mention.ma ORG : la première plateforme GEO et visibilité IA dédiée aux gouvernements et au secteur public

La startup mention.ma a développé la première plateforme de visibilité IA pensée pour le secteur public, un outil B2G conçu pour révéler aux institutions ce que les intelligences artificielles disent des domaines qu'elles ont la charge de gouverner. Sa promesse tient en une phrase, "maîtriser l'influence des IA sur l'opinion publique", et elle répond à un basculement que peu de responsables ont encore pris la mesure, celui d'un monde où l'opinion ne se forme plus seulement dans les médias, les réseaux sociaux ou les moteurs de recherche, mais dans la réponse unique et prescriptive des IA qui s'adressent à des millions d'utilisateurs qui l'interrogent sur un pays, sur sa sécurité, sur son économie ou sur l'opportunité de s'y rendre.

Les intelligences artificielles se prononcent désormais en permanence sur les sujets que gèrent les acteurs publics, sur le tourisme d'un pays comme sur son climat des affaires, sur sa stabilité comme sur son attractivité, et elles le font avec l'autorité tranquille que leur confère leur apparente neutralité.

Il est claire qu'en 2026, et avec la démocratisation et l'accès gratuits des IA, ces derniers influence l'opinion publique et oriente des décisions d'achats, le choix dune destination, un investissement, un jugement sur un territoire ou une politique, alors même que la l'agence gouvernementale en charge ne dispose d'aucun instrument pour savoir ce que ces IA racontent réellement de ce qu'elle administre. Ainsi , la plateforme ORG de mention.ma a été bâtie pour combler ce vide, en analysant en continu les réponses générées par plus de douze intelligences artificielles majeures, de ChatGPT à Claude, de Gemini à Perplexity, de Copilot à Mistral.

Analyser ce que les IA disent des questions d'ordre publique

La plateforme ORG de mention.ma analyse ce que les intelligences artificielles disent du domaine qu'une institution gouverne. Elle prend pour objet le secteur lui-même et le récit que les modèles en construisent auprès du public. Pour le tourisme marocain par exemple, l'objet d'analyse est la destination Maroc telle qu'elle apparaît lorsqu'un voyageur interroge une IA, avec les villes qu'elle met en avant, la manière dont elle qualifie la sécurité du pays, les budgets et les itinéraires qu'elle suggère, et surtout le jugement final qu'elle porte lorsqu'elle recommande ou déconseille de s'y rendre.

L'institution en charge reçoit ainsi un diagnostic précis du narratif des IA avec une analyse qui éclaire l'opinion qui est en train de se former auprès des publics dont elle a la responsabilité, et qui lui donne les moyens d'agir sur les points faibles de ce récit.

Des cas d'usage pour chaque niveau de décision publique

La visibilité IA pour le secteur public concerne cinq grandes familles d'acteurs selon de CEO de mention.ma Monsieur Othmane El Ouarzazi.

Il s'agit d'institutions comme les gouvernements, les ministères, les collectivités territoriales, les think tanks et les organisations internationales, et chacune en tire un usage propre selon le domaine qu'elle pilote. A titre d'exemple, un gouvernement soucieux de son attractivité économique peut vouloir savoir comment les intelligences artificielles décrivent son climat des affaires à un investisseur étranger, quels concurrents elles lui préfèrent et sur quels arguments, afin d'identifier les points faibles du récit avant qu'ils ne coûtent des projets d'implantation.

Un ministère sectoriel comme le tourisme, l'industrie ou de la santé, dispose ainsi d'un miroir précis du discours que les modèles tiennent, ce qui permet aux décideurs de repérer les informations erronées, les hallucinations, les recommandations défavorables et les sources sur lesquelles les IA s'appuient pour construire leur réponses et par conséquent leur jugement.

En s'appuyant sur le même principe, une collectivité territoriale, région ou grande ville, peut mesurer la façon dont les intelligences artificielles présentent son territoire aux voyageurs et aux entreprises, un enjeu particulièrement sensible pour les métropoles qui se disputent les mêmes flux touristiques et les mêmes investisseurs que leurs voisines directes.

