Le système qui permet aux entreprises européennes de devenir agentiques

Rendez votre entreprise agentique, tout en restant conforme.

Fundarem relie vos systèmes en une seule carte de votre entreprise, pour que l’IA comprenne enfin comment vos clients, vos factures et vos projets s’articulent. Le tout en restant conforme aux lois et à la réglementation de l’UE.

Sur cette carte, des agents IA peuvent prendre en charge le travail de routine ou des tâches complexes, et chaque collaborateur dispose d’un assistant IA sur les données qu’il a le droit de voir.

Fundarem et vos données tournent dans le cloud propre à votre entreprise, dans une région de l’UE. Vous choisissez le modèle d’IA adapté à vos exigences réglementaires, à vos besoins de qualité et à vos coûts, tout en suivant toujours les dépenses et en gardant la maîtrise de vos budgets.

Votre propre cloud, dans l’UE : Fundarem et vos données
Agents IAExemples de tâches
  • Rapprocher les paiements des factures ouvertes
  • Signaler un client qui paie en retard
  • Rédige un rappel de paiement
lectureécriture en retour, là où vous l’autorisez
Une seule carte de votre entreprisetout est relié

Vos logiciels

  • ConformitéConçu pour vous aider à respecter le RGPD et le règlement européen sur l’IA, chaque étape étant journalisée
  • Systèmes connectésVos logiciels, connectés une seule fois
  • Vos données, reliéesClients, factures et projets rapprochés d’un système à l’autre
  • Comprend votre entrepriseDes agents et un assistant qui savent comment fonctionne votre entreprise

Comment ça marche

Fundarem est conçu pour que vos données stockées restent toujours dans le cloud propre à votre entreprise, dans l’UE. Ce que vous choisissez, c’est où le modèle d’IA traite chaque requête.

Voir comment ça marche De l’appel à la mise en service : les étapes

Connectez vos systèmes existants

Intégrez chaque système, quelle que soit sa façon de se connecter.

Choisissez un connecteur prêt à l’emploi, utilisez le propre serveur MCP du système, ou laissez-nous construire un connecteur pour un système que personne n’a encore connecté. Les trois aboutissent au même résultat : un seul modèle de votre entreprise, où votre administrateur choisit quelles colonnes sont sensibles.

  1. Parcourir la bibliothèque
  2. Apporter votre MCP
  3. Connecteur sur mesure
Un modèle de votre entreprise

Choisissez votre modèle d’IA

Choisissez le modèle d’IA adapté à vos exigences réglementaires, à la qualité dont votre travail a besoin et à votre budget. Notre page Modèles les compare côte à côte. Les dépenses sont toujours suivies, et vous fixez ce que l’IA peut dépenser par requête et par jour. Un cadre limité à l’UE est aussi possible : choisi avec nous à la mise en place, il garde le traitement de chaque requête dans l’UE.

  • Les meilleurs modèles, au prix le plus basNous proposons toujours les meilleurs modèles et cherchons le prix le plus bas, car nous ne gagnons rien sur eux.
  • Des modèles combinés selon la difficulté de la tâcheDans le cadre que vous choisissez, un modèle de pointe peut prendre les tâches difficiles et un modèle moins cher les tâches simples. Avec un traitement uniquement dans l’UE, par exemple : le modèle le plus puissant traité dans l’UE pour le travail difficile, et un modèle moins cher traité dans l’UE pour le travail courant. Fundarem est conçu pour envoyer chaque type de tâche à son propre modèle. Votre administrateur choisit quel modèle prend quel type de tâche.
  • Aucune commission sur votre usage de l’IAVous payez Microsoft directement pour le modèle, sans intermédiaire, sur votre propre facture Azure. Nous ne prenons aucune part sur les tokens et ne sommes pas partie à cette transaction. L’API propre d’un fournisseur de modèles, hors d’Azure, vous facture aussi directement.
  • Ce que vous nous payezTarif sur demande. Pas de frais de mise en service. Les dépenses sont toujours suivies, et vous fixez ce que l’IA peut dépenser par requête et par jour. Votre administrateur voit l’activité de chaque utilisateur et ce qu’elle a coûté.
  • Foundry Azure, open sourcePar défaut

    Kimi K3

    Où une requête est traitée : Hors de l'UE

    Avantages

    • Open-weights models at open-model prices, billed through your Azure subscription; the same weights can also run on your own machine.
    • No vendor account of ours: the deployment and its key are yours, with Azure governance and access control.

    Inconvénients

    • Les requêtes sont traitées hors de l’UE : un tiers fournit ce modèle, et Microsoft n’inclut pas cet hébergement dans ses engagements pour l’UE.
    • Payé à l’usage, ce modèle peut être traité n’importe où dans le monde ; son hébergeur ne propose aucune option régionale dans l’UE.

