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POST-DOC: Models of job-exposure matrices for biomechanical constraints and health effects
Publiée le 20/07/2020 10:32.
Référence : POST-DOC LAREMA CNRS- ESTER IRSET ANGERS.
Postdoc, LAREMA CNRS and ESTER IRSET - Université d'Angers.
Entreprise/Organisme :LAREMA CNRS - ESTER IRSET - Université d'Angers
Niveau d'études :Autre
Sujet :Models of job-exposure matrices for biomechanical constraints and health effects (Modèles de matrices emplois-expositions pour contraintes biomécaniques et les effets sur la santé)
Date de début :September - October 2020
Durée du contrat :1 year, renewable 1 to 2 years (1 an renouvelable 1 à 2 ans)
Rémunération :approx. 2 650 € gross per month (environ 2 650 € brut par mois)
Secteur d'activité :statistical modelization in medecine, mathematical statistics
Description :Occupational health issues are of growing importance due to intensified working conditions, increasing multiple exposures, and the ageing of the working population. The person recruited as a post-doctoral fellow will carry out work on optimizing predictive models of musculoskeletal disorders using job-exposure matrices. The main supervisor is Pr A. Descatha(ESTER IRSET - Université d'Angers). Mathematical aspects of research will occur in close collaboration with the Laboratory of Mathematics of the University of Angers LAREMA, UMR CNRS 6093 (Pr. P. Graczyk and Dr. Mikael Escobar-Bach).
En savoir plus :math.univ-angers.fr AND www.univ-angers.fr/fr/recherche/laboratoires/sante/irset-ester.html
post doc Eng.pdf
Contact :alexis.descatha@inserm.fr
Post-doctorant biostatistique
Publiée le 08/07/2020 14:05.
Référence : Post-doctorant INSERM1153 Equipe ECSTRRA.
Postdoc, Hôpital Saint Louis, Paris, France.
Entreprise/Organisme :INSERM1153 Equipe ECSTRRA
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :Octobre 2020
Durée du contrat :1 an renouvelable
Description :Description de la structure L’équipe INSERM Epidemiology and Clinical Statistics for Tumor, Respiratory and Resuscitation Assessments (ECSTRRA) est rattachée au Service de Biostatistique et Information Médicale (SBIM) de l’hôpital Saint Louis à Paris, et est dirigée par le Pr Sylvie Chevret. Les thématiques de recherche de l’équipe ECSTRRA sont : méthodes pour l’évaluation thérapeutique sur données observationnelles (inférence causale), méthodes pour les données manquantes, modèles pronostiques, essais précoces et adaptatifs, méthodes pour les petits échantillons et maladies rares. Le poste proposé s’inscrit dans la collaboration de l’équipe ECSTRRA avec le projet RHU TRT_cSVD From Target Identification to Next Generation Therapies for Cerebral Small Vessel Diseases des Pr Hugues Chabriat et Dr Anne Joutel, Hôpital Lariboisière (https://treat-svd.fr, ANR-16-RHUS-004). Le biostatisticien sera impliqué pour les aspects statistiques du workpackage "New tools for clinical evaluation in CADASIL and validation through an early-stage clinical trial" du RHU TRT_cSVD. Son activité portera par exemple sur (i) l’implémentation des modèles d’analyse pour le développement et la validation d’un modèle pronostique pour les patients atteints de la maladie CADASIL (artériopathie cérébrale autosomique dominante avec infarctus sous-corticaux et leucoencéphalopathie), à partir des données de la cohorte suivie à Lariboisière, (ii) sur la réalisation d’analyses statistiques ponctuelles pour répondre à des questions d’épidémiologie clinique dans la population CADASIL, et (iii) la préparation de protocole d’essais cliniques (définition des critères de jugement, calcul du nombre de sujets nécessaire). Missions du poste - Réalisation d’analyse statistique d’études d’épidémiologie clinique, en particulier données observationnelles : modèles prédictifs, analyse de survie - Mise en forme des résultats, rédaction du rapport d’analyse statistique - Collaboration avec les investigateurs cliniciens à la définition de la méthodologie d’études d’épidémiologie clinique - Collaboration avec le data-manager et e-designer pour l’exploitation et la valorisation de la base de données de la cohorte CADASIL Profil recherché - Doctorat en statistique ou biostatistique, ou épidémiologie clinique - Connaissances des logiciels de statistique (R, SAS)
En savoir plus :NA
fiche_poste_post_doc_inserm1153_ecstrra.pdf
Contact :sylvie.chevret@u-paris.fr
Tenure-Track position (CR): Machine Learning for Biology and Medicine at the Centre for Computation
Publiée le 08/07/2020 11:47.
