What is Hyperion Consulting?

Hyperion Consulting is a boutique AI consulting firm founded by Mohammed Cherifi that helps European companies ship AI that actually works. Unlike traditional consultancies, we combine strategic advisory with hands-on implementation—from AI strategy through production deployment. We specialize in RAG systems, LLM implementation, EU AI Act compliance, and AI product management.

Who is Mohammed Cherifi?

Mohammed Cherifi is the founder of Hyperion Consulting with 15+ years of enterprise AI experience at Cisco Systems (100M+ users), Renault-Nissan-Mitsubishi Alliance (€75M budgets, Deputy GM), and ABB E-mobility. He's a Forbes Technology Council member since 2021, French Government AI Ambassador for the 'Osez l'IA' initiative, and Berkeley SkyDeck Key Advisor. He built Auralink—a complete EV charging platform with 302+ microservices and 31 AI models—in just 2 months.

Where is Hyperion Consulting located?

Hyperion Consulting is headquartered in Boulogne-Billancourt, France (near Paris), with presence in Athens, Greece and Amsterdam, Netherlands. We serve clients throughout the European Union, with particular expertise in France, Germany, Netherlands, and Greece.

What services does Hyperion Consulting offer?

Hyperion Consulting offers four main service categories: (1) AI Strategy Sprint - vendor-agnostic AI roadmap and strategy in weeks, (2) Pilot-to-Production Sprint - 90-day engagement to ship stuck AI projects, (3) Production AI Systems - RAG optimization, fine-tuning, and LLMOps infrastructure, (4) AI Development Training - the 10x methodology behind building 1M+ lines of production code in 2 months.

What is the DEPLOY Method?

The DEPLOY Method™ is Hyperion's proven framework for shipping AI: Diagnose the real problem, Engineer for production (not demos), Pilot with clear graduation criteria, Launch to real users, Optimize continuously, and Yield measurable business impact with capability transfer. Built on 15 years of shipping AI at Cisco, Renault-Nissan-Mitsubishi, and ABB.

What is a RAG system and how can Hyperion help?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) is an AI architecture that combines large language models with your organization's knowledge base to provide accurate, contextual responses. Hyperion helps design, build, and optimize production RAG systems—fixing common issues like hallucinations, latency problems, and cost overruns that plague demo-quality implementations.

Why do 70% of AI pilots never reach production?

Most AI pilots fail due to: (1) No clear graduation criteria—'pilot' becomes a permanent state, (2) Demo-quality architecture that breaks under real-world load, (3) Gap between technical teams and business stakeholders, (4) Missing production requirements like security, compliance, and monitoring, (5) Consultant dependency without capability transfer. Hyperion's DEPLOY Method addresses each of these failure modes.

How can I fix my stuck AI project?

Hyperion's Pilot-to-Production Sprint is designed exactly for this. In 90 days, we diagnose why your project is stuck, define clear graduation criteria, address production requirements, and ship to real users—or pivot with purpose. The key is embedded AI leadership with one mandate: ship, not advise indefinitely.

What is EU AI Act compliance and do I need it?

The EU AI Act is the world's first comprehensive AI regulation, with high-risk requirements taking effect August 2026. Fines reach €35 million or 7% of global turnover. If you operate in the EU and use AI for hiring, credit decisions, law enforcement, education, or critical infrastructure, you likely need compliance. Hyperion helps with system inventory, risk classification, documentation, and governance implementation.

How is Hyperion different from big consulting firms like McKinsey or Accenture?

Three key differences: (1) You work directly with senior expertise—not junior teams supervised by partners who show up for presentations, (2) We both advise AND build—from strategy presentations to production code, (3) Vendor-agnostic with no partnerships or kickbacks—recommendations are based on what's right for you. Plus, our goal is to transfer capability and work ourselves out of a job.

What industries does Hyperion Consulting serve?

Hyperion has deep expertise in: (1) Automotive & Mobility—connected vehicles, EV charging, software-defined vehicles (experience at Renault-Nissan-Mitsubishi and ABB), (2) Technology & Enterprise—platform strategy, AI infrastructure, production systems (experience at Cisco), (3) European SMEs & Scale-ups—AI strategy, EU AI Act compliance, practical AI adoption (Berkeley SkyDeck advisor to 30+ startups).

How do I book a consultation with Hyperion Consulting?

Book a free 30-minute call at hyperion-consulting.io/book. No pitch, no pressure—just an honest conversation about your AI challenges and whether we can help. If we're not the right fit, we'll tell you and point you in a better direction. Response within 24 hours.