    Résultats aux benchmarks

    Source : fiche du modèle, consultée le 2026-09-28.

  • Foundry Azure UE, open source

    DeepSeek V4 Flash

    Où une requête est traitée : Dans l'UE (Microsoft Azure)

    Avantages

    • Les requêtes ne quittent jamais l’UE : Microsoft les traite uniquement dans les États membres de l’UE.
    • Sold and supported by Microsoft under one Azure agreement.

    Inconvénients

    • Moins de modèles que là où le traitement peut avoir lieu n’importe où dans le monde, et plus faibles que le modèle par défaut sur les benchmarks publiés.
    • Les nouveaux modèles arrivent ici plus tard que là où le traitement peut avoir lieu n’importe où dans le monde.

    Résultats aux benchmarks

    Source : fiche du modèle, consultée le 2026-09-28.

    Source : fiche du modèle, consultée le 2026-11-03.

  • Modèles de pointe dans Foundry

    Claude Opus 5.5

    Où une requête est traitée : Hors de l'UE (Microsoft Azure)

    Avantages

    • The highest-ranked models on Foundry's quality index and the Artificial Analysis Intelligence Index.
    • Sold through Azure under one agreement, billed on your Azure invoice.

    Inconvénients

    • Closed weights: you cannot move the model to your own machines.
    • Prompts are processed outside the EU; for some of these models the model's vendor, not Microsoft, is the data processor.

    Résultats aux benchmarks

    • GPQA Diamondaucun chiffre public
    • Terminal-Bench 2.1aucun chiffre public
    • SWE-Bench Verifiedaucun chiffre public
  • VM auto-hébergée dans votre Azure

    DeepSeek V4.1 Flash (open weights)

    Où une requête est traitée : Votre propre machine

    Avantages

    • Devant le modèle par défaut sur 3 des 4 résultats publiés qu’ils partagent.
    • Full isolation: no prompt ever leaves machines you run, in the region you chose.
    • Any open-weights model whose licence allows it, including your own fine-tuned one.

    Inconvénients

    • You patch, scale and monitor it; Spot prices are cheaper but the machine can be evicted.
    • The largest models need a multi-GPU machine; the price list shows no H100 or A100 machine in Norway East today, so Sweden Central or West Europe it is.

    Résultats aux benchmarks

    Source : fiche du modèle, consultée le 2026-11-03.

  • Accès direct

    Claude Opus 4.8

    Où une requête est traitée : Hors de l'UE (l'API propre de l'éditeur)

    Avantages

    • A direct connection to the vendor's own API, with no Azure deployment to set up.
    • Billed by the vendor per token, on your own account with it.

    Inconvénients

    • Prompts are processed outside Azure and outside the EU, by the model vendor: you need a DPIA and a transfer safeguard.
    • Closed weights: you cannot move the model to your own machines.

    Résultats aux benchmarks

    Source : fiche du modèle, consultée le 2026-09-28.

GPQA Diamond
Graduate-level science questions
Terminal-Bench 2.1
Multi-step tasks in a real command-line terminal
SWE-Bench Verified
Fixing real, human-checked issues in open-source code

Résultats en pourcentage, tels que publiés sur la page source de chaque chiffre ; plus haut, c’est mieux. Touchez un résultat pour ouvrir cette page. Quand aucune page publique ne donne de résultat, la carte l’indique : nous n’estimons jamais.

Comparer les modèles

Un assistant IA pour chaque collaborateur

Il fonctionne comme les assistants IA que vous connaissez déjà, mais sur les données de votre propre entreprise.

  • Demandez en langage courantLes questions sur les clients, les factures, les projets ou les personnes trouvent leur réponse dans toutes vos données, pas un système à la fois.
  • Ne voit que ce que vous pouvez voirL’assistant de chacun suit son rôle. Un commercial et la directrice financière obtiennent des réponses différentes à la même question.
  • Prépare le travailIl recherche, résume et rédige, et ne fait de modifications que là où votre entreprise l’autorise.
  • Chaque question est journaliséeQui a demandé quoi, et ce qui a été fait, est conservé dans votre propre journal.
  • Connaît le fonctionnement de votre entrepriseChaque entreprise a son propre cerveau d’entreprise, conçu pour rester dans votre propre installation, et l’assistant s’en sert pour répondre.
  • Connaît le manuelDemandez à l’assistant comment fonctionne quelque chose dans Fundarem ou où le trouver. Il répond à partir du manuel du produit et renvoie vers l’écran concerné. Les parties écrites pour les administrateurs sont réservées aux administrateurs et aux responsables ; un membre ne les reçoit pas.

Exemple, données fictives

Quels clients sont en retard de paiement ce mois-ci ?

