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M2 biostatistics internship: Statistical analysis of the local structure of flexible RNA molecules
Publiée le 13/10/2025 09:13.
Stage, Rennes.
Entreprise/Organisme :ENSAI-CREST and LAAS-CNRS
Niveau d'études :Master
Sujet :Statistical analysis of the local structure of flexible RNA molecules
Date de début :février / mars 2026
Durée du contrat :6 mois
Description :The internship is part of an interdisciplinary project combining mathematical statistics, data analysis and structural biology. It will be co-supervised by Javier González-Delgado (ENSAI-CREST) and Juan Cortés (LAAS-CNRS). The project is part of an ongoing collaboration with Loı̈c Salmon (CRMN-CNRS) and Isaure Chauvot de Beauchene (LORIA-CNRS).
En savoir plus :https://gonzalez-delgado.github.io/RNA_stage.pdf
RNA_stage.pdf
Contact :javier.gonzalez-delgado@ensai.fr
Physics-Informed Machine Learning
Publiée le 13/10/2025 09:13.
Stage, Lyon, Campus Portes des Alpes (Bron).
Entreprise/Organisme :Université Lyon 2, laboratoire ERIC
Niveau d'études :Master
Date de début :01/03/2026
Durée du contrat :6 mois
Description :Stage recherche sur les PIML en collaboration avec IFPEN
En savoir plus :https://eric.msh-lse.fr/wp-content/uploads/2025/09/Stage-2026-Lyon-ERIC-IFPEN.pdf
Stage-2026-Lyon-ERIC-IFPEN.pdf
Contact :julien.jacques@univ-lyon2.fr
M2 internship : Scientific Competitions in AI: Measuring and Understanding Participant Engagement
Publiée le 09/10/2025 09:09.
Référence : M2 internship.
Stage, Grenoble.
Entreprise/Organisme :UGA
Niveau d'études :Master
Date de début :février / mars 2026
Durée du contrat :6 mois
Description :This internship is part of the MIAI SCALER Chair (Scientific Competitions for Advancing Learning and Enhancing Research in Life Sciences), an interdisciplinary project combining education sciences, statistics, and life sciences. The internship may lead to PhD funding.
En savoir plus :https://miai-cluster.univ-grenoble-alpes.fr/research/chairs/scaler-scientific-competitions-for-advan
SCALER_internship.pdf
Contact :emilie.devijver@univ-grenoble-alpes.fr
Stage M2 : Approches de sélection de variables pour les modèles non linéaires à effets mixtes
Publiée le 03/10/2025 09:42.
Stage, Jouy-en-Josas & Paris.
Entreprise/Organisme :MaIAGE, INRAE & LPSM, Sorbonne Université
Niveau d'études :Master
Description :Nouvelles approches de sélection de variables en grande dimension pour les modèles non linéaires à effets mixtes - Application en amélioration des plantes
En savoir plus :https://madelattre.github.io/
Stage_M2_Delattre_Sansonnet.pdf
Contact :maud.delattre@inrae.fr
Post-Doctoral Position Data Fusion for Agronomical Analysis of Farm Data
Publiée le 02/10/2025 15:23.
Référence : Data Fusion Agronomy.
Postdoc, Montpellier.
Entreprise/Organisme :Fruition Sciences et UMR ITAP (Partenariat Labcom)
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :janvier 2026
Durée du contrat :18 mois
Rémunération :2800 à 3300 euros bruts par mois
Secteur d'activité :Agronomie
Description :Why choose this position ? - This position is for you if you want to work at the interface between a public research laboratory and an innovative private company. The teams know each other well, and the work atmosphere is good. - Working with Fruition Sciences will allow you to join a Franco-American team that aims to have a positive impact on society. It will also allow you to understand the realities of decision-making based on the analysis of complex data from concrete examples. - Working with the DéMo team will allow you to benefit from a research environment that is both supportive and demanding, at the forefront of research in processing complex data in an applied context.
En savoir plus :No link
2026_PostDoc_Tadac_DataFusionAgronomy.pdf
Contact :cecile@fruitionsciences.com
PhD offers at Telecom Paris, Institut Polytechnique de Paris
Publiée le 29/09/2025 11:13.
Thèse, Palaiseau, France.