What languages does Hyperion Consulting support?

Mohammed Cherifi speaks English, French, and Arabic fluently. The Hyperion website is available in 7 languages: English, French, German, Dutch, Greek, Arabic, and Japanese. Services are primarily delivered in English and French.

How much does AI consulting cost?

Hyperion offers three engagement models: (1) Sprint engagements (2-4 weeks, fixed-price) for strategy and assessment, (2) Project engagements (4-12 weeks, scoped milestones) for pilot-to-production and implementation, (3) Embedded advisory (monthly retainer) for fractional AI leadership. All engagements are fixed-scope, fixed-price—no ballooning timelines or change orders. Contact us for specific pricing based on your needs.

What is the ROI of AI consulting?

ROI varies by engagement type: AI Strategy Sprints typically save 6-12 months of wasted effort by avoiding wrong technology bets. Pilot-to-Production Sprints save €500K+ on average by ending pilot purgatory. Production AI Systems engagements deliver measurable improvements—one client reduced support costs 30% with a RAG-based customer service system. We define success metrics before writing code, so ROI is measurable, not theoretical.

What is the difference between RAG and fine-tuning?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) keeps your data separate and retrieves relevant context at query time—best for knowledge bases, documents, and frequently updated information. Fine-tuning modifies the model's weights with your data—best for specialized behavior, consistent formatting, or domain-specific language. Most enterprise use cases benefit from RAG first, with fine-tuning added for specific tasks. Hyperion helps determine the right approach based on your data, latency requirements, and cost constraints.

How long does it take to build a production AI system?

Timeline depends on complexity: A focused RAG system or chatbot can reach production in 4-8 weeks. Multi-model AI agents with tool use typically take 8-16 weeks. Enterprise-wide AI infrastructure (MLOps, monitoring, governance) takes 3-6 months. The biggest time sink is usually not the AI itself—it's data preparation, integration with existing systems, and organizational alignment. Hyperion's DEPLOY Method™ compresses these timelines by addressing production requirements from day one.

Should we use open-source or proprietary AI models?

It depends on volume, data sensitivity, and customization needs. Proprietary APIs (GPT-4, Claude) are best for experimentation and low-volume use. Open-source models (Llama, Mistral, Qwen) are better for high-volume production (10M+ requests/month), data sovereignty requirements, or heavy customization. The cost crossover point where self-hosting becomes cheaper than APIs is typically 100K-1M monthly requests. Hyperion provides vendor-agnostic guidance to find the right fit.

What does an AI consulting engagement look like?

A typical engagement starts with a free 30-minute discovery call to understand your challenges. If we're a fit, we propose a scoped engagement: (1) Week 1—deep-dive discovery and stakeholder interviews, (2) Weeks 2-3—analysis, architecture design, and recommendation development, (3) Final week—executive presentation with prioritized roadmap, ROI estimates, and implementation plan. For implementation engagements, we work embedded with your team 2-3 days/week, with weekly progress reviews.

Do you help with EU AI Act compliance?

Yes. The EU AI Act's high-risk requirements take full effect August 2026, with fines up to €35 million or 7% of global turnover. Hyperion helps with: AI system inventory and risk classification, gap analysis against Articles 9-15 requirements, technical remediation (bias testing, explainability, human oversight), compliance documentation, and ongoing monitoring. We use established frameworks like Fairlearn, SHAP, and MLflow rather than building from scratch.

Can you help if we have no AI experience?

Absolutely. Many clients come to us at the beginning of their AI journey. Our AI Strategy Sprint is designed for exactly this—cutting through vendor noise to identify where AI creates real value for your specific business. We assess your data readiness, team capabilities, and organizational context, then deliver a practical roadmap with clear ROI estimates. No prior AI experience required. We also offer a risk-free AI Diagnostic: if we don't identify at least 3 high-ROI AI opportunities, you pay nothing.

What makes a good AI use case for enterprise?

The best enterprise AI use cases share four characteristics: (1) High volume—the task happens frequently enough to justify automation, (2) Clear success criteria—you can measure if the AI is working, (3) Available data—quality training or retrieval data exists or can be created, (4) Human fallback—errors can be caught and corrected without catastrophic consequences. Common high-ROI starting points include customer service automation, document processing, knowledge management, and sales intelligence.

العودة إلى دراسات الحالة

Methodology Demonstration — This case study illustrates our approach. Client details anonymized.

