Conseil en IA · Bruxelles · spin-off de l'ULB depuis 2005
Mentis aide les organisations des secteurs réglementés en Belgique et au Luxembourg à mettre l'IA au travail : évaluations de maturité, architectures souveraines on-premise et IA générative ancrée dans vos propres documents — par une équipe de chercheurs en IA, dirigée par son fondateur, qui livre des systèmes en production depuis 2005.
Par où commencer
Sans compte, sans discours commercial — choisissez la profondeur qui vous convient.
18 questions, 4 minutes, un radar de maturité instantané sur six dimensions — stratégie, données, architecture, gouvernance AI Act, équipes, sécurité. Faire le scorecard →
Des agents en direct, spécialisés finance, juridique, santé, secteur public, logistique et services professionnels — cas d'usage, réglementation, souveraineté, dans votre langue. Démarrer une conversation →
Le diagnostic de 4 semaines à prix fixe : rapport de maturité prêt pour le conseil d'administration, portefeuille d'opportunités scoré, registre d'exposition AI Act, plan à 90 jours. Découvrir l'offre →
Ce que nous faisons
Stratégie, conformité, data science, ingénierie et exploitation — une seule équipe senior, de bout en bout. L'AI Readiness Assessment ci-dessus est le point de départ de la plupart des missions.
Classification des risques de chaque système d'IA que vous exploitez ou planifiez, registre d'exposition, documentation pré-remplie et charte de gouvernance — par un expert indépendant en IA auprès de la Commission européenne. En savoir plus →
Assistants LLM, automatisation documentaire et génération augmentée par récupération (RAG) sur vos propres connaissances — avec citations, contrôle d'accès et évaluation, on-premise ou hébergé dans l'UE. En savoir plus →
Prévision, scoring de risque, NLP et vision par ordinateur entraînés sur vos données, comparés à votre métrique, suffisamment explicables pour votre équipe conformité. En savoir plus →
Architectures de référence pour l'inférence LLM on-premise et les stacks hébergées dans l'UE ; pipelines, monitoring et réentraînement pour que les modèles continuent de fonctionner après le lancement. En savoir plus →
Optimisation de tournées, de plannings, de charges et de ressources modélisée sur vos contraintes réelles — des gains en kilomètres, en heures et en niveaux de service, mesurés sur vos données. En savoir plus →
Nous concevons et construisons des applications IA sur mesure de bout en bout — pipelines documentaires, API, intégrations et interfaces — sécurisées, testées, documentées et livrées avec le code. En savoir plus →
Secteurs
Chaque page sectorielle est accompagnée d'un conseiller IA en direct, spécialisé dans ses cas d'usage et ses règles.
Pourquoi Mentis
Notre fondateur conseille la Commission sur l'IA. Quand nous classifions vos systèmes selon l'AI Act, ce n'est pas une lecture du texte — c'est de la pratique.
Une spin-off de l'Université libre de Bruxelles. Vingt ans plus tard, les réflexes scientifiques demeurent : mesurer d'abord, décider ensuite — et dire « pas encore » quand les données l'exigent.
L'inférence LLM on-premise et les architectures hébergées dans l'UE sont notre défaut, pas une exception — pour les clients qui ne peuvent pas envoyer leurs données vers des clouds américains.
KnowledgeRAG et OptimizeFlow tournent en production. Les exploiter garde notre conseil honnête sur ce qui fonctionne.
Neuf personnes senior, dirigées par le fondateur. Celui qui cadre votre mission est celui qui la réalise — à prix fixe, pas un banc de juniors facturés à la journée.
La plupart des missions commencent par l'AI Readiness Assessment ou un pilote cadré — une métrique de succès claire, vos vraies données, des résultats en quelques semaines.
Nous déployons sur votre cloud ou on-premise, dans le respect du RGPD et de l'AI Act dès le premier jour, et nous livrons le code.
Chaque modèle est livré avec monitoring, documentation et plan de réentraînement — les parties ingrates qui le font durer.
Vous travaillez avec ceux qui construisent. Support, itération et transfert de connaissances à votre équipe aussi longtemps que nécessaire.
Réalisations
Un échantillon des domaines dans lesquels notre équipe a travaillé en vingt ans. Voir les études de cas →
Planification de techniciens et de véhicules sous contraintes de créneaux horaires et de compétences — le travail devenu notre produit OptimizeFlow.
Des assistants qui répondent à partir de vos propres documents avec citations, propulsés par KnowledgeRAG. Moins d'hallucinations, des sources traçables.
Stockage, recherche et analyse de grands jeux de données génétiques pour des équipes de recherche et de santé.
Des modèles qui attribuent les résultats aux campagnes et aux canaux, pour que les budgets marketing aillent là où ils fonctionnent.
Scoring d'alerte précoce du risque d'insolvabilité des entreprises à partir des états financiers et des signaux de marché.
Recommandations de prix tenant compte de la demande, équilibrant marge et compétitivité.
Prédiction de pannes à partir des données capteurs et de l'historique de maintenance, pour planifier les interventions au lieu de subir les urgences.
Nous construisons avec
Open source / technologies ouvertes
Fournisseurs d'entreprise
Des technologies avec lesquelles nous travaillons, choisies par projet — pas une liste de partenariats ni de certifications.
Voir la stack complète →Tutoriels pratiques et points de vue de notre équipe sur le NLP, le deep learning et l'avenir de l'IA (en anglais).
The most common reason an AI idea dies is a sentence: "our data isn’t ready." It is usually half true — and the half that is true is smaller and cheaper to fix than people fear. The second dimension of AI readiness: what "ready" means, per use case, and why your documents may be your biggest asset.
Boards want AI, vendors sell AI, pilots multiply — and nothing reaches production. The first of six dimensions of AI readiness explains why, and what to fix first: a scored use-case portfolio, an owner, and a decision on what AI is actually for.
Understanding How CNNs Can Tackle the Challenges of NLP and Document Classification.
How Brain Architecture, Data, and Compute Converge to Shape the Future of Artificial General Intelligence.
Un debrief de maturité de 30 minutes vous donne un avis honnête sur la faisabilité, les données, l'exposition réglementaire et une première étape — généralement dans la semaine.
Mohamed Ben Haddou
Fondateur & CEO · Expert indépendant en IA auprès de la Commission européenne
Vous parlez à Mohamed, pas à une équipe commerciale — et la personne qui cadre votre mission est celle qui la réalise.
