Le cadrage, les contenus et les validations peuvent être échangés à distance. Voici les documents utiles, les points de décision et les situations qui demandent une organisation particulière.
Les 18 régions
Préparer votre projet avec les bons repères territoriaux.
Choisissez votre région : priorités de contenu, exemple de parcours, documents à réunir et ressources pratiques pour créer un site et organiser sa visibilité. CFSN propose un accompagnement à distance ; une intervention sur place est étudiée selon le besoin.
Les photos de ces pages sont générées par IA : paysages fictifs inspirés des territoires.
Une collaboration nationale, des modalités à préciser.
CFSN propose un accompagnement numérique à distance aux artisans, indépendants, TPE et PME. La commune de votre entreprise sert à définir la clientèle et la zone effectivement desservie. Elle ne prouve pas une implantation CFSN près de chez vous.
Avant d'engager un projet, faites préciser le périmètre, les personnes responsables, les délais, les frais récurrents et les éléments transmis à la livraison. Les modalités retenues doivent apparaître dans une proposition écrite.
Les pages régionales détaillent les informations à préparer et des exemples de parcours. Les anciennes fiches départementales et communales restent regroupées dans cette page nationale. Cette rubrique ne constitue pas un annuaire de bureaux ou de références clients.
Quand un déplacement doit être organisé
Une séance photo, une captation ou une intervention sur un équipement physique ne se remplace pas par un échange en ligne. Indiquez le lieu, l'accès, les personnes disponibles et les contraintes horaires. La faisabilité, l'intervenant et les éventuels frais doivent être confirmés dans le devis avant toute réservation.
Horaires et disponibilité
Précisez votre fuseau horaire, vos créneaux et la personne habilitée à valider. Pour une activité saisonnière, distinguez la date souhaitée de lancement et la date à laquelle les contenus pourront être fournis.
Documents de travail
Quatre étapes, quatre validations concrètes.
Exemple d'organisation à adapter au périmètre convenu
Étape
À préparer
Décision à valider
Cadrage
Public, problème observé, action attendue et contraintes
Pages indispensables, options reportées et critère de réussite
Exactitude des textes, droits de publication et informations manquantes
Prototype
Version consultable sur téléphone et ordinateur
Navigation et parcours principal avec des contenus représentatifs
Recette et transmission
Scénarios de test, destinataires des demandes et inventaire des accès
Tests réussis, anomalies restantes, responsabilités et maintenance
Cas pédagogique
Une entreprise qui reçoit des demandes hors de sa zone.
Illustration IA : scène fictive pour expliquer cette situation.
Un artisan intervient uniquement dans certains secteurs. Sa page indique pourtant « toute la région », et son formulaire ne demande pas la commune du chantier. Le problème à résoudre est la qualification de la demande.
Écrire les communes ou conditions d'intervention réellement acceptées.
Présenter ces conditions à proximité du bouton de contact.
Demander la commune et les informations utiles dans le formulaire, sans collecter de données superflues.
Tester une demande dans la zone puis une demande hors zone et vérifier les messages et leur réception.
Ce scénario est fictif. Il illustre une décision de conception ; il ne représente pas une réalisation ou un résultat client CFSN.
Indiquez votre activité, l'adresse de votre site s'il existe, votre zone réelle d'intervention, le résultat attendu, les contenus disponibles et votre échéance. N'envoyez aucun mot de passe dans un message de contact.
La fiche de projet gratuite aide à organiser ces réponses et à distinguer les coûts connus des postes restant à chiffrer. Vous pouvez la transmettre au prestataire de votre choix.
L’environnement économique d’un projet de site professionnel
Les commerces de matériel informatique et de télécommunication sont des catégories de proximité, pas un recensement des agences web. Les chambres consulaires documentent l’accompagnement des entreprises, sans se substituer au choix du prestataire numérique.
