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298,669 tools. Last updated 2026-07-14 16:04

"Configuration d'un compte professionnel pour les réseaux sociaux" matching MCP tools:

  • Recherche plein texte dans la jurisprudence judiciaire, exécutée localement et affranchie de toute obligation d'authentification gouvernementale. Exploite l'index FTS5 des archives publiques DILA (~620 000 décisions : Cour de cassation, 36 cours d'appel, Conseil constitutionnel). Scoring BM25 disponible mais tri appliqué par ordre chronologique décroissant. **Couverture connue** : la base contient un sous-ensemble des arrêts publiés par les CA en open data DILA (~73 000 arrêts CA, principalement depuis 2007). Tous les arrêts ne sont PAS dans la base ; un faux négatif n'implique donc pas que l'arrêt n'existe pas. En cas de bredouille, suggérer à l'utilisateur de chercher sur Légifrance ou via PISTE (`search_judiciaire`). **Recherche par numéro de RG** : pour les arrêts CA, utiliser le param `numero_rg` (lookup direct, normalise les variantes 21/05835, 21-05835, 2105835). Pour les pourvois Cass, utiliser `query` avec le numéro (ex: query="21-12.345"). ⚠️ Les résultats ne contiennent qu'un SNIPPET tronqué (`snippet`), pas le texte intégral. Pour lire une décision en entier, appeler `get_decision_judiciaire_libre(id)` avec l'id retourné (format `JURITEXT*` Cass / cours d'appel, `CONSTEXT*` Conseil constitutionnel). Ne pas se fier au snippet seul pour conclure sur le contenu. Args: query: mots-clés (ex : "licenciement abusif"). FTS5 supporte `"phrase exacte"`, `mot1 AND mot2`, `mot*` (préfixe). Optionnel si `numero_rg` est fourni. juridiction: filtre optionnel : "cassation" / "appel" / "constit". numero_rg: numéro RG d'un arrêt CA (ex: "21/05835"). Lookup direct qui matche toutes les variantes typographiques. date_min: date min ISO (YYYY-MM-DD), optionnel date_max: date max ISO (YYYY-MM-DD), optionnel limit: nombre maximum de résultats (défaut 20)
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  • Cherche les décisions qui citent EXPLICITEMENT un article de loi donné. Exploite l'index FTS5 sur les sources jurisprudence disponibles pour matcher les formulations courantes de citation (`"article 1382 du code civil"`, `"art. L. 1152-1 du Code du travail"`, etc.). Cross-référencement inverse : partant d'un article, on trouve la jurisprudence pertinente. **LIMITATION CONNUE** : ce tool trouve UNIQUEMENT les citations explicites du numéro d'article. Il ne capte PAS : - les références indirectes ("conformément aux dispositions du Code civil relatives à la responsabilité délictuelle…") - les renvois à une section entière sans numéro précis - les citations du code par abréviation seule sans article ("en vertu du CT") Pour une recherche conceptuelle plus large, préférer `search_all` avec l'expansion thésaurus (ex: "harcèlement" → inclut "intimidation" etc.). Args: code: code court de l'article (ex : "CT", "CC") num: numéro de l'article (ex : "L1152-1", "1240") sources: liste optionnelle de sources à interroger parmi ["dila", "jade", "cedh", "cjue"]. Par défaut : toutes. limit: nombre de décisions par source (défaut 20, max 50) Returns: dict `{"code", "num", "total", "per_source": {source: count}, "decisions": [{source, id, juridiction, date, title, extract}]}`
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  • Population d'une COMMUNE (code INSEE 5 car.), d'un DÉPARTEMENT (2-3 car.) OU d'un IRIS infracommunal (9 car.) — granularité auto-détectée par la longueur du `code`. Retourne un `LookupResult` discriminé par `found`. - IRIS (9 car., ex `751103701` = commune `75110` + IRIS `3701`) : population totale du quartier au Recensement 2022 (champ `population`, comptes bruts), + `libelle`, `code_commune`, `type_iris` (H/A/D/Z). Source : INSEE RP 2022 (table ingérée, géo 01/01/2024). Maille la plus fine (quartier) pour les villes ; en zone peu dense la commune = 1 IRIS (`type_iris` Z, code `COM+0000`). Pour le profil démographique détaillé d'un îlot ou d'un bassin (âge, CSP, familles, revenu), utiliser `profil_iris`. - Commune (5 car., ex `75056` Paris, `13055` Marseille, `2A004` Ajaccio) : PMUN/PCAP/PTOT. Source INSEE Melodi (DS_POPULATIONS_REFERENCE). PMUN = base légale DREES. Commune fusionnée → `found: false` + orientation `autocomplete_commune`. INSEE n'expose PAS les arrondissements PLM (75101-75120, 13201-13216, 69381-69389) → passer la commune-mère ou le département. - Département (2-3 car., ex `75`, `59`, `2A`, `971`) : Mayotte (`976`) ABSENTE de Melodi → `lookupNotFound`. Alias acceptés : `code_insee`/`codeInsee`/`insee`, `code_dept`/`dept`/`departement`/`code_departement`, `code_iris`/`iris` → `code`.