CDD, Centre for Computational Biology (CBIO), Mines ParisTech, 60 BD Saint-Michel, 75006 Paris.
Entreprise/Organisme :Mines ParisTech, PSL University
Niveau d'études :Doctorat
Durée du contrat :Tenure track (3 years, intended to become permanent position)
Description :We are seeking a tenure-track researcher with PhD and postdoc experience in Machine Learning and/or Statistics and a strong interest for biomedical/life sciences applications. The successful candidate will work in a team of 4 permanent researchers on exciting applications in computational biology, including genomics, drug discovery and bioimage informatics. The candidate will also have the opportunity to develop their own line of research for which they will supervise and/or cosupervise PhD students and Postdocs, and apply for funding. The candidate will contribute to the scientific animation in their field of research at CBIO, Mines ParisTech and Institut Curie. Non French speaking candidates are also welcome. The position is a 3-year tenure track and intended to become a permanent position.
En savoir plus :http://cbio.mines-paristech.fr/open-positions
TenureTrack_Mines-ParisTech.pdf
Contact :thomas.walter@mines-paristech.fr
Chef de l’Unité Observatoire des Aliments (H/F)
Publiée le 07/07/2020 12:10.
Référence : 2020-104.
CDI, Maisons-Alfort.
Entreprise/Organisme :Anses/Direction de l’évaluation des risques
Niveau d'études :Doctorat
Rémunération :A partir de 40 K€ selon profil
Secteur d'activité :Expertise scientifique
Description :Le chef d’unité de l’UOA manage les ressources humaines de son équipe, composée de 15 agents (agronomes, diététiciens, vétérinaires…), et en pilote la production scientifique en cohérence avec les orientations de la direction de l’évaluation des risques (DER) et le programme de travail de l’Agence. Il est assisté d’un adjoint. Il garantit la qualité scientifique des travaux de son unité, en veillant à la mise en œuvre des méthodologies d’expertise et de surveillance et au respect de la politique qualité de l’Agence. Il veille à l’organisation des interfaces tant internes qu’externes nécessaires au déploiement des missions de son unité et favorise les transversalités au sein de l’Agence. Il contribue à la visibilité des activités de l’unité
En savoir plus :https://www.anses.fr/fr
2020-104 Chef d unité observatoire des aliments.pdf
Contact :recrutement@anses.fr
Risk-based surveillance strategies for early detection of Japanese beetle in Europe
Publiée le 07/07/2020 12:10.
Référence : INRAE-POPILLIA-2020.
Postdoc, Centre INRAE Bretagne-Normandie, Rennes (Brittany, France).
Entreprise/Organisme :INRAE
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :1 October 2020 (with possible adjustments)
Durée du contrat :3 years
Rémunération :net monthly income ca. 1900€-2000€ depending on experience
Secteur d'activité :Public Research (French National Research Institute INRAE)
Description :The European project IPM-Popillia addresses the challenge of a new risk to plant health in Europe, the invasion of the Japanese beetle, Popillia japonica. This pest was introduced accidentally to mainland Europe in 2014 and threatens the entire agricultural sector, urban landscapes, and the biodiversity in invaded areas. Designing an efficient surveillance of this invasive pest is pivotal to deploy adequate containment and/or control strategies. The postdoctoral fellow will focus on the conception of a risk-based surveillance strategy intended for an efficient allocation of future sampling efforts. The objective is to identify a set of lookouts that are relevant for surveillance, such as, for example, those locations where the pest is likely to be observed earlier than on a randomly chosen set of locations. For this purpose, main tasks involve: • undertaking a comprehensive review of existing knowledge regarding the biology, the ecology and the dispersal modes of P. japonica • developing an approach in line with recent studies in plant epidemiology that couple (i) risk factor analyses and (ii) risk evaluation based on current sanitary conditions and pest dynamics • collecting and organising historical and recent geo-referenced records of presence/absence of P. japonica in Europe, from partner observations and from other existing databases • evaluating risk factors explaining the presence of P. japonica, taking natural and artificial Japanese beetle spread into account, using a variety of Machine Learning algorithms and network analysis The postdoctoral fellow will carry out the research, write scientific articles, and attend national and international scientific meetings. Strong interaction will be established with partners from scientific and technical organisations to collect the data necessary to set up the model. Furthermore, the surveillance strategies designed by the postdoctoral fellow will be used to inform stakeholders in charge of plant disease monitoring in EU, establishing a feed-back loop between scientific research and technical organisations.