Équipements recensés — France
Insee : séries comparables, géographie au 1er janvier 2026 — France
Les valeurs absentes restent « Non renseigné ». Les évolutions portent sur la série comparable publiée par l’Insee, et non sur une soustraction entre deux annuaires. Les catégories peuvent regrouper plusieurs activités ; elles ne mesurent ni les ventes, ni les capacités d’accueil, ni la qualité des prestations.
Adresse du relevé utilisé : https://www.insee.fr/fr/statistiques/fichier/8217532/DS_BPE_EVOLUTION_CSV_FR.zip.
Les dates des fiches peuvent être antérieures à celle du fichier. La présence dans ce relevé ne certifie pas une ouverture, une disponibilité ou une prise en charge actuelle. Vérifiez la fiche officielle avant une démarche ou un déplacement.
Explorer les entrées et leurs sources
Les résultats proviennent des relevés indiqués ci-dessous. La zone sélectionnée s’applique aux statistiques et aux lieux, tandis que les aliments, produits, métiers, fiches pratiques, activités, notions, certifications et bibliographies restent des référentiels nationaux. Les travaux de recherche couvrent des références nationales ou internationales.
442 résultats · page 1 sur 25 · jusqu’à 18 entrées affichées. Classement par année décroissante puis titre.
Explorer les revues et périodiques — 70 fiches HAL liées
Revues, périodiques et travaux associés
Rechercher un titre, une abréviation, un ISSN ou un éditeur renseigné, puis lire les références HAL associées à une fiche précise. Le répertoire couvre 86 notices liées dans la sélection du site, avant les autres filtres de recherche.
70 fiche(s) correspondant à la recherche · page 1 sur 4.
Revues et périodiques liés aux références retenues — ordre alphabétique
Source : HAL et son référentiel des revues, CCSD. Complément de métadonnées relevé le 23 octobre 2026, associé aux références documentaires du 22 octobre 2026. Les métadonnées sont réutilisables sous CC0 ; les droits des textes intégraux restent propres à chaque document.
Seules les références portant un titre de revue dans le relevé initial sont interrogées. L’identifiant numérique du document, son identifiant HAL, sa version et son titre de revue doivent correspondre avant d’utiliser son identifiant de revue. La fiche cible doit être récupérée dans le référentiel. Un identifiant direct est privilégié ; une correspondance d’ancien identifiant n’est utilisable que si elle est explicitement publiée et univoque. Une référence non confirmée conserve ses informations d’origine, sans lien ajouté.
Les homonymes restent séparés par leurs identifiants. Ni le titre seul, ni un ISSN, ni le nom d’un éditeur ne servent à fusionner les fiches. L’absence de champ ne prouve pas l’absence d’éditeur ou d’identifiant. Les statuts techniques de HAL ne constituent pas une appréciation scientifique.
Les nombres portent sur les notices de la sélection du site, pas sur l’ensemble du contenu d’une revue. Des notices différentes peuvent décrire un même travail. Aucun facteur d’impact, nombre de citations, classement, tarif ou disponibilité n’est déduit. Les conditions actuelles d’accès, d’abonnement et de dépôt restent à vérifier auprès du périodique et sur la notice HAL.
Explorer les disciplines — 142 domaines HAL dans cette sélection
Choisissez un domaine pour consulter les notices dont le code est publié dans HAL. Les effectifs portent sur toute la sélection du site, avant les autres filtres ; un identifiant HAL est compté une seule fois par domaine. Une notice peut figurer dans plusieurs domaines : les effectifs ne s’additionnent pas.
Chimie (chim) — 2 notices, dont 1 avec ce domaine principal.
Chimie/Catalyse (chim.cata) — 3 notices, dont 2 avec ce domaine principal.
Libellés et codes du référentiel des domaines HAL, relevés le 23 octobre 2026. Le regroupement utilise les codes effectivement publiés dans les notices ; aucun rattachement supplémentaire n’est déduit des intitulés.