Entreprise/Organisme :Télécom Paris
Niveau d'études :Master
Sujet :Knowledge Bases and Large Language Models
Durée du contrat :39 months
Description :Hello, We are hiring 2 PhD students and 1 postdoc to work on combining language models with structured data, at Telecom Paris, Institut Polytechnique de Paris. Start date can be between January and March 2026. Large Language Models are amazing, and with our research project, we aim to make them even more amazing! Our project will connect large language models to structured knowledge such as knowledge bases or databases. With this, 1. language models will stop hallucinating 2. language models' knowledge can be audited and updated reliably, to spot biases and make them more interpretable 3. language models will become smaller and thus more eco-friendly and deployable We work in the DIG team at Telecom Paris, one of the finest engineering schools in France, and part of Institut Polytechnique de Paris — ranked 38th in the world by the QS ranking. The institute is 45 min away from Paris by public transport, and located in the green of the Plateau de Saclay. Check out our Web site to apply: https://suchanek.name/work/research/kb-lm/index.html Fabian Suchanek & Nils Holzenberger
En savoir plus :https://suchanek.name/work/research/kb-lm/index.html
Contact :nils.holzenberger@telecom-paris.fr
Postdoc offer at Telecom Paris, Institut Polytechnique de Paris
Publiée le 29/09/2025 11:13.
Postdoc, Palaiseau, France.
Entreprise/Organisme :Télécom Paris
Niveau d'études :Doctorat
Sujet :Knowledge Bases and Large Language Models
Durée du contrat :12 months
Description :Hello, We are hiring a postdoc to work on combining language models with structured data, at Telecom Paris, Institut Polytechnique de Paris. Start date can be between January and September 2026. Large Language Models are amazing, and with our research project, we aim to make them even more amazing! Our project will connect large language models to structured knowledge such as knowledge bases or databases. With this, 1. language models will stop hallucinating 2. language models' knowledge can be audited and updated reliably, to spot biases and make them more interpretable 3. language models will become smaller and thus more eco-friendly and deployable We work in the DIG team at Telecom Paris, one of the finest engineering schools in France, and part of Institut Polytechnique de Paris — ranked 38th in the world by the QS ranking. The institute is 45 min away from Paris by public transport, and located in the green of the Plateau de Saclay. Check out our Web site to apply: https://suchanek.name/work/research/kb-lm/index.html Fabian Suchanek & Nils Holzenberger
En savoir plus :https://suchanek.name/work/research/kb-lm/index.html
Contact :nils.holzenberger@telecom-paris.fr
Stage de M2 Biostatistique - Inserm SPHERE/Sanofi (calcul de proba de succès - JM)
Publiée le 26/09/2025 13:32.
Référence : Stage M2 - SPHERE-Sanofi.
Stage, Tours ou Gentilly.
Entreprise/Organisme :INSERM UMR 1246 – SPHERE Université de Tours/Sanofi R&D – Département Quantitative Pharmacology
Niveau d'études :Master
Sujet :Calcul de la probabilité de succès d'un essai de phase 3 en oncologie utilisant la modélisation conjointe non-linéaire de données longitudinales et de survie
Date de début :début 2026
Durée du contrat :6 mois
Secteur d'activité :Biostatistique
Description :Objectif du stage : Peut-on anticiper l'échec/le succès d'une phase 3 en utilisant un modèle conjoint non-linéaire développé sur les données disponibles au moment de la conception de l'étude ? En particulier, dans le contexte du cancer du sein avancé, on se demande si l'échec de l'essai AMEERA-3 évaluant l'effet de l'amcenestrant comparé à un traitement standard sur la survie sans progression (PFS : progression-free survival) aurait pu être prédit sur la base des résultats des études précédentes.
En savoir plus :https://www.sphere-nantes.fr/fr/actualites-recrutement/recrutement
20250911_Sujet de stage M2_Proba succès phase 3 JM.pdf
Contact :solene.desmee@univ-tours.fr
Evaluation of a Bayesian Meta-model of tumour kinetics and survival
Publiée le 22/09/2025 18:57.
Référence : Master2 Internship - INSERM UMR1137 IAME - Bichat Hospital (Paris).
Stage, 16 rue Henri Huchard 75018 Paris.