En savoir plus :https://www6.rennes.inrae.fr/igepp/Stages-Emplois/Sejour-Post-Doc/Postdoctoral-position
Postdoctoral position_36 months_H2020 IPM Popillia.pdf
Contact :sylvain.poggi@inrae.fr
Chargé.e d’études statisticien.ne d’enquêtes (BAP E)
Publiée le 07/07/2020 10:52.
Référence : Chargé.e d’études statisticien.ne d’enquêtes (BAP E).
CDD, Aubervilliers, Campus Condorcet.
Entreprise/Organisme :Institut national d'études démographiques (INED)
Niveau d'études :Master
Date de début :septembre 2020 (envoyer CV et lettre de motivation)
Durée du contrat :3 ans
Rémunération :établie selon barème et expérience professionnelle (entre 2.451€ et 3.010€ brut mensuel)
Secteur d'activité :statistique d'enquêtes
Description :Le service des enquêtes et sondages (SES) est un des services d’appui à la recherche de l’Ined. Ses missions centrales s'articulent autour des activités de collecte de données, quantitatives comme qualitatives, depuis la conception de questionnaires et des plans de sondage jusqu'à la mise en forme finale des fichiers de données. Le service mène également une réflexion méthodologique et une veille sur les protocoles et les techniques innovantes en matière d'enquêtes en sciences sociales. Enfin, il s’occupe de la mise à disposition des enquêtes de l'INED au sein du Réseau Quetelet et de la production de bases de données démographiques agrégées ou contextuelles, au sein de son « Datalab ». Le SES comprend habituellement deux statisticiens d’enquête, l’un des postes étant actuellement vacant. En collaboration avec les équipes de recherche et les autres membres du service, le / la statisticien.ne d’enquête aura pour mission : - en amont des enquêtes, de concevoir des plans de sondage adaptés aux problématiques de recherche (constituer éventuellement des bases de sondage), les optimiser, puis tirer les échantillons correspondants ; - au cours des enquêtes, de réaliser le suivi statistique de la collecte ; - en aval des enquêtes, de calculer les pondérations, en tenant compte du plan de sondage, des non réponses, des sources externes disponibles pour un calage sur marges, etc. ; - d’analyser la qualité des données recueillies ; - de prendre en charge certains traitements de données d’enquêtes (apurement, préparation de la mise à disposition, etc.).
En savoir plus :xx
0620-Chargé.e d'études statisticien.ne d'enquêtes.pdf
Contact :recrutements@ined.fr
Statisticien(ne) H/F
Publiée le 06/07/2020 21:35.
Référence : HT-01-I-RHL-20.
CDI, Vandoeuvre-lès-Nancy.
Entreprise/Organisme :INRS - Institut National de Recherche et Sécurité
Niveau d'études :Doctorat
Rémunération :A partir de 43 K€ selon profil
Description :Cf. pièce jointe Merci de bien vouloir postuler sur le site de l'INRS, au moyen du lien ci-dessous.
En savoir plus :http://www.inrs.fr/recrutement/recrutement.nsf/($All)/00A76780E32B7907C125857500510185?OpenDocument
Statisticien.pdf
Contact :anne-lise.lombard@inrs.fr
Deep Learning for corporate data
Publiée le 03/07/2020 14:59.
Référence : Data Analyst pour des données d'entreprises H/F - Post-doc.
Postdoc, university Paris Nanterre, Nanterre (Hauts-de-Seine).