Colloques, congrès et rencontres cités — 113 intitulés dans cette sélection
Ces intitulés sont ceux publiés dans les notices HAL retenues par le site. Un intitulé identique peut couvrir plusieurs éditions ; les dates restent celles de chaque notice. Les variations d’écriture restent séparées. Les effectifs comptent une fois chaque identifiant HAL, avant les autres filtres.
Source : métadonnées HAL / CCSD, relevées le 23 octobre 2026. Ce répertoire décrit les travaux déposés ; il ne constitue pas un agenda d’inscription aux événements.
Lire des références de recherche sur logiciels, web et conception numérique. Les axes ci-dessous organisent cette sélection documentaire ; ils ne constituent pas une évaluation critique des travaux. Les références sont nationales ou internationales ; le choix d’un territoire ne filtre pas cette bibliographie. Rechercher un titre, un auteur, des mots-clés, un identifiant HAL ou un DOI.
Notices HAL — métadonnées récupérées le 22 octobre 2026
Source : HAL, archive ouverte développée par le Centre pour la communication scientifique directe (CCSD). Métadonnées bibliographiques initiales récupérées le 22 octobre 2026, réutilisées sous CC0 1.0. Les droits du document lui-même sont précisés sur sa notice officielle.
Cette sélection retient au plus les 200 premiers résultats par recherche sur les titres et mots-clés de HAL, triés par date du travail décroissante, pour les années 2000 à 2026. Les titres et mots-clés sont contrôlés à nouveau pour les termes de chaque axe. Un identifiant HAL est compté une seule fois par site ; la version la plus élevée rencontrée dans les réponses retenues est conservée. Des notices différentes peuvent encore décrire un même travail. La sélection n’est pas exhaustive et son ordre ne constitue pas un classement de qualité.
Articles, communications, thèses, mémoires, rapports et prépublications ont des statuts documentaires distincts. Le dépôt dans une archive et le type indiqué ne suffisent pas à établir une évaluation par les pairs. Les résumés sont ceux fournis dans les métadonnées, attribués aux auteurs de la notice ; ils restent à lire avec le travail complet et son contexte. Leur présence ne vaut pas recommandation médicale, juridique, financière ou technique.
La date du travail, la date de dépôt et la date de modification décrivent des événements différents. Un fichier signalé dans HAL ne garantit pas son accès actuel ; la notice officielle précise les conditions de consultation. Les axes sont documentaires : ils ne localisent pas les auteurs ni les terrains d’étude dans le territoire sélectionné ailleurs sur la page.
Le lien recherche le nom tel qu’indexé ; il ne distingue pas les personnes homonymes.
Champs bibliographiques publiés dans HAL
Champ
Valeur de la notice
Titres et traductions indexés
Gestion des contributions architecturales dans les projets logiciels : Métriques, analyses empiriques et apprentissage machine Managing architectural contributions in software projects : Metrics, empirical analysis and machine learning
Oui — déclaré disponible en libre accès sur HAL ou sur un autre serveur
Type de dépôt publié dans ce relevé
file
Licence du document publiée dans ce relevé
https://about.hal.science/hal-authorisation-v1/
Les liens et l’indicateur décrivent le relevé de métadonnées ; les conditions d’accès peuvent évoluer. Une annexe ou une ressource liée peut avoir des conditions distinctes de celles du fichier principal. La licence affichée reste celle déclarée dans la notice. Source : notice officielle HAL, version 1, identifiant de document 3517320. Définition des champs de l’API HAL ; métadonnées HAL sous CC0.
Structures de recherche indexées dans HAL — 4 fiches reliées
Structures indexées dans la notice HAL tel-03517320, version 1. Relevé et référentiel consultés le 23 octobre 2026. Cette indexation peut inclure des structures parentes ; elle n’attribue pas chacune de ces structures à chaque auteur.