التكنولوجيا المالية

الامتثال لقانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي: أنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر للبنك الأوروبي

مشروع تمثيلي: كيف نحقق الامتثال لقانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي للخدمات المالية—النطاق النموذجي: 40-60 نظام ذكاء اصطناعي

مشروع تمثيلي: الامتثال لقانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي

المدة الزمنية: 3 أشهر

نوفمبر 2025

نظام ذكاء اصطناعي ممتثل

أنظمة عالية المخاطر

6 أشهر

قبل الموعد النهائي

100%

معدل نجاح التدقيق

عن العميل

بنك من أكبر 20 بنكاً أوروبياً بأصول تتجاوز 200 مليار يورو، يشغّل أنظمة ذكاء اصطناعي للتصنيف الائتماني وكشف الاحتيال وخدمة العملاء—جميعها مصنفة عالية المخاطر بموجب قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي.

الحجم: أكثر من 25,000 موظف

التحدي

تحقيق الامتثال الكامل لقانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي لأنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر قبل الموعد النهائي في أغسطس 2026، مع توثيق جاهز للتدقيق وأُطر حوكمة.

47 نظام ذكاء اصطناعي في الإنتاج، بما في ذلك 12 نظاماً عالي المخاطر للقرارات الائتمانية وكشف الاحتيال

لا يوجد جرد مركزي لأنظمة الذكاء الاصطناعي—نماذج منشورة عبر فرق متعددة دون حوكمة متسقة

نموذج التصنيف الائتماني يفتقر إلى توثيق قابلية التفسير واختبار التحيز المطلوب

نظام كشف الاحتيال لا يمكنه إثبات الرقابة البشرية المطلوبة بموجب المادة 14

روبوت خدمة العملاء يحتاج إلى تدابير شفافية بموجب المادة 50

مجلس الإدارة طالب بإثبات الامتثال قبل 6 أشهر من الموعد النهائي لإرضاء المنظمين

حلنا

نفذنا إطار عمل GOVERN Framework™ للامتثال الشامل لقانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي—من جرد الأنظمة مروراً بالتدابير التقنية والتوثيق والمراقبة المستمرة.

أجرينا اكتشافاً كاملاً لأنظمة الذكاء الاصطناعي وتصنيف المخاطر. لكل نظام عالي المخاطر، نفذنا التدابير التقنية المطلوبة (اختبار التحيز، قابلية التفسير، الرقابة البشرية) وأنشأنا توثيقاً متوافقاً. أسسنا مكتب حوكمة الذكاء الاصطناعي مع أدوار وعمليات ومسارات تدقيق واضحة. صُمم للاستدامة—يدعم الإطار الامتثال المستمر مع نشر أنظمة جديدة.

مراحل التنفيذ

الاكتشاف والتصنيف

جرد كامل لأنظمة الذكاء الاصطناعي عبر جميع وحدات الأعمال. تصنيف المخاطر وفقاً للملحق الثالث. تحليل الفجوات مقابل متطلبات المواد 9-15. تم ترتيب أولوية 12 نظاماً عالي المخاطر للمعالجة الفورية.

3 أسابيع

تنفيذ التدابير التقنية

نفذنا إطار اختبار التحيز (التكافؤ الديموغرافي، تساوي الفرص). أضفنا قابلية تفسير قائمة على SHAP للتصنيف الائتماني. صممنا سير عمل بإشراك بشري للقرارات الآلية فوق 10,000 يورو.

5 أسابيع

التوثيق والحوكمة

أنشأنا توثيقاً تقنياً وفقاً للملحق الرابع. أسسنا نظام إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي. صممنا إجراءات تقييم المطابقة. بنينا سجل نماذج مع توليد توثيق آلي.

3 أسابيع

التحضير للتدقيق والتدريب

أجرينا تدقيقاً تجريبياً مع مستشار خارجي. درّبنا فريق حوكمة الذكاء الاصطناعي على الامتثال المستمر. أنشأنا مراقبة مستمرة لانحراف النموذج والتحيز. وضعنا إجراءات الاستجابة للحوادث.

أسبوعان

التقنيات والمناهج

MLflow (Model Registry)SHAP/LIME (Explainability)Fairlearn (Bias Testing)Great Expectations (Data Quality)Evidently AI (Monitoring)Confluence (Documentation)ServiceNow (Governance)PythonSQL

النتائج والأثر

حققنا امتثالاً جاهزاً للتدقيق لجميع أنظمة الذكاء الاصطناعي الـ 47، مع توثيق ومراقبة كاملة لـ 12 نظاماً عالي المخاطر. اجتزنا مراجعة الامتثال الخارجية قبل 6 أشهر من الموعد النهائي في أغسطس 2026.