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  • Catalog des actions disponibles sur eyeot ERP. Sans argument : liste les modules et compteur d'actions. Avec `module='rh'` : liste toutes les actions RH (employes, conges, paie, formations…). Avec `action='rh.employes.create'` : retourne le détail (path, méthode, params, schema body). Avec `search='facture'` : recherche les actions matchant. Toujours appeler eyeot_help AVANT eyeot_call pour découvrir l'action exacte.
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  • Recherche sémantique ciblée sur la jurisprudence du Conseil d'État (base ArianeWeb, ~270 000 décisions). Moteur exclusif disposant d'un véritable algorithme de pertinence (Sinequa) avec extraction de contexte. À privilégier systématiquement pour le droit public. EXTRACTION DU TEXTE : les ids retournés (`/Ariane_Web/AW_DCE/|XXXXXX`) sont DÉSORMAIS exploitables directement par `get_decision_text(id)` (récupération live via le plugin Sinequa). ⚠️ COUVERTURE : cet index ArianeWeb (Sinequa) couvre MAL les arrêts anciens/fondateurs (avant ~1990). Si une recherche ici renvoie 0, NE PAS conclure que l'arrêt est absent de JusticeLibre : le bulk JADE (`search_admin`) couvre le CE depuis 1873 (Trompier-Gravier 1944, PGD, etc. inclus). Et si tu connais déjà l'id Légifrance `CETATEXT…` d'un arrêt, `get_decision_text("CETATEXT…")` le sort directement du bulk. Consigne de recherche : limiter les requêtes à 2-5 mots-clés distinctifs ; les requêtes en phrase complète retournent généralement zéro résultat. Args: query: mots-clés de recherche (ex : "référé liberté", "QPC 145") limit: nombre maximum de résultats (défaut 20) offset: décalage pour paginer (défaut 0). Réitérer avec offset=20, offset=40, etc. pour obtenir les pages suivantes.