Structures identifiées dans le référentiel HAL — laboratoires, équipes et établissements conservés séparément
IMT - Mines Ales École des MinesSite de Clavières : 6 avenue de Clavières, 30319 Alès CedexSite de Croupillac : Rue Jules Renard, 30100 AlèsSite de Pau : Hélioparc (bâtiment Einstein 1), 2 avenue du Président-Pierre-Angot, 64053 Pau Cedex 9
Les statuts VALID, OLD et INCOMING décrivent le traitement des fiches dans le référentiel. Les dates, adresses et identifiants ne permettent pas de déduire l’activité actuelle d’un organisme ni l’affiliation actuelle d’un auteur. Les codes pays concernent les structures, pas les terrains d’étude.
Autres notices indexées avec IMT MINES ALÈS
1 autre(s) notice(s) dans la sélection du site, avant les filtres de recherche.
Jusqu’à six notices sont affichées par année du travail décroissante. Une structure commune ne prouve pas une collaboration entre les auteurs. Ces nombres décrivent la sélection du site et non la production complète de la structure.
Autres notices indexées avec Université de Montpellier
8 autre(s) notice(s) dans la sélection du site, avant les filtres de recherche.
Jusqu’à six notices sont affichées par année du travail décroissante. Une structure commune ne prouve pas une collaboration entre les auteurs. Ces nombres décrivent la sélection du site et non la production complète de la structure.
Autres notices indexées avec Institut Mines-Télécom [Paris]
31 autre(s) notice(s) dans la sélection du site, avant les filtres de recherche.
Jusqu’à six notices sont affichées par année du travail décroissante. Une structure commune ne prouve pas une collaboration entre les auteurs. Ces nombres décrivent la sélection du site et non la production complète de la structure.
Ce classement décrit l’indexation documentaire du dépôt. Il ne constitue ni un label de qualité, ni une spécialité professionnelle attribuée aux auteurs. Les liens vers d’autres travaux reposent sur un code commun dans les métadonnées et affichent au plus six notices par domaine, par année du travail décroissante. La hiérarchie ci-dessus reprend les identifiants parents du référentiel ; elle ne modifie pas les codes du dépôt.
Auteurs indexés : Quentin Perez. Source : tel-03517320, version 1.
En génie logiciel, l’outillage des processus de développement est aujourd’hui indispensable à la gestion qualitative des projets et peut couvrir différentes phases : conception, codage ou maintenance. Cet outillage protéiforme regroupe les mesures appelées métriques, les systèmes automatisés de production de code et les systèmes d’aide à la décision, prédictifs ou non. Le champ d’application de ces derniers est large : détection de bad smells, classification de tickets, etc. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la production de métriques portant sur la conduite des projets logiciels en s’appuyant sur les contributions au code source et plus particulièrement à l’architecture runtime des applications. Nous utilisons également des méta-données liées à l’historique du projet et à son développement.La première problématique étudiée concerne la classification de tickets logiciels décrivant des bogues. Nous entraînons un réseau de neurones sur un jeu de données reconnu par la communauté scientifique et nous optimisons ses hyper-paramètres à l’aide d’un algorithme génétique. De cette manière, nous obtenons des performances de classification supérieures à l’état de l’art. Ces performances permettent d’envisager l’intégration de notre classifieur dans des outils de gestion de projets ou dans un assistant à la rédaction de tickets.La deuxième question abordée est le turn-over des développeurs contribuant au développement de l’architecture logicielle. La détection des développeurs contribuant de manière majeure ou mineure a déjà été formulée et des métriques dédiées proposées. Cependant, les approches existantes ne se focalisent pas spécifiquement sur le développement de l’architecture. C’est pourquoi nous avons créé un modèle formel ainsi qu’une métrique de contribution au code de l’architecture. Nous validons cette métrique de manière empirique puis nous proposons une analyse des différentes catégories de développeurs extraites par notre métrique. Les résultats mettent en lumière la présence de catégories de développeurs spécifiques dont un noyau de développeurs expérimentés contribuant de manière majeure au code de l’architecture durant toute la vie du projet.La détection des développeurs expérimentés ayant de potentielles connaissances en architectures est également un problème que nous étudions. Contrairement aux approches existantes, nous utilisons l’apprentissage supervisé pour apprendre des profils de développeurs expérimentés. Aucun jeu de données étiquetées n’étant disponible dans la littérature scientifique, nous avons créé un jeu de données dédié. Pour cela nous extrayons plusieurs centaines de développeurs issus