Entreprise/Organisme :INSERM UMR 1137 IAME
Niveau d'études :Master
Date de début :January - April 2026
Durée du contrat :6 months
Description :Tumour Growth Inhibitor-Overall Survival (TGI-OS) joint models are used to precisely characterize the association between tumour kinetics during treatment and risk of death in cancer patients. Previous results suggest a good ability of joint modelling to predict outcome of a new trial by combining information of i) historical data in a similar population (e.g. phase 2 trial to predict phase 3), and ii) early tumour follow-up from the ongoing trial. Additional work needs to be done to assess its ability to predict the outcome of a new trial in different populations (e.g. new combination of treatment, primary tumour location or different disease severity). This first requires quantifying the impact of different sources of between-studies variability in tumour growth, treatment effect and association with risk of death. Recently, our team has worked on developing a Bayesian TGI-OS meta-model, incorporating three levels of variability, namely i) lesion ii) patient and iii) study levels. This hierarchical model structure combined with nonlinear description of tumour kinetics induces challenging inference that needs to be empirically validated. In this internship, you will conduct a simulation study to validate the ability of HMC-NUTS algorithm (Stan software) to accurately estimate the various parameters of the Bayesian TGI-OS meta-model, under different scenarios. You will join team MOCLID (MOCLID | IAME - UMR 1137 IAME INSERM) based in the school of medicine of Bichat hospital (Paris 75018). Supervision: Assil Merlaud, Dr Marion Kerioui, Dr Julie Bertrand (MOCLID | IAME)
En savoir plus :https://www.iame-research.center/
250922_internship_final.pdf
Contact :marion.kerioui@mrc-bsu.cam.ac.uk
Ingénieur de formation orienté en IA – développement d’une nouvelle formation BIA
Publiée le 22/09/2025 18:57.
Référence : Ingénieur de formation orienté Intelligence Artificielle.
CDD, UTT/ TROYES.
Entreprise/Organisme :Université de technologie de Troyes
Niveau d'études :Master
Date de début :Dès que possible
Durée du contrat :4 ans (2+2)
Description :Missions de l’agent : Rattaché à la Direction de la formation et de la pédagogie, l’ingénieur de formation orienté IA fera partie d’une équipe projet impliquant la formation initiale, la formation continue, la coopérative pédagogique (le centre d’innovation pédagogique de l’UTT). Il/elle jouera un rôle clé dans la conception, la structuration et la mise en œuvre de ce nouveau programme de formation, en collaboration avec des experts du domaine, des enseignants, des ingénieurs pédagogiques et des partenaires académiques. Il/elle pourra être amené(e) à organiser et animer des sessions de formation (CM, TD, TP, webinaire, …) en soutien au déploiement de nouveaux contenus. Enfin, il/elle pourra contribuer aux comptes rendus, rapports d’activité et constitution de pièces justificatives éventuellement demandées par le financeur. Activités principales : • Participer à la conception, au développement et au déploiement de la formation Bachelor IA, en collaboration avec des experts du domaine, des enseignants, des ingénieurs pédagogiques, des partenaires académiques, … • Elaborer des programmes de formation, des supports pédagogiques et des évaluations innovants en adoptant une approche par compétences • Proposer et expérimenter des formats pédagogiques innovants (blended learning, classes inversées, projets tutorés, etc.) • Collaborer avec des experts métiers, enseignants et ingénieurs pédagogiques pour coconstruire des contenus pédagogiques innovants et de qualité • Organiser et animer des sessions de formation (CM, TD, TP), des ateliers, des séminaires ou des webinaires • Participer à l’évaluation des besoins en formation des apprenants et adapter les contenus en conséquence • Contribuer à la mise en place et à l’animation des outils de suivi qualité de la formation et de dispositifs d’amélioration continue. . Proposer des ajustements pédagogiques fondés sur les retours d’expérience, les évaluations… • Valoriser les ressources pédagogiques produites (articles, webinaires, présentations) • Participer à des événements académiques ou professionnels pour partager des retours d’expérience • Contribuer à la diffusion et/ou la communication via des plateformes ouvertes ou des publications internes • Contribuer aux comptes rendus, rapports d’activité et constitution de pièces justificatives éventuellement demandées par le financeur • Réaliser une veille pédagogique et technologique continue sur les sujets liés à l’intelligence artificielle, à l’enseignement supérieur et aux méthodes d’apprentissage innovantes • Garantir la pertinence et l’actualité des contenus de formation en tenant compte des évolutions du domaine • Participer à des salons, forums ou événements autour de l’intelligence artificielle ou de l’orientation scolaire • Soutenir, ponctuellement, les activités de la DFP
En savoir plus :https://www.utt.fr
F_H Ingénieur_Formation_IA-2.pdf
Contact :malika.kharouf@utt.fr
Biostatisticien-ne en recherche clinique
Publiée le 22/09/2025 10:15.