Autre exemple, un think tank ou un institut de recherche trouve dans la plateforme une matière d'étude inédite, puisque la comparaison des réponses de plusieurs modèles sur un même sujet devient un objet d'analyse à part entière, utile pour documenter la manière dont l'intelligence artificielle façonne l'opinion sur les politiques publiques, la géopolitique ou les grands équilibres économiques. Ainsi, la plateforme contribue a créer des datasets pour l'analyse des risques liés à l'IA et permettre de créer des framework de gouvernance basés sur des données réels.

Enfin, les organisations internationales, qu'il s'agisse de l'Union africaine, de l'Union européenne ou de toute institution multilatérale, peuvent observer comment les modèles décrivent une région entière, un ensemble de pays membres ou une politique commune, et déceler les écarts de perception d'un espace à l'autre. Les analyse de mention.ma org deviennent alors une source précieuse lorsque le récit algorithmique influe sur des décisions de coopération, d'aide ou d'investissement à l'échelle d'un continent.

Une plateforme à base d'agents, multilingue et auto-évolutive

La plateforme ORG de mention.ma repose sur des agents intelligents qui interrogent automatiquement plus de douze modèles d'intelligence artificielle, à savoir: ChatGPT (OpenAI), Google AI Mode (Google), Google AI Overviews (Google), Gemini (Google), Claude (Anthropic), Copilot (Microsoft), Perplexity (Perplexity AI), Grok (xAI), DeepSeek (DeepSeek), Mistral (Mistral AI), Llama (Meta), Kimi (Moonshot AI) et Qwen (Alibaba).

Cette industrialisation remplace l'audit manuel, vite ingérable au rythme des mises à jour des modèles. Ces agents conçoivent les questions à partir de personas réels comme le voyageur, l'investisseur ou le logisticien, interrogent plusieurs modèles en parallèle, puis structurent l'analyse en plaçant au centre de l'exercice la comparaison et l'analyse des réponses entre elles, ce que la plateforme nomme le Consensus IA, car ce sont les convergences et les divergences des modèles qui révèlent le récit dominant ainsi que ses failles. À cette lecture comparative s'ajoutent l'identification des sources d'influence, c'est-à-dire les citations ou les contenus et publications sur lesquels les modèles s'appuient, et une veille stratégique augmentée qui suit en continu l'évolution des réponses.

La plateforme raisonne nativement en plusieurs langues, ce qui lui permet de mesurer la manière dont une même intelligence artificielle décrit un domaine selon qu'on l'interroge en français, en anglais, en arabe ou en allemand, et de mettre au jour des écarts de perception et de sentiments que la seule langue de la requête suffit parfois à créer. C'est ainsi une information précieuse pour les États et les organisations internationales qui s'adressent simultanément à plusieurs publics. Ajoutant à cela que ses agents auto-évolutifs prennent par ailleurs le relais lorsqu'un sujet arrive à saturation, c'est-à-dire au moment où les modèles convergent et où plus aucun signal neuf n'émerge, puisqu'ils découvrent alors automatiquement de nouveaux sujets et de nouveaux axes d'analyse, étendant en permanence la couverture informationnelle et faisant passer le dispositif de l'audit ponctuel à une veille continue.

Une avancée GovTech unique

Le GEO (Generative Engine Optimization) appliqué au secteur public constitue une avancée GovTech encore sans équivalent, car il dote les institutions d'une capacité qui leur manquait entièrement, celle de savoir comment les intelligences artificielles décrivent leur pays et les secteurs qu'elles gouvernent. En développant la première plateforme B2G consacrée à cet objet, la startup mention.ma ouvre aux gouvernements, aux ministères, aux collectivités territoriales, aux établissements publics, aux think tanks et aux organisations internationales un instrument pour comprendre, mesurer puis infléchir le récit que les modèles génératifs produisent sur leurs territoires et leurs politiques. Ainsi, les institutions qui s'en saisissent aujourd'hui acquièrent une antériorité que leurs homologues auront du mal à combler.

Nous vous invitons à découvrir cette méthode appliquée à des cas concrets à travers nos études publiées sur mention.ma/publications, et à explorer la plateforme ORG présentée en détail sur mention.ma/organizations .