Entreprise/Organisme :EconomiX, UMR 7235 CNRS université Paris Nanterre
Niveau d'études :Doctorat
Sujet :The Postdoc Fellow will be affiliated with the Small Business Assessment Tool (SBAT) project of EconomiX, a CNRS research institute. Your responsibilities will be to use your business administration knowledge and data science skills to analyze large datasets containing qualitative information about companies. The analysis will consist in determining assess any company. The objective is to identify a small firm typology and to estimate the robustness of any company compared to a control group made up of similar companies.
Date de début :From September 15th 2020 or as soon as possible hereafter
Durée du contrat :1 year
Rémunération :Appointment depends on seniority.
Secteur d'activité :Academic sector
Description :Applicants should hold: • a PhD degree in Computer Engineering, Computer Science, in Business administration oriented towards data sciences or similar; • a solid background in Machine Learning, with focus on Deep Learning and/or Statistical Machine Learning methodologies (Decision trees, CART and variants; Support Vector Machines; Importance of variables; etc.) • skills in statistics for economics (Classification and discrimination methods, Bayesian networks, Markov fields, Pattern detection) • experience in programming using Python or Matlab and related scientific libraries / toolboxes; • the ability to work with experts from a broad range of scientific and technology backgrounds; • strong communication and collaboration skills The working language is French but candidates are required to be proficient in English.
En savoir plus :https://economix.fr/fr/recrutement/post-doc-position-opening-deep-learning-for-corporate-data
Post-doc enterprises & data sciences.pdf
Contact :nadine.levratto@parisnanterre.fr
Data Manager Expérimenté H/F - CDI
Publiée le 03/07/2020 10:07.
Référence : Data Manager Expérimenté H/F - CDI.
CDI, Rennes.
Entreprise/Organisme :BIOTRIAL BIOMETRICS
Niveau d'études :DUT/Licence ou équivalent
Description :BIOTRIAL Biometrics, société prestataire de service de l’industrie pharmaceutique recherche un Data Manager Expérimenté H/F pour un poste en contrat à durée indéterminée à Rennes. Sous la responsabilité du coordinateur du data management, vos principales responsabilités consisteront à participer à la mise en place des études sous la responsabilité du Chef de Projet en Data Management. En tant que Data Manager Expérimenté H/F, vous : • Participez à la réalisation de la rédaction du CRF et de la structure de base de données au format CDISC • Participez à la rédaction des contrôles de cohérence et les eCRF completion guidelines spécifiques au projet • Participez à l’implémentation des e-CRF en collaboration avec l’équipe programming et data-management • Réalisez le cleaning de la base de données • Assurez le respect des délais Profil et expérience : Vous êtes titulaire d’un Bac+3/5 en sciences et avez minimum 2 ans d'expérience sur un poste similaire en recherche clinique, en laboratoire ou en CRO ? Vous avez acquis une expérience avec le logiciel SAS ainsi qu’avec un logiciel de gestion de base de données cliniques ou un outil eCRF tel Medidata Rave ? Vous êtes appliqué et aimez le travail en équipe ? Ce poste de Data Manager Expérimenté H/F est sûrement fait pour vous !
En savoir plus :www.biotrial.com/careers.html#data-manager-Expérimenté
Data Manager Expérimenté_.pdf
Contact :rh@biotrial.com
Projet de thèse en statistiques mathématiques avec applications médicales
Publiée le 28/04/2020 11:17.
Référence : Piotr Graczyk, professeur, Université d'Angers.
Thèse, Laboratoire LAREMA et l'ICO Angers.
Entreprise/Organisme :Université d'Angers
Niveau d'études :Doctorat
Sujet :Développement d'un modèle SLOPE graphique coloré pour l'analyse de données massives des cancers du sein
Date de début :1/10/2020
Durée du contrat :3 ans
Rémunération :bourse doctorale
Secteur d'activité :statistiques mathématiques
Description :Projet de thèse de doctorat en statistiques mathématiques avec applications médicales, à l'Université d'Angers, en collaboration avec l'Institut de Cancérologie de l'Ouest, Angers-Nantes, l'Université d'Angers et la Politechnique de Varsovie.
En savoir plus :https://www.univ-angers.fr/fr/recherche/laboratoires/mathstic/larema.html
P GRACZYK Projet 2020 DR SFdS.pdf
Contact :piotr.graczyk@univ-angers.fr
Analyse de mouvement et machine learning appliqués à la santé pour des données inertielles
Publiée le 04/03/2020 16:30.
