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Clustering de valeurs extrêmes sur des séries chronologiques
Publiée le 25/04/2025 09:24.
Référence : Thèse en Statistique.
Thèse, Laboratoire de Mathématiques de Bretagne Atlantique (UMR CNRS Vannes) et ALDECIS.
Entreprise/Organisme :Université Bretagne Sud et ALDECIS
Niveau d'études :Master
Sujet :Clustering de valeurs extrêmes sur des séries chronologiques
Date de début :septembre 2025
Durée du contrat :3 années
Rémunération :2400€ brut mensuel + frais de transport (dont ceux vers les bureaux d’Aldecis)
Secteur d'activité :Statistique
Description :L'objectif est de développer une procédure statistique automatique de détection des anomalies extrêmes, s’inscrivant dans une approche combinant apprentissage automatique (Machine Learning) et apprentissage profond (Deep Learning). Cette méthode aura pour objectif d’identifier les observations atypiques et de les regrouper en clusters selon leurs similarités structurelles, en vue de mutualiser l’application cohérente de traitements correctifs ciblés et de proposer des mesures préventives (soit par risques de propagation, soit par faiblesses structurelles identiques).
En savoir plus :http://web.univ-ubs.fr/lmba/durrieu/CV/Annonce_THESE.pdf
Contact :gilles.durrieu@univ-ubs.fr
Data Engineer Position Multivariate Statistics applied to Metabolomics
Publiée le 23/04/2025 11:12.
Référence : ONIRIS_IE_STATSC.
CDD, Nantes.
Entreprise/Organisme :ONIRIS
Niveau d'études :Master
Date de début :01/05/2025
Durée du contrat :17 mois
Rémunération :1500 € net environ
Secteur d'activité :statistique
Description :Crossover methodological approaches for analyzing metabolomics data with time component. Biochemical processes are intrinsically dynamic and taking the temporal behaviour of the system under study into account constitutes a pivotal element for its understanding in many situations in life sciences. As it provides a phenotypic description of biological phenomena, the characterisation of time-resolved metabolic states is expected to reveal important biochemical information. In this perspective, collection of metabolomics data over time is especially relevant in clinical research. Statistical methods able to grasp the dynamic nature of the studied phenomenon are therefore needed in this context. The ANR project GDM MILK (ANR-22-CE17-0039) aims to identify specific metabolic signatures in the milk of GDM mothers (and their modifications depending on GDM treatments). To do this, the project aims to select among constituents of breast milk measured in various lactation stage (colostrum, transition and mature milk), those with the capacity to interact with longitudinal biomarkers identified associated to function of pancreatic and intestinal endocrine cells and to metabolic trajectory of the offspring, taking into account sexual dimorphism.
En savoir plus :No link
data_engeneer_annonce_ONIRIS.pdf
Contact :jean-michel.galharret@oniris-nantes.fr
INED, recrutement d'un data manager, projet BREATHE
Publiée le 23/04/2025 11:12.
Référence : INED_BREATHE.
CDD, Aubervilliers (93), campus Condorcet.
Entreprise/Organisme :INED
Niveau d'études :Master
Date de début :16 juin 2025
Durée du contrat :18 mois
Rémunération :2573 euros bruts mensuel
Secteur d'activité :Recherche publique en SHS
Description :Le / la data manager (ingénieur.e d’étude) prendra part à un projet de recherche financé par l’Agence Nationale de La Recherche en cours, dont l’Ined est partenaire. L’objectif principal du projet est d’analyser l’impact de la pollution sur le développement et la réussite scolaire des enfants en France. Les analyses reposeront sur des données de panel comme la cohorte Elfe (Etude Longitudinale Française depuis l’Enfance), les panels d’élèves de la DEPP, des données du recensement de la population française et des données sur la pollution de l’air. Pour tenir compte au mieux de l’environnement socio-économique dans lequel se développent les enfants, ces données seront appariées à des données contextuelles à des niveaux fins constitués notamment par l’Ined et la DREES
En savoir plus :https://www.ined.fr/fichier/rte/272/ined-data-manager-breathe.pdf
ined-data-manager-breathe.pdf
Contact :giulia.ferrari@ined.fr
INGENIEUR.E D'ÉTUDE - PROJETDAI-CREDHI
Publiée le 23/04/2025 11:11.