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Matching MCP Servers

Matching MCP Connectors

  • Récupère une décision administrative par son **numéro de requête exact**. Couvre toutes les juridictions : Conseil d'État, cours administratives d'appel (CAA), tribunaux administratifs (TA). Utilise un lookup SQL exact sur le champ `numero` — pas de FTS5, pas de faux positifs. ⚠️ **Désambiguïsation indispensable** : un même numéro à 7 chiffres (ex: 2200433) est partagé par 24+ tribunaux administratifs différents (chaque TA a sa propre série annuelle qui repart à 1). Sans `juridiction`, tu obtiens un homonyme au hasard parmi 24 — souvent pas le bon. **Si tu sais quelle juridiction a rendu la décision, passe-la TOUJOURS.** Args: numero: numéro de requête (ex : "2200433", "2116343", "497566") juridiction: identifiant de la juridiction. **Recommandé pour tout numéro à 7 chiffres** (TA/CAA codifié). Formats acceptés : - **Nom long (recommandé)** : "Cour administrative d'appel de Lyon", "Tribunal administratif de Paris", "Conseil d'État" (avec ou sans accent, casse libre). Matching tolérant via extraction de ville. - **Code court** : "TA69", "TA75", "CAA69", "CE", "CE-CAA". ⚠️ Les codes courts peuvent rater les arrêts anciens (id CETATEXT* historiques) pour lesquels le mapping interne échoue. Si tu sais le nom long, préfère-le. Note : "Lyon" seul est ambigu (TA Lyon ou CAA Lyon) — préférer le nom complet pour éviter la collision. Returns: Décision avec métadonnées (id, juridiction, numero, date, titre), ou `{"error": "introuvable"}` si aucun résultat dans JADE. Exemples : get_admin_decision("2200433", juridiction="Tribunal Administratif de Lyon") → DTA_2200433_20230214 (TA Lyon, 14 fév 2023, RSA dérogatoire) get_admin_decision("473286") # CE n'a pas de doublon, juridiction inutile → DCE_473286_20231123 (CE, non-admission du pourvoi sur la précédente)
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  • Retourne la fraîcheur des dumps de données ingérés côté serveur : FINESS DREES (bimestriel), Annuaire Santé Ameli (hebdomadaire), RPPS / Annuaire Santé ANS (mensuel), Centres de Santé CNAM (hebdomadaire). Pour chaque source : `last_success_at` ISO timestamp, `last_success_row_count`, `last_attempt_at`, `last_attempt_status`, `staleness_days` (jours depuis la dernière ingestion réussie), `cadence_hint` (cadence attendue côté éditeur). Usage typique : avant un audit territorial ou une analyse temporelle, le caller appelle ce tool pour savoir si les données sont à jour. Une `staleness_days > 90` côté FINESS = alerte (dernier sync DREES manqué), `> 14` côté Ameli = alerte (job hebdo cassé), `> 45` côté RPPS = alerte (job mensuel cassé), `> 14` côté CDS = alerte (job hebdo cassé). Les sources LIVE (DINUM Recherche Entreprises, INSEE SIRENE V3.11, ANS FHIR live) ne sont PAS listées ici puisqu'elles n'ont pas de cycle d'ingestion — leur fraîcheur est celle des API amont (live, ~secondes). Cache serveur : 5 minutes. Coût : 1 SELECT sur `ingest_log` au pire (sinon hit cache).
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  • Liste des établissements FINESS par famille, avec filtre département ou commune optionnel. Pas de rayon — pour énumération exhaustive d'une zone administrative. 24 familles disponibles : mco, ssr, sld, had, psychiatrie, dialyse, ambulatoire, labo, imagerie, pharmacie, msp_cpts, ehpad, residence_autonomie, senior_accompagnement, ssiad, aide_domicile, handicap_enfants, handicap_adultes, addictologie, enfance_protection, pmi, hebergement_social, prevention_sante, groupement. V0.19.0 : accepte `nom_commune` (string) comme alternative à `code_insee` (résolu via geo.api.gouv.fr). XOR strict — passer SOIT `departement` SOIT `code_insee` SOIT `nom_commune` (combinable avec `departement` qui agit alors comme hint de désambiguïsation pour homonymes type "Saint-Martin"). Aucun param zone = France entière (acceptée). Source : FINESS / DREES. Note : champ `email` toujours `null` (non exposé par FINESS public). Note : `raison_sociale` provient du dump DREES qui abrège les libellés longs (~38 car. max, ex 'CERBALLIANCE HA' pour 'CERBALLIANCE HAZEBROUCK'). Pour le nom légal complet, cross-check via SIREN/SIRET (entreprise_by_siren / etablissement_by_siret). Lentille : un filtre `familles` compte les établissements par leur catégorie FINESS *principale*. Les activités hébergées dans un site d'une autre catégorie (ex. plateau de biologie d'un hôpital sous `famille=labo`) ne sont pas comptées — voir le champ `perimetre` de la réponse. La famille `imagerie` renvoie le plus souvent 0 résultat (FINESS ne répertorie pas les cabinets d'imagerie).
