Au printemps 2023, alors que ses camarades de classe de l’Université de Georgetown s’entraînaient pour les examens finaux, Brendan Foudy était en train de tester sa nouvelle théorie du travail.
« En deuxième année, je voulais quitter l’école avant les examens », a-t-il déclaré au magazine Fortune. « Nous n’avons tout simplement pas atteint la finale. »
À ce moment-là, Hoodie avait déjà découvert quelque chose qui ne pouvait pas être appris dans une salle de conférence. Il y a quelques mois, lors d’un hackathon à São Paulo, lui et ses cofondateurs sont tombés sur un modèle simple mais puissant qui associe les entreprises à des ingénieurs étrangers qualifiés, gère la logistique et prend une petite part de chaque transaction. Le premier client a accepté de payer au développeur 500 $ par semaine. Mercor a payé aux ingénieurs environ 70 % et a conservé le reste à titre de frais de service.
Ce qui a commencé comme un moyen de connecter les talents a finalement évolué vers quelque chose de plus ambitieux. Il s’agit d’un marché dans lequel les humains peuvent aider à former des systèmes d’IA qui pourraient un jour remplacer l’IA. Mercor emploie actuellement des experts tels que des consultants, des avocats, des banquiers et des médecins pour créer des « notations » et des rubriques qui testent et affinent les inférences du modèle.
« Tout le monde a regardé ce que les modèles pouvaient faire », a déclaré Foudy. « Mais la véritable opportunité est de leur apprendre des choses que seuls les humains connaissent : le jugement, la nuance et le goût. »
En neuf mois, lui et ses cofondateurs, amis de lycée et coéquipiers de débat Adarsh Hiremath et Surya Midha, ont transformé leur idée naissante en une entreprise avec un chiffre d’affaires d’un million de dollars. Les premiers succès du trio étaient plus une preuve de concept qu’un hasard. Cela signifie que nous pouvons apprendre aux machines à penser en codifiant le même raisonnement structuré qu’elles pratiquaient autrefois dans les forums de débat.
Deux ans plus tard, Melkor était une entreprise de 10 milliards de dollars et le trio est devenu le plus jeune milliardaire autodidacte au monde. Le produit de l’expérience de São Paulo s’est transformé en l’une des startups les plus dynamiques de l’ère de l’IA, attirant des investisseurs majeurs qui voient l’IA comme la pierre angulaire de l’avenir de l’automatisation impliquant l’humain.
Pour Foody, le passage du décrocheur universitaire au fondateur milliardaire était logique.
«Quand j’étais à l’université, le travail était quelque chose qu’il fallait faire avec de la discipline», a-t-il déclaré. « Quand j’ai lancé Mercor, je ne pouvais m’empêcher d’y penser. »
Foody n’a pas manqué un seul jour depuis trois ans. Même lorsqu’il est assis à table avec ses parents, il pense au travail, mais il dit que cela ne lui ressemble pas.
« Les gens s’épuisent lorsqu’ils travaillent trop dur sur quelque chose qui ne semble pas complexe », a-t-il expliqué. «Je regarde chaque jour le retour sur investissement de mon temps.»
Cette idée est au cœur philosophique de la mission de Mercor. Selon Foody, l’IA n’élimine pas le travail, elle le redistribue. À mesure que les logiciels automatisent les tâches répétitives des cols blancs, les humains progresseront dans la chaîne de valeur et apprendront aux machines à raisonner, décider et créer.
« C’est comme s’il y avait un goulot d’étranglement dans l’économie où le travail humain était limité », dit-il. « Cette forme va changer fondamentalement au cours des 10 prochaines années. »
Comment Mercor atténue-t-il les goulots d’étranglement ? Sa plateforme permet aux entreprises de déléguer des milliers de microtâches qui mesurent les performances des modèles dans des situations professionnelles réelles, telles que la rédaction de notes financières, la rédaction de préparatifs juridiques et l’analyse de dossiers médicaux. Les évaluateurs humains notent chaque résultat selon une rubrique détaillée et fournissent des commentaires structurés au modèle. Toutes les évaluations aident l’IA à comprendre comment les gens prennent des décisions et comment mesurer la qualité.
Au cœur de ce système se trouve l’APEX, ou AI Productivity Index, la référence exclusive de Melkor pour évaluer dans quelle mesure l’IA effectue un travail économiquement rentable. Plutôt que de tester des raisonnements abstraits ou des énigmes mathématiques, APEX évalue des modèles à grande échelle basés sur 200 tâches extraites des flux de travail des banquiers d’investissement, des avocats, des consultants et des médecins. Pour le construire, Melkor a fait appel à un groupe consultatif influent comprenant l’ancien secrétaire au Trésor Larry Summers, l’ancien associé directeur de McKinsey Dominic Barton, le juriste Cass Sunstein et le cardiologue Eric Topol. Chacun a aidé à concevoir des grilles d’évaluation et des structures de cas qui reflétaient les réalités d’un travail professionnel aux enjeux élevés.
L’entreprise déclare : « C’est formidable d’avoir 10 000 doctorats en poche, et encore mieux d’avoir un modèle capable de gérer vos impôts de manière fiable. »
Les implications du succès de Melkor furent considérables. Aux yeux de Foody, ce nouveau marché du travail a le potentiel d’employer des millions de personnes dans le monde tout en accélérant les progrès de l’IA.
« Probablement les deux tiers du travail de connaissance seront automatisés », a-t-il déclaré. « Et c’est incroyable, car nous pouvons guérir le cancer et aller sur Mars. »
Pour les investisseurs, le scénario de croissance de Melkor est attrayant. Il se situe à l’intersection de deux changements sismiques : l’intégration de l’IA et l’essor du travail flexible basé sur des projets. Chaque entreprise cliente ajoute de nouveaux évaluateurs, et chaque évaluateur aide à affiner davantage de modèles, créant ainsi un volant de données et de demande.
«Nous sommes l’entreprise à la croissance la plus rapide de l’histoire», a déclaré Foudy d’un ton neutre.
Foody aime décrire cela comme la prochaine révolution industrielle. Il sait que les gens ont peur d’être remplacés par l’IA, et il remet constamment en question l’éthique de la formation de l’IA pour remplacer leur emploi. Foody dit qu’on devrait franchir le pas.
« Il est facile de tomber dans la mentalité luddite selon laquelle les gains de productivité sont mauvais parce qu’ils entraînent des pertes d’emplois à court terme », explique Foudy. « Mais chaque innovation technologique majeure a finalement rendu la vie meilleure. »
Après la révolution industrielle, l’économie est passée de 75 pour cent d’Américains travaillant comme agriculteurs à environ 1 pour cent, et les gens étaient libres de faire autre chose, a déclaré Foudy.
« Le défi est maintenant de réfléchir à ce qui va suivre, alors que l’humanité consacre du temps à des choses plus élevées et meilleures, et à la rapidité avec laquelle nous pouvons réaliser cet avenir », a déclaré Foudy.