Référence : INED_DAICRETDHI.
CDD, Aubervilliers (93), campus Condorcet.
Entreprise/Organisme :INED
Niveau d'études :Master
Date de début :01 juillet 2025
Durée du contrat :24 mois
Rémunération :2573 euros bruts mensuel
Secteur d'activité :Recherche publique en SHS
Description :Nous recherchons un.e ingénieur.e à même de participera aux différents volets de ce projet et de contribuer à la réalisation de la partie du projet concernant l’Ined : estimer la population de la France entre le XVIe et le XIXe siècle ; reconstituer de famille de grande ampleur (chaînage intergénérationnel) ; reconstruire des parcours individuels et des réseaux de solidarité ; éclairer ses caractéristiques démographiques. L’ingénieur.e travaillera en étroite collaboration avec les chercheurs impliqués dans ce volet et en synergie avec l’historien contractuel recruté dans le cadre du projet. En relation avec les problématiques du projet de recherche, nous souhaitons confier à la personne qui sera recrutée les missions suivantes : - Contribuer à la mise en oeuvre de procédures informatiques permettant de vérifier la qualité des données généalogiques employées ; de les appareiller automatiquement ; et de la croiser avec d’autres sources, pour enrichir le corpus avec des informations contextuelles. o Désambiguïser les données ; o Lemmatiser des noms de famille et participation à la création des ontologies historiques ; o Agréger les individus sur la base de relations de parenté ou d'alliance - Contribuer aux analyses transversales et longitudinales des données, en synergie avec les travaux développés à des échelles plus fines dans le projet. - Proposer et mettre en oeuvre traitements statistiques et des modélisations, intégrant l’incertitude liée aux sources (et au modèle) o Modélisation de la distribution spatiale de la population du XVIe au XVIIIe o Analyses spatiales les cycles démographiques observés o Déterminer les variables du peuplement à l’époque moderne
En savoir plus :https://www.ined.fr/fichier/rte/272/ined-projet-dai-creddhi.pdf
ined-projet-dai-creddhi.pdf
Contact :bringe@ined.fr
Ingénieur·e en traitement d’images
Publiée le 23/04/2025 11:11.
Référence : CDD Imagerie – MeatEcho.
CDD, Paris.
Entreprise/Organisme :INSTITUT DE L'ELEVAGE
Niveau d'études :Master
Date de début :Dès que possible
Durée du contrat :18 mois
Rémunération :Selon grille et expérience
Secteur d'activité :Agricole
Description :Contexte L’Institut de l’Élevage recrute un·e Ingénieur·e pour rejoindre l’équipe Data’Stat (12 DataScientists) et contribuer au développement de méthodes innovantes d’analyse d’images appliquées à l’élevage. Ce poste s’inscrit dans le cadre du projet européen Meat€cho, qui vise à développer des outils d’aide à la décision pour la caractérisation des carcasses et la prédiction de la qualité des viandes à l’aide de technologies d’imagerie numérique et d’intelligence artificielle. Vos missions :  Préparer et traiter des jeux de données image (photos, vidéos, etc.) ;  Mettre en oeuvre des méthodes d’analyse d’images : segmentation, détection, extraction de caractéristiques ;  Développer et entrainer des modèles de Deep Learning ou de Machine Learning pour des approches supervisées ou non supervisées ;  Mettre en oeuvre des pipelines de traitement (prétraitements des images, augmentation de données, validation croisée...);  Valoriser les résultats à travers des rapports, supports de communication ou présentations scientifiques ;  Contribuer aux échanges avec les partenaires scientifiques et techniques du projet ;  Participer à d’autres travaux de l’équipe Data’Stat autour de l’imagerie appliquée à l’élevage. Qui sommes-nous ? L’Institut de l’Élevage (IDELE), c’est plus de 300 experts passionnés qui oeuvrent ensemble pour améliorer la compétitivité des filières d’élevage. Nos équipes développent des solutions techniques innovantes pour répondre aux besoins des éleveurs. Vous souhaitez appliquer vos compétences en traitement d’images dans un cadre utile, stimulant et en lien avec des enjeux concrets ? Bienvenue chez IDELE ! Plus d’informations sur le projet Meat€cho : https://idele.fr/meatecho/
En savoir plus :https://idele.fr/recrutement
Offre_CDD_MeatEcho_IDELE.pdf
Contact :elodie.doutart@idele.fr
Researcher in clinical evaluation and regulation of Digital Medical Devices
Publiée le 14/04/2025 09:41.