Référence : Analyse de mouvement et machine learning appliqués à la santé pour des données inertielles.
Thèse, Région parisienne.
Entreprise/Organisme :Sysnav - INRIA - ECN
Niveau d'études :Master
Date de début :dès que possible
Rémunération :A partir de 36k€ bruts annuels, à convenir selon le profil et les compétences
Description :Des travaux récents en collaboration entre Sysnav, l’équipe INRIA DataShape et l’Ecole Centrale de Nantes ont permis de développer des méthodes de haute précision pour l’analyse de la marche. L’objectif du stage et de la thèse est d’aller plus loin dans l’analyse du mouvement pour proposer de nouvelles méthodes en médecine de précision. Il s’agit notamment de prendre en compte non seulement la marche mais le mouvement dans son intégralité. Les problématiques visées concernent par exemple la détection et l’anticipation de séquences définies comme des chutes au sens clinique, et de façon plus générale le suivi personnalisé de patients grâce à la définition de variables médicales adéquates. Les méthodes utilisées reposent sur l’apprentissage statistique d’une part, et les méthodes géométriques et topologiques d’analyse de données d’autre part.
En savoir plus :https://www.sysnav.fr/medical/
OffreStage_AlgosSyde2020.pdf
Contact :recrutement@sysnav.fr
Chargé(e) d'études statistiques
Publiée le 05/11/2019 21:59.
Référence : DPEAD – Etudes statistiques 01-2020.
Stage, Paris.
Entreprise/Organisme :Défenseur des droits
Niveau d'études :Master
Sujet :Analyse de données d’enquêtes Analyse de la base de données de suivi et gestion des réclamations de l’institution (AGORA) Rédaction de notes et synthèses
Date de début :06/01/2020
Durée du contrat :6 mois
Description :Le stagiaire participera aux travaux de l’Observatoire du Défenseur des droits. Dans ce cadre, il sera amené à participer à l’analyse de données d’enquêtes réalisées par l’institution. Il conduira les analyses de données et rédigera des notes de synthèses. Le stagiaire participera également aux travaux menés sur la base de données de suivi et gestion des réclamations de l’institution (AGORA), en vue d’améliorer les connaissances sur les profils des réclamants. Il participera également à la réflexion menée sur les évolutions à apporter à l’outil de saisie.
En savoir plus :https://www.defenseurdesdroits.fr/fr/nous-rejoindre
offre_de_stage_chargee_detudes_statistiques_1er_semestre_2020.pdf
Contact :stages@defenseurdesdroits.fr
Postdoctoral Research Fellow - Stochastic Simulation, Uncertainty Quantification, Statistical modeli
Publiée le 17/09/2018 08:51.
Référence : Postdoc - Chaire StressTest.
CDD, Palaiseau.
Entreprise/Organisme :Ecole Polytechnique, France
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :dès que possible
Durée du contrat :3 ans
Rémunération :2400€ nets mensuels dépendant de l'expérience
Secteur d'activité :Stochastic Simulation, Uncertainty Quantification, Statistical modeling
Description :Location. École Polytechnique is a French public institution of higher education and research in Palaiseau, in the southwest of Paris. It was established in 1794 by the mathematician Gaspard Monge during the French Revolution. It is one of the most prestigious and selective French grandes écoles. Polytechnique has several research laboratories operating in various scientific fields (physics, mathematics, computer science, economics, chemistry, biology, etc.). Research program. The Chaire “Stress Testing” is a specific research program between Ecole Polytechnique and BNP Paribas, and is hosted at Polytechnique by the Center of Applied Mathematics https://portail.polytechnique.edu/cmap/en This research project is part of an in-depth reflection on the increasingly sophisticated issues surrounding stress tests (under the impulse of the upcoming European Banking regulation). Simulation of extreme adverse scenarios is an important topic to better understand which critical configurations can lead to financial and systemic crises. These scenarios may depend on complex phenomena, for which we partially lack information, making the modeling incomplete and uncertain. Last, the data are multivariate and reflect the dependency between driving variables. From the above observations, different lines of research are considered: 1) the generation of stress test and meta-modeling scenarios using machine learning 2) the quantification of uncertainties in risk metrics 3) modeling and estimation of multidimensional dependencies Keywords: Bayesian Networks, copulas, dependent data, Deep Learning, Gaussian processes, machine learning, Markov Chain Monte Carlo, meta-modeling, multivariate statistics, rare event