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  • Récupère le détail d'un Centre de Santé (CDS) par son numéro FINESS. Différenciateur métier vs `etablissement_by_finess` : expose **carte_vitale**, **APCV**, et **spécialités exercées sur place** (Annexe A CNAM). Retourne un `LookupResult` discriminé par `found`. `found: true` → payload CDS complet (raison sociale, accepte_carte_vitale/apcv, specialites.codes/libelles alignés, type_etab 124/125, adresse, coords centroïde commune, telephone). `found: false` → `{found: false, key, lookupStatus: 'not_found', message}` quand le numéro FINESS pointe vers une structure non-CDS (hôpital, EHPAD, labo) ou un CDS très récent (CNAM latence ~1 sem). Source : Annuaire santé Ameli, Assurance Maladie (sync hebdomadaire CNAM, mention obligatoire L.1461-2 CSP). Pour les structures non-CDS, utiliser `etablissement_by_finess`. Alias acceptés : `numFiness`/`finess`/`etab_finess` → `num_finess`.
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  • Vue 360 d'un établissement de santé en 1 appel (V0.10). Pendant naturel de `panorama_sante_territoire` côté **site** : agrège en parallèle (a) identification FINESS DREES (raison sociale, adresse, téléphone), (b) statut administratif SIRENE via le resolver SIRET (verdicts site + groupe, best_match, SIREN explorés, dinum_errors, explication LLM-friendly), (c) professionnels rattachés via num_finess (sample borné + flag `truncated` si le site a plus de PS — PAS un count total), (d) historique INSEE (timeline périodes administratives par SIRET candidat). Remplace 3 appels MCP individuels (`verifier_site_actif` + `rpps_dans_etablissement` + `historique_etablissement`) par 1 seul. Utile pour : prospection (qualifier un site avant outreach), audit territorial (cross-check rapide d'un FINESS suspect), enrichissement CRM en batch. **Format de retour** : objet `LookupResult`. Quand `found: true`, payload avec 4 sections (finess, statut_site, professionnels, historique). La section `historique` peut être `available: false` quand le FINESS existe mais qu'aucun SIRET candidat n'a été identifié (RPPS vide + DINUM 0 match) — dans ce cas le `message` reprend celui de `historique_etablissement`. Quand `num_finess` est absent de FINESS DREES, retourne `{found: false, lookupStatus: 'not_found', message}`. Coût : 3 sous-appels parallèles. Cache PostgreSQL absorbe la duplication FINESS-RPC ; le pivot RPPS→DINUM est exécuté en double (verifier + historique partagent la cascade), surcoût p95 ≤ 600 ms — acceptable pour un agrégateur. Pour les besoins ciblés (juste le verdict, juste l'historique), préférer les tools individuels. Payload lourd (~7K tokens) : passer `historique_detail: false` pour un retour allégé (résumé au lieu des timelines SIRENE complètes) en usage batch. Alias acceptés : `numFiness`/`finess`/`id` → `num_finess`.
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  • Étude d'implantation labo en 1 appel (V0.23). Géocode l'adresse cible puis agrège EN PARALLÈLE 7 sections : `territoire` (densités PS commune vs national + établissements), `demande` (profil démographique du BASSIN — rayon — via profil_iris : âge, CSP, revenu pondéré), `concurrents` (labos FINESS), `pourvoyeurs` (MCO/EHPAD/SSR/dialyse — drivers écosystémiques), `prescripteurs` (médecins RPPS + IDEL Ameli), `cds` (centres de santé), `referentiels` (qualité couverture FINESS↔SIRENE). Remplace ~15 appels MCP individuels par 1. Renvoie des RÉSUMÉS (count / top-N / moyenne), JAMAIS de listes brutes. AUCUNE interprétation métier (pas de 'désert médical' ni de verdict GO/NO-GO) — le caller LLM applique sa grille. DÉGRADATION (lis `couverture` — 1 drapeau par section) : `"ok"` | `"partiel:<raison>"` | `"indisponible:<raison>"`. Si une source est down, SA section est flaggée et le RESTE est renvoyé — comble alors le trou via l'outil unitaire correspondant (etablissements_finess_in_radius, professionnels_rpps_in_radius, densite_sante, centres_sante_in_radius…). Échec d'ANCRAGE (géocodage KO / adresse douteuse / code INSEE indérivable) = rejet total (RangeError). Pièges internalisés : Paris/Lyon/Marseille basculés sur le département (`meta.plm_mode=true`) ; `prescripteurs` expose `precis_count` (PS géolocalisés à l'adresse, pas au centroïde commune) ; `cds` sans distance individuelle (centroïde commune). WORKFLOW : appelle CET outil pour DÉMARRER une étude, puis creuse les sections `partiel`/`indisponible` via les unitaires, puis `enrichir_concurrents` sur le top 3 de `concurrents.top`. Sources : IGN (géocodage), FINESS DREES, RPPS/ANS, Ameli/CNAM, INSEE/FILOSOFI, SIRENE/DINUM.