CDD, Paris (75), France.
Entreprise/Organisme :Inria
Niveau d'études :Master
Date de début :Between June and August 2025
Durée du contrat :2 years
Rémunération :According to experience.
Secteur d'activité :Clinical evaluation ; regulation.
Description :The HeKA team at Inria, Inserm, and University Paris Cité is seeking a motivated researcher to join the SMATCH (Statistical and AI based Methods for Advanced Clinical Trials CHallenges in Digital Health) project, which is part of the PEPR (“Programme et Equipements Prioritaires de Recherche” - Priority Research Programs and Equipment) Santé Numérique (Digital Health), co-leaded by Inserm and Inria. The objective of the SMATCH project is to develop and apply statistical and AI- based methods with the ultimate goal of accelerating the development of medical interventions (drugs and DMDs) during their evaluation in clinical trials. The consortium is made up of 16 teams, mainly from Inria and Inserm Centers recognized in this field, bringing a unique and complementary expertise in data sciences and AI applied to health problems and specifically to clinical trials. AI-based computational models can be used by health care professionals or patients within DMD (using the definition of EU regulation 2017/745) aiming at preventing, diagnosis, monitoring, treating or alleviating disease. These devices impact the health outcome of individuals as any other treatment, but they present many methodological challenges in their clinical evaluation. Further, regulators, are struggling in approving and labelling these DMDs as the clinical evidence provided by stakeholder is heterogeneous. This position will contribute to the development of a framework and guidelines for trials or study designs that could be used to evaluate DMDs. This work will be done with the collaboration of the Digital Health department of the HAS.
En savoir plus :https://recrutement.inria.fr/public/classic/fr/offres/2025-08764
2025-08764.pdf
Contact :sandrine.boulet@inria.fr
Postdoctoral position: Quasi-Gaussian Likelihood Estimation of General Fractional Time Series
Publiée le 09/04/2025 18:01.
Référence : EM2025.
Postdoc, Institut du Risque et de l'Assurance, Laboratoire Manceau de Mathématiques, Le Mans, France.
Entreprise/Organisme :Le Mans Université
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :Juin 2025
Durée du contrat :18 mois
Rémunération :2897,09€ brut
Secteur d'activité :Statistique des processus
Description :Ce postdoc s’inscrit dans le cadre d’un projet de recherche innovant visant à développer des méthodes avancées d’estimation et de prévision pour des modèles de séries temporelles fractionnaires, non stationnaires et non gaussiens. Ces modèles sont particulièrement importants pour l’analyse de données complexes, telles que celles observées en économie, en finance et en climatologie, où des dépendances à long terme et des comportements non linéaires sont fréquemment rencontrés. L’objectif principal du projet est de développer et d’améliorer des techniques d’estimation du type quasi-maximum de vraisemblance pour ces modèles complexes, tout en relevant les défis liés à la prévision dans des contextes non stationnaires et non gaussiens.
En savoir plus :https://lmm.univ-lemans.fr/fr/index.html
Postdoc.pdf
Contact :youssef.esstafa@univ-lemans.fr
Biostatisticien-ne
Publiée le 08/04/2025 09:23.
Référence : Biostat-M2-CEDRA-25.
CDD, Marseille.