simulation, risk metrics, splitting methods, stochastic algorithms, stochastic and Bayesian optimization, uncertainty propagation Candidate profile: • A PhD in Probability and Statistics, or equivalent • A proven track record in quality research, as evidenced by research publications in top scientific journals and conferences • Solid working knowledge of some of the topics listed above (see keywords) • An understanding of financial risks is desirable • Exposure to development of numerical methods or data analysis (with Python, R) is desirable Position: 3 years, extension is possible. Although this is mainly a research position, there is the possibility of a small teaching load Net salary: about 2400€/month depending on the experience How to Apply: Your application should include a Cover Letter, Resume, publications. With your application, we ask that you briefly outline your experience against the selection criteria in the position description. Contact for application: emmanuel.gobet@polytechnique.edu
En savoir plus :https://drive.google.com/file/d/1vPBXCjCTzHh447pvphxSPH2zihYlF90z
PostDocChaireStressTest.pdf
Contact :emmanuel.gobet@polytechnique.edu
Lecturer - Stochastic Simulation, Uncertainty Quantification, Statistical modeling
Publiée le 17/09/2018 08:51.
Référence : Lecturer - Chaire Stress Test.
CDD, Palaiseau.
Entreprise/Organisme :Ecole Polytechnique, France
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :Dès que possible
Durée du contrat :3 ans
Rémunération :2800€ net mensuel en fonction de l'expérience
Secteur d'activité :Stochastic Simulation, Uncertainty Quantification, Statistical modeling
Description :Location. École Polytechnique is a French public institution of higher education and research in Palaiseau, in the southwest of Paris. It was established in 1794 by the mathematician Gaspard Monge during the French Revolution. It is one of the most prestigious and selective French grandes écoles. Polytechnique has several research laboratories operating in various scientific fields (physics, mathematics, computer science, economics, chemistry, biology, etc.). Research program. The Chaire “Stress Testing” is a specific research program between Ecole Polytechnique and BNP Paribas, and is hosted at Polytechnique by the Center of Applied Mathematics https://portail.polytechnique.edu/cmap/en This research project is part of an in-depth reflection on the increasingly sophisticated issues surrounding stress tests (under the impulse of the upcoming European Banking regulation). Simulation of extreme adverse scenarios is an important topic to better understand which critical configurations can lead to financial and systemic crises. These scenarios may depend on complex phenomena, for which we partially lack information, making the modeling incomplete and uncertain. Last, the data are multivariate and reflect the dependency between driving variables. From the above observations, different lines of research are considered: 1) the generation of stress test and meta-modeling scenarios using machine learning 2) the quantification of uncertainties in risk metrics 3) modeling and estimation of multidimensional dependencies Keywords: Bayesian Networks, copulas, dependent data, Deep Learning, Gaussian processes, machine learning, Markov Chain Monte Carlo, meta-modeling, multivariate statistics, rare event simulation, risk metrics, splitting methods, stochastic algorithms, stochastic and Bayesian optimization, uncertainty propagation Candidate profile: • A PhD in Probability and Statistics, or equivalent • A proven track record in quality research, as evidenced by research publications in the top scientific journals and conferences • Solid working knowledge of some of the topics listed above (see keywords), both in research and teaching • Solid working knowledge in the development of numerical methods or data analysis (with Python, R) • An understanding of financial risks is desirable • Good communication and management skills, allowing to be involved in the scientific life of the Chaire Position: 3 years, extension is possible. The teaching load will be about 70 hours/year. Net salary: about 2800€/month depending on the experience How to Apply: Your application should include a Cover Letter, Resume, publications, description of teaching experience. With your application, we ask that you briefly outline your experience against the selection criteria in the position description.
En savoir plus :https://drive.google.com/open?id=1iVZwCZrIshtBVo_gca6NeE5JnfKcp8ei
LecturerChaireStressTest.pdf
Contact :emmanuel.gobet@polytechnique.edu

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