CDI, CHU de Saint Etienne.
Entreprise/Organisme :CHU de Saint Etienne
Niveau d'études :Master
Secteur d'activité :Recherche clinique
Description :Le(a) statisticien(ne) aura en charge les activités de statistiques liées aux projets de recherche clinique et épidémiologique du CHU de Saint-Étienne. Ses principales activités sont les suivantes : ▪ Vérifier la conformité du cahier d’observation (CRF) avec le protocole et le valider ; ▪ Générer les listes de randomisation ; ▪ Rédiger le plan d’analyse statistique en conformité avec le protocole de l’étude ▪ Organiser et participer aux blind review ; ▪ Programmer et réaliser les analyses statistiques des études promues par le CHU de Saint-Etienne selon le plan d’analyse statistique
En savoir plus :https://www.chu-st-etienne.fr
Profil de poste Biostatisticien - Appui à la stratégie, montage et méthodologie.pdf
Contact :edouard.ollier@univ-st-etienne.fr
Stage en apprentissage statistique pour la prévision éolienne
Publiée le 18/09/2025 22:01.
Stage, Montréal, Canada.
Entreprise/Organisme :Polytechnique Montréal et Hydro-Québec, Canada
Niveau d'études :Master
Sujet :Détection des rampes de puissance du vent pour la production éolienne avec l'apprentissage profond
Date de début :janvier 2026 ou avant
Durée du contrat :4 mois
Rémunération :Bourse Mitacs
Description :Le projet vise à développer un modèle d’apprentissage profond basé sur des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la détection automatique des rampes de puissance éolienne à partir de prévisions météorologiques à haute résolution. Cette approche novatrice consiste à adapter un modèle existant de raffinement spatial des prévisions de vent vers une tâche de classification des événements de rampes, reproduisant ainsi le travail d’un météorologue expérimenté. Le projet inclut la mise en place de méthodes pour traiter le déséquilibre des classes, la comparaison de différentes architectures (U-Net, ResNet, DenseNet, Vision Transformers), et l’application en temps réel comme preuve de concept. Les outils et codes développés seront rendus libres d’accès pour favoriser leur adoption par l’industrie éolienne et améliorer l’intégration de l’énergie renouvelable dans le réseau électrique.
En savoir plus :https://www.polymtl.ca/expertises/apprentissage-profond-pour-la-prevision-eolienne
Contact :julie.carreau@polymtl.ca
Poste de Professeur, Risques systémiques globaux et soutenabilité socio-environnementale
Publiée le 15/09/2025 09:37.
CDI, Grenoble.
Entreprise/Organisme :Université Grenoble Alpes
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :Rentrée universitaire 2026/27
Description :Poste de Professeur en 2026, profil “Modélisation pour l’analyse des risques systémiques globaux et de la soutenabilité socio-environnementale” [intitulé provisoire], à l’Université Grenoble Alpes, au Laboratoire Jean Kuntzmann. L'équipe STEEP (Grenoble, Inria + LJK, https://team.inria.fr/steep/fr/) est l'équipe d’accueil pressentie. Si ce poste et la perspective de travailler dans notre équipe vous intéressent ou si vous souhaitez plus d’informations, nous vous invitons à prendre dès maintenant contact avec nous (peter.sturm@inria.fr). Et bien sûr, n’hésitez pas à diffuser et à faire circuler cette information dans vos réseaux, et à la transférer à toute personne susceptible d’être intéressée.
En savoir plus :team.inria.fr/steep/francais-poste-de-professeur-modelisation-pour-lanalyse-des-rsg-et-des-ast
Contact :peter.sturm@inria.fr
Stage M2 Maternal tobacco smoking and psychosocial stress in pregnancy and child respiratory health
Publiée le 10/09/2025 08:46.