Entreprise/Organisme :Service Biostatistique et Technologies de l’Information et de la Communication (BioSTIC), Assistance
Niveau d'études :Master
Date de début :Dès que possible
Durée du contrat :CDD temps plein, pour une durée initiale de 12 mois renouvelable
Rémunération :Grilles d’ingénieurs hospitaliers de de l’AP-HM
Secteur d'activité :Recherche clinique et épidémiologique
Description :Les Dyslipidémies rares concernent les patients avec des concentrations extrêmes de cholestérol, triglycérides, de HDL-cholestérol et de lipoprotéine (a). Labélisé en 2023 par la DGOS et coordonné par la Pr Sophie BELIARD, le Centre d’Expertise des Dyslipidémies rares de l’APHM (CEDRA), est dédié aux pathologies rares des lipides. Il appartient à la filière FIRENDO et coordonne l’activité de 8 centres de compétence répartis dans toute la France. Une des principales missions de CEDRA est de promouvoir et participer à la recherche, notamment sur de nouvelles thérapies innovantes, permettant, à terme, d’améliorer la prise en charge de patients. CEDRA organise et gère ainsi plusieurs projets de recherche clinique institutionnels et industriels. Dans le cadre de cette mission, nous recrutons aujourd’hui un(e) Ingénieur(e) d’Etude pour apporter une aide méthodologique et biostatistique sur les projets en cours et à venir. Le(a) candidat(e) retenu(e) pour ce poste sera chargé(e) de réaliser les analyses statistiques des projets de recherche cliniques incluant des patients pris en charge par CEDRA. Il/Elle travaillera en étroite collaboration avec l’équipe pluridisciplinaire du centre de référence. Il/Elle sera accueilli(e) dans le service du Pr Roch GIORGI Biostatistique et technologies de l'information et de la communication (BioSTIC ; http://fr.ap-hm.fr/service/BioSTIC) de l’APHM. Le service BioSTIC contribue au développement de la recherche clinique et épidémiologique, à la valorisation des données de santé en faisant appel aux méthodes de la biostatistique, de la science des données, de l’informatique biomédicale, de l’intelligence artificielle et des technologies de l’information et de la communication. Il soutient les investigateurs dans leurs différents projets de recherche clinique et épidémiologique, d’expérimentations innovantes dans la prise en charge ou la surveillance de patients.
En savoir plus :No link
OffreEmploi-Biostatisticien-BioSTIC-CEDRA.pdf
Contact :roch.giorgi@ap-hm.fr
Permanent research engineer position as Head of Hub Algorithmics & AI pole
Publiée le 07/04/2025 16:24.
Référence : Permanent research engineer position as Head of Hub Algorithmics & AI pole.
CDI, Paris 15eme.
Entreprise/Organisme :Hub de bioinformatique et biostatistique de l'Institut Pasteur
Niveau d'études :Master
Durée du contrat :CDI
Secteur d'activité :bioinformatics, artificial intelligence, management
Description :The Hub of Bioinformatics and Biostatistics provides analytical support to research units and platforms at the Institut Pasteur. The Hub is committed to this mission through: Collaborating on scientific projects, submitted by research teams of our institute, to the Hub. Training scientific staff from the Institut Pasteur Paris or from other institutes of the international network of Instituts Pasteur. Developing tools and applications to be shared with the broader scientific community Interacting directly with scientist upon specific inquiries As head of the Algorithmics, AI, and Mathematical Modeling group, the recruited engineer will focus on applying and developing innovative AI solutions for genomics projects of the Institut Pasteur. He will oversee the group management and be accountable for its project portfolio. The recruited engineer will work with a team of computational biologists in a collaborative environment, interacting with other teams of the Hub, the Technology Department, the Computational Biology department, and the campus. As part of the Bioinformatics and Biostatistics Hub, the group lead will: Manage the group’s collaborative project portfolio Ensure the quality of work and scientific contributions of the engineers in the group Oversee administrative management and foster an open, collaborative work environment Support the professional development of team members Lead the methodological development in collaboration with the Computational Biology Department and the campus Represent the pole within the Technology Department and the campus As a member of the hub’s leadership team, the pole head will participate in the hub’s operational management and contribute to its strategy and implementation. Reporting: Reports to the Hub Leadership. Key Activities: Project planning and organization Project coordination, tracking, and resource management Thematic coordination of the group (methodological developments, best practices, etc.) Administrative management of the division Development of collaborators Workplace quality of life improvement Participation in hub leadership The group head role will represent approximately 50% of the workload. Additionally, the recruited candidate will act as a research engineer within the Hub, contributing to collaborative projects, teaching, and consulting in alignment with their leadership responsibilities. Profile: PhD/Master’s/Engineering degree in Computational Biology, Bioinformatics, Computer Science, Applied Mathematics, Biostatistics, or related fields At least 10 years of experience in a biomedical research institute and/or industry in computational biology, biostatistics, applied mathematics, or bioinformatics Proven expertise in deep learning, algorithmic approaches, and mathematical modeling applied to genomics Knowledge and experience in software development and best practices Strong leadership experience in group and/or project management in a complex organization; experience mentoring students Fluency in French and English, with experience working in multilingual environments Creativity and innovation Collaborative mindset, ability to manage complex and ambiguous situations Focus on professional development of team members To apply: Click on the following link and select the corresponding profile: https://hub-jobs2025.pasteur.cloud Please, submit your updated CV and a cover letter (motivation letter). You may indicate contact information for reference letters (3 max.). They will be automatically contacted when you validate your application.  We are a team committed to foster a fair, inclusive and diverse work environment. Diversity has been scientifically established as a key factor to improve scientific objectivity. Hence, all applicants will be evaluated solely based on qualification regardless of gender, gender identity, sexual orientation, race or disability.