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  • Enquête approfondie sur le top concurrents (V0.23). Pour chaque FINESS : statut actif + taille d'équipe + historique récent (inspect_site), signal M&A — rebranding en cours — (compare raison sociale FINESS vs RPPS), groupe parent (entreprise_by_siren : Biogroup/Cerballiance/… + `est_grand_groupe`). Cap dur `max=3` (inspect_site ~7 K tokens/appel — JAMAIS 10+). Drapeau `couverture` PAR concurrent (`"ok"` | `"partiel:<raison>"`) : un concurrent qui échoue n'annule pas les autres. Typiquement appelé sur `concurrents.top[0..2].finess` renvoyés par panorama_implantation_complet. Sources : FINESS/ANS, RPPS/ANS, SIRENE/DINUM.
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  • Renvoie toutes les versions historiques d'un article de loi, du plus ancien au plus récent. Utile pour construire une "timeline" de l'article et comprendre son évolution (ex : un article modifié en 1964, 1994, 2016 aura 3-4 lignes avec `date_debut`, `date_fin`, `etat`, `texte` distincts). Args: code: code court (voir get_law_article pour la liste des 22 codes) num: numéro de l'article Returns: dict avec `code`, `code_long`, `num`, `count`, `versions` (liste ordonnée par `date_debut` ascendante).
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  • Décisions admin **récentes** triées chronologiquement (API live). Priorité au récent : tri par date de lecture décroissante, pas par pertinence. Utile pour "actualité d'une juridiction" mais PAS pour trouver la jurisprudence pertinente sur un sujet — pour cela, utiliser `search_admin` (bulk JADE avec BM25 ranking). Périmètre : CE + 9 CAA + 40 TA (incluant l'outre-mer), depuis ~2022. Les identifiants générés (formats `DCE_*`, `DTA_*`, `DCAA_*`) sont nativement compatibles avec l'outil `get_decision_text`. Args: query: mots-clés de recherche juridiction: code de la juridiction. Exemples : - "CE" — Conseil d'État - "CE-CAA" — Conseil d'État + cours administratives d'appel - "TA69" — Tribunal administratif de Lyon - "TA75" — Tribunal administratif de Paris - "CAA69" — Cour administrative d'appel de Lyon Les codes "TA" ou "CAA" isolés retournent un résultat vide — un code spécifique est requis. Consulter `list_juridictions` pour la nomenclature complète. limit: nombre maximum de résultats (défaut 20)
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  • Recherche pondérée par pertinence BM25 sur la jurisprudence administrative complète (Conseil d'État + 9 CAA + 40 TA). Source : bulk JADE DILA (~550 k décisions full text). Contrairement aux outils `search_admin_recent*` qui trient par date, celui-ci classe par pertinence sémantique des mots-clés. Indispensable pour trouver LES bonnes décisions sur un sujet sans dépendre de l'ancienneté. ⚠️ **Si tu cherches par numéro de requête (7 chiffres ex: 2200433)**, utilise plutôt `get_admin_decision(numero, juridiction=...)` qui fait un lookup SQL exact. La recherche FTS5 d'un numéro court ne le trouve que dans les décisions qui le **citent** dans leur texte (ex: décision de cassation), pas la décision identifiée par ce numéro. Args: query: mots-clés (opérateurs FTS5 : AND/OR/NOT, "phrase exacte", mot*) juridiction: filtre par fragment de nom de juridiction. Ex : "Lyon" → toutes les décisions Lyon (TA + CAA), "Tribunal Administratif de Lyon" → uniquement TA Lyon. Combiné en FTS5 AND avec la query principale. sort: "relevance" (défaut, BM25) ou "date_desc" / "date_asc" date_min: limite inférieure ISO YYYY-MM-DD (optionnel) date_max: limite supérieure ISO YYYY-MM-DD (optionnel) limit: nombre de résultats (défaut 20, max 50) offset: pagination Returns: {"total", "returned", "decisions": [...]} avec extracts BM25.