نظام ذكاء اصطناعي ممتثل

جرد وتصنيف كامل

أنظمة عالية المخاطر

معالجة كاملة مع توثيق

6 أشهر

قبل الموعد النهائي

جاهز للتدقيق قبل أغسطس 2026

100%

معدل نجاح التدقيق

اجتياز مراجعة الامتثال الخارجية

“بدا قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي مربكاً—لم نكن نعرف حتى كم عدد أنظمة الذكاء الاصطناعي لدينا، ناهيك عن أيها عالي المخاطر. نهج محمد المنظم حوّل الفوضى إلى وضوح. نحن الآن من بين أوائل البنوك الأوروبية الممتثلة بالكامل، وهذه ميزة تنافسية مع المنظمين والعملاء.”

Mohammed Cherifi

المؤسس، Hyperion Consulting

الخدمات المقدمة

الامتثال لقانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي

سباق استراتيجية الذكاء الاصطناعي

تنفيذ حوكمة الذكاء الاصطناعي

التوثيق التقني

التدريب ونقل القدرات

مستعد لتحقيق نتائج مماثلة؟

لنناقش كيف يمكننا مساعدتك في مواجهة تحدياتك المحددة وتحقيق نتائج أعمال قابلة للقياس.

العودة إلى دراسات الحالة

Methodology Demonstration — This case study illustrates our approach. Client details anonymized.

التكنولوجيا المالية

الامتثال لقانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي: أنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر للبنك الأوروبي

مشروع تمثيلي: الامتثال لقانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي

المدة الزمنية: 3 أشهر

نوفمبر 2025

نظام ذكاء اصطناعي ممتثل

أنظمة عالية المخاطر

6 أشهر

قبل الموعد النهائي

100%

معدل نجاح التدقيق

عن العميل

الحجم: أكثر من 25,000 موظف

التحدي

47 نظام ذكاء اصطناعي في الإنتاج، بما في ذلك 12 نظاماً عالي المخاطر للقرارات الائتمانية وكشف الاحتيال

لا يوجد جرد مركزي لأنظمة الذكاء الاصطناعي—نماذج منشورة عبر فرق متعددة دون حوكمة متسقة

نموذج التصنيف الائتماني يفتقر إلى توثيق قابلية التفسير واختبار التحيز المطلوب

نظام كشف الاحتيال لا يمكنه إثبات الرقابة البشرية المطلوبة بموجب المادة 14

روبوت خدمة العملاء يحتاج إلى تدابير شفافية بموجب المادة 50

مجلس الإدارة طالب بإثبات الامتثال قبل 6 أشهر من الموعد النهائي لإرضاء المنظمين

حلنا

مراحل التنفيذ

الاكتشاف والتصنيف

3 أسابيع

تنفيذ التدابير التقنية

5 أسابيع

التوثيق والحوكمة

3 أسابيع

التحضير للتدقيق والتدريب

أسبوعان

التقنيات والمناهج

MLflow (Model Registry)SHAP/LIME (Explainability)Fairlearn (Bias Testing)Great Expectations (Data Quality)Evidently AI (Monitoring)Confluence (Documentation)ServiceNow (Governance)PythonSQL

النتائج والأثر

نظام ذكاء اصطناعي ممتثل

جرد وتصنيف كامل

أنظمة عالية المخاطر

معالجة كاملة مع توثيق

6 أشهر

قبل الموعد النهائي

جاهز للتدقيق قبل أغسطس 2026

100%

معدل نجاح التدقيق

اجتياز مراجعة الامتثال الخارجية

“بدا قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي مربكاً—لم نكن نعرف حتى كم عدد أنظمة الذكاء الاصطناعي لدينا، ناهيك عن أيها عالي المخاطر. نهج محمد المنظم حوّل الفوضى إلى وضوح. نحن الآن من بين أوائل البنوك الأوروبية الممتثلة بالكامل، وهذه ميزة تنافسية مع المنظمين والعملاء.”

Mohammed Cherifi

المؤسس، Hyperion Consulting

الخدمات المقدمة

الامتثال لقانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي

سباق استراتيجية الذكاء الاصطناعي

تنفيذ حوكمة الذكاء الاصطناعي

التوثيق التقني

التدريب ونقل القدرات

مستعد لتحقيق نتائج مماثلة؟

لنناقش كيف يمكننا مساعدتك في مواجهة تحدياتك المحددة وتحقيق نتائج أعمال قابلة للقياس.