de 17 projets open source. Nous calculons ensuite 23 métriques pour chacun des développeurs contribuant à ces projets. Enfin, nous étiquetons notre jeu de données manuellement en utilisant les réseaux sociaux professionnels ainsi que la documentation des projets. Nous entraînons ensuite un classifieur sur ce jeu de données et nous l’évaluons. Nos résultats montrent de bonnes performances sur la détection de profils de développeur expérimentés, ce qui permet d’envisager l’utilisation d’un tel outil pour faciliter le management des projets. Enfin, nous réalisons une étude par croisement des résultats obtenus via la métrique de contribution à l’architecture et ceux obtenus par la classification automatique des développeurs. Cette étude permet d’analyser le profil des développeurs expérimentés. Nous analysons également l’évolution des 23 métriques des développeurs durant leur passage d’inexpérimenté à expérimenté. Les résultats montrent qu’une grande part des développeurs expérimentés sont également des contributeurs majeurs à l’architecture et que le changement de catégorie d’un développeur est multifactoriel.Nous fournissons également une évaluation de la reproductibilité de nos travaux en utilisant des cadres méthodologiques définis pour les études en génie logiciel empirique et en apprentissage automatique.
Résumé fourni dans les métadonnées — anglais
Auteurs indexés : Quentin Perez. Source : tel-03517320, version 1.
In software engineering, tooling is nowadays mandatory for efficient project management and may relates to any project phase: design, coding or maintenance. These various tools consist of measures, called metrics, automated code generation systems and decision support systems, predictive or not. The applications of the latter are numerous: bad smell detection, ticket classification, etc. This thesis studies the proposal of metrics related to software project management based on contributions to its source code and more specifically to the runtime architecture of applications. Meta-information documenting the history of the project and its development are also used.The automated classification of bug tickets is the first studied question. A neural network is trained with a dataset used as a benchmark in the literature. Its hyper-parameters are then optimized thanks to a genetic algorithm. This way, better classification performances than the state of the art are reached. These performances allow for the integration of our classifier to project management tools or ticket writing assistants.The second addressed issue is the turn-over of the developers who take part to the development of software architectures. Detecting major and minor contributors among developers is an already studied topic and related metrics have been proposed. However, existing approaches do not apply more specifically to architecture development. We have thus designed a formal model and a metrics dedicated to contributions to runtime architecture code. Our metrics has been validated empirically on a real project and the extracted developer categories have been analyzed. Results highlight specific developer categories including a core of expert developers who produce major contributions to the architecture code throughout the history of the project.Detecting expert developers with potential architectural proficiencies is also studied. Unlike existing approaches, supervised machine learning is used to classify the profiles of expert developers. As no labelled dataset is available from the scientific community, we have created a dedicated dataset. For this purpose, hundreds of developer accounts have been extracted from 17 open-source projects. 23 metrics are then calculated for each developer participating to these projects. Finally, the dataset is manually labelled thanks to information from professional social networks and projects’ documentation. Good performance on detecting expert developer profiles is achieved, so that this kind of approach could be used to assist project management.Finally, a cross-over study is conducted, combining results from the runtime architecture contribution metrics and results from the expert developer detection. This study enables to analyze the profiles of the retrieved expert developers. We also analyze the evolution of the 23 metrics that compose the profiles when non-expert developers become experts. Results show that a large number of expert developers are also major contributors to the architecture and that developer profile evolution is multifactorial.We also provide an evaluation of reproducibility for our work based on methodological best practices proposed for studies in empirical software engineering and machine learning.
Les résumés restituent les métadonnées du dépôt. Pour apprécier les résultats, la méthode et les limites du travail, consultez le document et son contexte. Métadonnées HAL sous CC0.