avec cette limite. Quelques CTO ont accepté ces propositions, selon Mercor, sans toutefois divulguer les détails. Fondateur à 22 ans, Foody a été l’un des premiers à recruter des experts qualifiés aux États-Unis pour entraîner les modèles d’IA. Alors que des entreprises comme Scale AI ont initialement recours à des travailleurs étrangers pour des tâches simples, Mercor a su se positionner sur un segment plus stratégique. La chute de Scale AI, après l’investissement de Meta et le départ de son PDG, a renforcé la position de Mercor, dont la valeur a quintuplé en un an. Malgré cela, elle reste plus petite que Surge et Scale AI, valorisées à plus de 20 milliards de dollars. La majorité des revenus de Mercor proviennent de quelques grands laboratoires d’IA, mais Foody prévoit de s’étendre à d’autres secteurs comme le droit, la finance et la médecine. « Un jour, ChatGPT sera meilleur qu’un cabinet de conseil, qu’une banque d’investissement ou un cabinet d’avocats », affirme-t-il. Selon lui, cette transformation radicale de l’économie sera globalement bénéfique, générant une abondance pour tous.