Référence : StageM2 Impulsion Exposome Stress.
Stage, 38700 La Tronche (Grenoble).
Entreprise/Organisme :INSERM
Niveau d'études :Master
Sujet :Interactions between maternal tobacco smoking and psychosocial stress during pregnancy and child respiratory health: data analysis of the ELFE cohort study
Date de début :01/01/2026
Durée du contrat :6 months
Secteur d'activité :Recherche
Description :Background Prenatal exposure to maternal smoking is a major determinant of child respiratory health. Increasing evidence indicates that maternal psychosocial stress during pregnancy also impacts child respiratory health [1-5]. As these exposures may affect similar biological pathways, they potentially have synergistic effects. However, studies investigating the interaction between maternal smoking and psychosocial stress during pregnancy on child respiratory health are lacking. In a recent (unpublished yet) study conducted in a large project (Exposome Impulsion Project ; https://exposomeinserm.fr), we assessed the effects of the interactions of maternal tobacco smoking and psychosocial stress during pregnancy on the development of child wheezing and asthma in 13,510 mother-child pairs from the ELFE cohort (Etude française longitudinale depuis l’enfance) [6; https://www.elfe-france.fr] by using survival Cox models. Preliminary results support a complex moderating role of cumulative prenatal maternal psychosocial stress in the relationship between maternal smoking and child respiratory health. Aims of the internship To further explore these associations, we propose to investigate biological markers - maternal hair cortisol measured at child birth and cord blood cytokines - measured in subsamples of respectively 834 and 1019 ELFE mothers. Maternal cortisol has been shown to be a good proxy for chronic maternal stress [7]. Inflammation, assessed by cord blood inflammatory biomarkers (IL-6, IL-8, IL-1b…), is suspected to be an underlying mechanism of the association between maternal psychosocial stress and smoking and child respiratory health [1]. The aims of this internship are to: 1/ Estimate the associations between the psychosocial stress indicators we developed based on the questionnaire data and levels of maternal hair cortisol 2/ Study the effect of the interaction between maternal hair cortisol and tobacco smoking during pregnancy on child respiratory health using Cox regression models 3/ Estimate the associations of maternal psychosocial stress and maternal tobacco smoking with cord blood cytokines levels. All data are already available. The results will be interpreted jointly with results from experimental models (animal studies) that are performed in parallel. References [1] Al‐Hussainy, A., & Mohammed, R. (2021). Consequences of maternal psychological stress during pregnancy for the risk of asthma in the offspring. Scandinavian Journal of Immunology, 93(1), e12919. [2] Adgent, M. A., Buth, E., Noroña-Zhou, A., Szpiro, A. A., Loftus, C. T., Moore, P. E., ... & Carroll, K. N. (2024). Maternal stressful life events during pregnancy and childhood asthma and wheeze. Annals of Allergy, Asthma & Immunology, 132(5), 594-601. [3] Brew, B. K., Gong, T., Ohlin, E., Hedman, A. M., Larsson, H., Curman, P., ... & Almqvist, C. (2024). Maternal mental health disorders and offspring asthma and allergic diseases: The role of child mental health. Pediatric Allergy and Immunology, 35(2), e14085. [4] Magnus, M. C., Wright, R. J., Røysamb, E., Parr, C. L., Karlstad, Ø., Page, C. M., ... & Nystad, W. (2018). Association of maternal psychosocial stress with increased risk of asthma development in offspring. American journal of epidemiology, 187(6), 1199-1209. [5] Ramsey, N. B., Chiu, Y. H. M., Hsu, H. H. L., Bosquet Enlow, M., Coull, B. A., Wright, R. J., & Carroll, K. N. (2024). Cumulative maternal lifetime stress & child asthma: effect modification by BMI. Stress, 27(1), 2435262. [6] Charles, M. A., Thierry, X., Lanoe, J. L., Bois, C., Dufourg, M. N., Popa, R., ... & Geay, B. (2020). Cohort profile: the French national cohort of children (ELFE): birth to 5 years. International journal of epidemiology, 49(2), 368-369j. [7] Kim, M. Y., Kim, G. U., & Son, H. K. (2020). Hair cortisol concentrations as a biological marker of maternal prenatal stress: a systematic review. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(11), 4002.
