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
Runtime safety monitoring of ML-based perception functions in autonomous systems Développement d'un cadre générique pour surveiller et gérer la sécurité des systèmes autonomes pendant l'exécution
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 2, identifiant de document 4342588. Définition des champs de l’API HAL ; métadonnées HAL sous CC0.
Structures de recherche indexées dans HAL — 10 fiches reliées
Structures indexées dans la notice HAL tel-04342588, version 2. 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
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 Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes
2 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 Équipe Tolérance aux fautes et Sûreté de Fonctionnement informatique
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 Institut National Polytechnique (Toulouse)
21 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 : Raul Sena Ferreira. Source : tel-04342588, version 2.
Les classificateurs d'images d'apprentissage automatique (ML) de haute précision ne peuvent garantir qu'ils n'échouera pas à l'opération. Ainsi, leur déploiement dans des applications critiques pour la sécurité telles que véhicules autonomes est encore une question ouverte. L'utilisation de mécanismes de tolérance aux pannes tels que moniteurs de sécurité (SM) est une direction prometteuse pour maintenir le système dans un état sûr malgré les erreurs de le classificateur ML. Comme la prédiction du ML est l'information de base ayant un impact direct sur la sécurité, de nombreux travaux se concentrent sur la surveillance du modèle ML lui-même. Cette thèse porte sur de telles approches en couvrant tous les aspects nécessaires pour construire, tester et évaluer le SM en perception fonctions construites avec ML, qui peuvent être résumées comme suit : 1) Une littérature abondante revue dans laquelle nous introduisons une nouvelle taxonomie de la littérature existante concernant la menace l'identification, l'élicitation des exigences, la détection des défaillances et des réactions, et l'évaluation. 2) Un nouveau cadre de référence pour l'analyse comparative de ces SM, couvrant l'ensemble du pipeline, à partir de données génération à l'évaluation. 3) Un test de simulation évolutive de la perception critique pour la sécurité systèmes, qui est capable de diminuer, au moins 10 fois, le temps nécessaire pour trouver un ensemble de risques dans des scénarios critiques pour la sécurité tels que la simulation d'un système de freinage d'urgence autonome. 4) Une nouvelle approche SM hybride pour la surveillance de la sécurité des classificateurs ML.
Résumé fourni dans les métadonnées — anglais
Auteurs indexés : Raul Sena Ferreira. Source : tel-04342588, version 2.
High-accurate machine learning (ML) image classifiers cannot guarantee that they will not fail at operation. Thus, their deployment in safety-critical applications such as autonomous vehicles is still an open issue. The use of fault tolerance mechanisms such as safety monitors (SM) is a promising direction to keep the system in a safe state despite errors of the ML classifier. As the prediction from the ML is the core information directly impacting safety, many works are focusing on monitoring the ML model itself. This thesis focuses on such approaches by covering all necessary aspects to build, test, and evaluate SM in perception functions built with ML, which can be summarized into the following: 1) An extensive literature review in which we introduce a new taxonomy of the existing literature regarding threat identification, requirements elicitation, detection of failure and reaction, and evaluation. 2) A new baseline framework for benchmarking such SM, covering the entire pipeline, from data generation to evaluation. 3) An evolutionary simulation testing of safety-critical perception systems, which is capable of decreasing, at least 10 times, the amount of time to find a set of hazards in safety-critical scenarios such as autonomous emergency braking system simulation. 4) A new hybrid SM approach for safety monitoring of ML classifiers.
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.