En savoir plus :https://research.pasteur.fr/en/job/permanent-research-engineer-position-as-head-of-hub-algorithmics-
Contact :herve.menager@pasteur.fr
Physically interpretable AI emulator for hydrological extremes
Publiée le 03/04/2025 09:18.
Référence : PhD thesis, Montreal, Canada.
Thèse, Polytechnique Montréal, Canada.
Entreprise/Organisme :Polytechnique Montréal, Canada
Niveau d'études :Doctorat
Sujet :This PhD project offers a unique opportunity to contribute either to the advancement of deep learning methodologies or to hydrological impact studies, depending on the candidate's expertise and interests. The focus is on developing physically-coherent deep learning (DL) emulators that can downscale low-resolution climate projections to high-resolution outputs. These emulators will ensure physical consistency between key meteorological variables (e.g., precipitation, temperature) and improve their interpretability for practical applications. From a deep learning perspective, this project aims to address challenges in uncertainty quantification and the integration of physical constraints into DL emulators, offering the potential to work on cutting-edge techniques in AI applied to environmental systems. Alternatively, from a hydrological impact studies perspective, the project aims to assess climate change's impacts on small watersheds using emulated meteorological variables, with a particular focus on streamflow prediction and extreme events such as flooding. This interdisciplinary project has far-reaching implications for both fields, contributing to better climate adaptation strategies and enhanced hydrological risk assessments.
Secteur d'activité :AI for climate
Description :See above description of thesis project.
En savoir plus :https://www.polymtl.ca/expertises/en/physically-interpretable-ai-emulator-hydrological-extremes-carr
Contact :julie.carreau@polymtl.ca
Post-Doc in Machine Learning (Multiple Fairness in Recommending Systems)
Publiée le 05/02/2025 10:39.
Référence : Postdoc in Télécom Paris.
CDD, Télécom Paris, 19 Place Marguerite Perey, 91120 Palaiseau.
Entreprise/Organisme :Télécom Paris
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :Printemps 2025
Durée du contrat :18 ou 36 mois
Secteur d'activité :Intelligence Artificielle
Description :Post-Doc in Machine Learning (Multiple Fairness in Recommending Systems) The group dedicated to Research in Machine Learning, Statistics & Signal Processing (the research group S2A) in Télécom Paris is recruiting a postdoc in Machine Learning (18 months contact, extendable to 36 months). The post-doc recruited will take part in an interdisciplinary collaborative research project involving the SES (Economics and Social Sciences) department of Télécom Paris and the Caisse des Dépôts et Consignations, a leading French public financial institution. Research assignment Research activities will focus on fairness issues for recommendation engines designed by means of machine-learning methods. With the explosion of digitized content available online, recommender systems have become an essential technology and a key element in the development of new services. In a commercial context, the algorithmic principles at work (e.g. collaborative filtering, user/content-based methods, hybrid approaches) in their operation are most often aimed exclusively at maximizing user satisfaction and increasing the platform's level of use. In the context of a public service, many other criteria and objectives must be integrated to ensure a fair service from the point of view of both users and suppliers (multi-sided fairness). It is precisely the subject of this collaborative project to propose and analyze (theoretically and empirically) methods for achieving acceptable trade-offs between the relevance of recommendations and bias mitigation. In addition to producing methodological research, the post-doc's mission will also include applied work on the current version of a deployed recommendation system, aimed at quantifying the presence of different types of bias resulting from its operation. Keywords: public service recommender system, fair and explainable AI, bias mitigation, multi-sided fairness Supervision: the recruit will work under the supervision of Sephan Clémençon (https://perso.telecom-paristech.fr/clemenco/) Winston Maxwell (https://www.telecom-paris.fr/winston-maxwell). Charlotte Laclau (https://laclauc.github.io/) Skills Education : PhD in Computer Science or in Applied Maths A short international postdoctoral experience is welcome but not mandatory English: fluent Expertise in Python programming, familiarity with database queries Capacity to work in a team and develop good relationships with colleagues in other disciplines Excellent writing and pedagogical skills Knowledge and experience required Research publications in Machine Learning (e.g. in Neurips, ICML, AISTATS, …) Knowledge of how recommending systems work Taste for AI applications and interest in its societal aspects Additional information The position does not involve teaching. However, on a voluntary basis, the postdoc recruited may take part in machine-learning courses (undergraduate/master level) coordinated by the supervisory team. The position 18 months position (extendable to 36 months) Télécom Paris, 9 place Marguerite Perey - 91120 Palaiseau - France Application Applicants should submit a single PDF file that includes: motivation letter curriculum vitae one or two major publications contact information for one or two references Important dates First-Quarter 2025: interviews with candidates (by visio-conference eventually) Spring 2025: beginning Contact for information/application Stephan Clémençon stephan.clemencon@telecom-paris.fr Charlotte Laclau charlotte.laclau@telecom-paris.fr Winston Maxwell winston.maxwell@telecom-paris.fr Related Websites https://s2a.telecom-paris.fr/ www.telecom-paris.fr/ai-ethics
En savoir plus :https://s2a.telecom-paris.fr/
Post-Doc in Machine Learning (Multiple Fairness in Recommending Systems).pdf
Contact :stephan.clemencon@telecom-paris.fr
PhD in modeling of soils
Publiée le 11/12/2024 11:14.
Référence : DeepHorizon.
Thèse, AgroParisTech , Palaiseau.
Entreprise/Organisme :UMR MIA, AgroParisTech
Niveau d'études :Master
Sujet :Developing a statistical spatial soil inference system with quantified uncertainty
Date de début :march 2025 or later
Durée du contrat :3 years
Rémunération :monthly gross salary ~ 2,100 €
Secteur d'activité :Interdisciplinary research in statistical machine learning and environmental sciences
Description :In the framework of the EU-project DeepHorizon (https://cordis.europa.eu/project/id/101156701), we are looking for an excellent PhD candidate to develop statistical methods supporting the development of a spatial soil inference system for European soils. A soil inference system uses known measurements, each with a certain level of uncertainty, to predict related soil properties with minimal error, by applying a series of logically connected (pedo)transfer functions (PTFs). The PhD candidate will start with an inventory of existing soil pedotransfer functions relevant to European soils and to calibrate usual mechanistic biogeochemical models. A large part of the work involves the exploration, development and application of new statistical approaches relevant for the inference system. The approaches should handle missing data along with uncertainty quantification of the input soil properties and propagation of the uncertainty throughout the inference engine. The candidate is expected to collaborate closely with other PhD candidates of the project consortium and with a project partner in Belgium, for which temporary stay could be envisioned.
En savoir plus :https://cordis.europa.eu/project/id/101156701
PhD_topic_PTFs.pdf
Contact :tabea.rebafka1@agroparistech.fr
Clustering de données fonctionnelles avec application en océanographie
Publiée le 01/10/2024 09:26.
Référence : Clustering de données fonctionnelles avec application en océanographie.
Thèse, Conservatoire National des Arts et Métiers, 2 rue Conté 75003 Paris.
Entreprise/Organisme :Conservatoire National des Arts et Métiers, Laboratoire CEDRIC
Niveau d'études :Master
Sujet :Classification non-supervisée pour l'identification de paysages acoustiques homogènes
Date de début :Entre fin 2024 et début 2025 en fonction de la date de recrutement du candidat
Durée du contrat :3 ans
Secteur d'activité :recherche
Description :Voir pièce jointe
En savoir plus :https://vincentaudigier.weebly.com/uploads/1/7/3/1/17317324/these_cnam_shom_clustering.pdf
these_cnam_shom_clustering.pdf
Contact :vincent.audigier@cnam.fr

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