Trois clients ont des factures échues :

  • Nordvik Bygg ASkr 48 312
  • Fjordlys Designkr 21 900
  • Berg & Sønnerkr 9 450

Nordvik a aussi une affaire en cours d’une valeur de kr 450 000. Voulez-vous que je rédige une relance aimable pour chacun d’eux ?

Un agent au travail, exemple avec des données fictives
Assistant IATerminé
Données liées
  • ClientNordvik Bygg AS
  • Facture en retardkr 48 312
  • Affaire en courskr 450 000
Brouillon
Relance aimable

La facture 1187 de kr 48 312 a maintenant 14 jours de retard.

Un ton aimable, car une affaire est en cours.

Autorisé par vos réglages d’écriture
Écrit en retour, là où c’est autorisé

Relance envoyée et notée sur le client

Comment nous l’avons déjà résolu

Quatre murs se dressent entre une entreprise et l’IA. Avant Fundarem, nous les avons abattus dans un système réel, en production, pour l’un des trois plus grands cabinets comptables de Norvège.

  1. Mur 1

    Aucune intégration

    Les systèmes ERP du cabinet n’offraient aucun moyen standard de connecter un agent d’IA, et certains n’en avaient aucun. Nous avons connecté Xledger, Tripletex, PowerOffice et Business Central.

  2. Mur 2

    Aucune carte de l’entreprise

    Les données n’étaient pas reliées. Nous avons construit une seule carte des clients, factures, immobilisations, employés et de la TVA, avec les liens entre eux, prête pour que l’IA la lise et y écrive.

  3. Mur 3

    Réglementation

    Les données personnelles ne pouvaient pas simplement être envoyées à un modèle d’IA. Les données personnelles des colonnes marquées étaient masquées avant chaque appel au modèle, et le cabinet a rempli et signé une DPIA, à partir de notre modèle prérempli.

  4. Mur 4

    Maîtrise des modèles d’IA

    Les modèles tournaient dans notre propre environnement Azure sécurisé, pas dans un outil d’IA séparé. Ils traitaient les requêtes hors de l’UE, mais dans le cloud de Microsoft.

Le résultat : un seul tableau de bord pour tout le travail comptable du cabinet, où des agents faisaient le travail de routine et prenaient part aux tâches complexes. Les agents d’IA sur cette carte ont fait gagner environ 40 % du temps de travail comptable en général.

Ce que nous avons construit : les ERP du cabinet, une seule carte (l’ontologie) et un seul tableau de bord avec des agents IA au travail
Systèmes ERP
  • Xledger
  • Tripletex
  • PowerOffice
  • Business Central
Une seule carte
  • Client
  • Facture
  • Actif
  • Salarié
  • Déclaration de TVA
Un seul tableau de bord
  • Factures fournisseurs
  • Amortissements
  • Déclaration de TVA
  • Paie
  • Rapprochement bancaire
Un agent au travail, exemple avec des données fictives
Agent comptableTerminé
Données liées
  • Factures fournisseursPas encore comptabilisées
  • FournisseurBerg & Sønner
  • Écritures passéesMême fournisseur
Brouillon
Factures fournisseurs à comptabiliser

Comptabiliser toutes les factures fournisseurs en attente.

Utiliser le compte et le code TVA déjà utilisés pour ce fournisseur.

Autorisé par vos réglages d’écriture
Écrit en retour, là où c’est autorisé

Factures fournisseurs comptabilisées

Fundarem, c’est la même méthode, conçue comme un produit pour toute entreprise. Il relie vos systèmes en une seule carte, met des agents IA et un assistant au travail dessus, et est conçu pour fonctionner dans le cloud de votre propre entreprise.

Questions

What is Fundarem?

An integration platform that turns a company's software systems into one ontology, so agents and dashboards can work on it. It is built to run in your own Azure tenant, in an EU region.

Which systems can we connect?

Ready connectors: Microsoft 365, HubSpot, Salesforce, Tripletex, Xledger and Gitea. Any system's own MCP server. Or we build a custom connector from the system's API documentation, and you confirm it.

Where is our data stored?

In your own Azure tenant, in the EU region you choose at setup. What can leave is an AI model call, and each route says where it is processed.

Is personal data sent to the AI model?

The anonymiser is on by default for every model. It replaces marked columns, recognised names and patterned values (national ID numbers, phone numbers, IBANs) with placeholders. Your admin can switch it off per kind of personal data.

Do we have to replace or migrate our systems?

No. Fundarem reads from them and writes back only where you allow.

What does it cost?

Priced on request, with no onboarding fee. The AI model is billed on your own Azure invoice.

Voyez-le fonctionner sur une entreprise d’exemple.

La démo en direct tourne sur une entreprise inventée, avec des personnes inventées. Rien de ce que vous y faites ne touche un vrai système.