En savoir plus :https://exposomeinserm.fr/
Impulsion_Exposome_Internship2026_01092025_vf.pdf
Contact :aurelie.nakamura@univ-grenoble-alpes.fr
Postdoctoral research position: AI and clinical prediction in respiratory infections
Publiée le 09/09/2025 13:32.
Référence : AI and clinical prediction in respiratory infections.
Postdoc, Lyon.
Entreprise/Organisme :CERP and Laboratoire Commun de Recherche / bioMérieux, Hospices Civils de Lyon
Niveau d'études :Doctorat
Durée du contrat :18 mois
Description :POSITION OVERVIEW We invite applications for a post-doctoral research position in the AIRISE project, focusing on the development of real-time prediction algorithms for clinical worsening in patients with lower respiratory tract infections. This is an exciting opportunity to apply cutting-edge machine learning methods to a major public health challenge, with direct implications for patient for patient care in hospitals. The successful candidate will join a dynamic interdisciplinary team of clinicians, epidemiologists, and data scientists, contributing to the design and implementation of AI-based solutions that can improve early detection of patient deterioration and guide clinical decision-making. PROJECT CONTEXT AIRISE is a collaborative project involving: • Lyon University Hospital (Hospices Civils de Lyon (HCL)) • bioMérieux, • Center of Excellence in Respiratory Pathogens (CERP, https://cerp-epi.com)) as part of the Centre International de Recherche en Infectiologie (CIRI) Using the HCL Data Warehouse (EDS), the project investigates acute lower respiratory tract infections - leading cause of hospital admissions worldwide. These infections, caused by bacteria or viruses, can occur in the community or in hospitals and require rapid and appropriate management. Some patients may show signs of deterioration that increase the risk of admission to intensive care, with potentially serious consequences for their prognosis, quality of life, and hospital costs. The role of the postdoctoral researcher is to develop AI models capable of identifying these signs of deterioration as early as possible, leveraging patients’ clinical and biological data, as well as their temporal evolution. The ultimate goal is to build a real-time prediction system to support clinicians in optimizing patient management. KEY RESPONSABILITIES • Manage and ensure the quality of data extracted from HCL EDS. • Perform descriptive statistics, including risk factor analysis and survival models. • Design, develop and test AI algorithms to handle specific data characteristics (sparse and time series) and predict real-time risk of worsening. Build interpretable models providing transparent explanations on risk assessments. • Work as an integral member of a multidisciplinary data science team, collaborating closely on data management, statistical analyses, and AI development. • Work in close collaboration with clinicians to adjust and validate predictive models. • Write scientific papers and technical reports. • Present the findings at national and international congresses. QUALIFICATIONS Required: • Ph.D. in Data Science, Computer Science, Biostatistics, or a related field • Proficiency in machine learning/AI and data analysis • Experience with R and/or Python • Excellent written and oral communication and interpersonal skills • Strong analytical and problem-solving abilities • Curiosity and a proactive attitude toward research and innovation • Fluency in French and English Preferred: • Experience in clinical data analysis or healthcare domain • Familiarity with Electronic Health Records (EHR) systems and data • Proven track record of publishing in peer-reviewed journals • Strong interpersonal skills and the ability to work effectively in a team-oriented, interdisciplinary environment APPLICATION PROCESS Interested candidates should submit the following documents: • CV • Cover letter • Contact details of references Please send your application directly to: • Dr. Cédric Dananché (cedric.dananche@chu-lyon.fr) • Pr. Marta Nunes (marta.nunes@chu-lyon.fr) • Dr. Maxime Bodinier (maxime.bodinier@biomerieux.com) Application deadline: September 30, 2025 Affiliation: Hospices Civils de Lyon (HCL) Start Date: November 1, 2025 AFFILIATION AND WORK ENVIRONMENT The postdoctoral researcher will be affiliated with Hospices Civils de Lyon (HCL) and based at: • Center of Excellence in Respiratory Pathogens (CERP), Université Claude Bernard Lyon 1, Site Laënnec, 69008 Lyon • Laboratoire Commun de Recherche / bioMérieux, Hôpital Edouard Herriot, 69003 Lyon
En savoir plus :https://cerp-epi.com/2025/09/04/biostatistician-2/
Postdoc_AIRISE_EN_CERP.pdf
Contact :maxime.bodinier@biomerieux.com

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