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  • Récupère le détail d'un établissement par son SIRET (14 chiffres) via l'API SIRENE INSEE V3.11 : raison sociale de l'unité légale, enseigne commerciale, NAF de l'établissement, dates de création/fermeture, statut administratif actif/fermé, adresse complète, tranche d'effectif. Source : SIRENE INSEE V3.11 (api.insee.fr). **Format de retour** : objet `LookupResult` discriminé par `found`. - `found: true` → établissement à plat (`siret`, `siren`, `actif`, `dateFermeture`, `enseigne`, `adresse`, …) - `found: false` → `{ found: false, key, lookupStatus: 'not_found', message }`. Cas typiques : clé `INSEE_SIRENE_API_KEY` non configurée côté serveur (message explicite), SIRET inexistant SIRENE, diffusion partielle INSEE. ⚠️ Différence avec `entreprise_by_siren` : ce tool renvoie UN établissement précis (un site), alors que `entreprise_by_siren` renvoie l'unité légale + sa liste d'établissements. Pour détecter un SIRET fermé encore listé actif côté FINESS, lire `actif: false` + `dateFermeture`. **Pas de coords** : l'endpoint INSEE `/siret/<siret>` ne renvoie pas les coordonnées GPS. Pour géolocaliser, croiser avec `geocode_adresse` côté caller ou utiliser `entreprises_in_radius`. Rate limit INSEE : 30 req/min (retry-after géré côté serveur).
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  • Trouve les PS dans un rayon via RPPS (Annuaire Santé ANS — **tous statuts** : libéraux + salariés + mixtes + remplaçants ; vs `professionnels_in_radius` Ameli = libéraux conventionnés seuls). **Param critique `precise_only`** — Défaut `false` (mode hybride). À `true` : ne renvoie que les PS géolocalisés précisément (`distance_km` exacte au m près) — recommandé pour rayons courts (<3 km), classement intra-commune, "PS à <500 m d'une adresse". Chaque résultat porte `geo_precision` ∈ : - `"adresse"` — coords BAN rue/lieu-dit/bâtiment, `distance_km` exacte. - `"etablissement_finess"` — coords du site FINESS (via `num_finess`), `distance_km` exacte au site. - `"centroide_commune"` — centroïde commune (~3 km), `distance_km` IDENTIQUE pour tous les PS de la commune — ne PAS l'utiliser pour classer individuellement, seulement comme filtre de zone. Couverture actuelle : ~68,5 % précis, ~31,5 % `centroide_commune` résiduel. Mode hybride = précis (granularité adresse) + centroïde (granularité commune) fusionnés et triés globalement par `distance_km`. Filtres : `profession_codes` (ex: `["10"]` Médecin, `["60"]` Infirmier), `savoir_faire_codes` (spécialité fine DES/DESC), `mode_exercice_codes`. Codes mode_exercice ANS : L libéral, S salarié, M mixte, R remplaçant, B bénévole, A autre. Catégorie par défaut : Civil (C, ~97 % — libéraux, salariés privés, hospitaliers contractuels). Opt-in : `include_agents_publics: true` ajoute Agents publics (M, ~0,3 % — PH titulaires, ARS, CNAM, Éducation nationale, PMI, militaires SSA) ; `include_etudiants: true` ajoute Étudiants (E, ~2,5 % — internes, externes, élèves IDE/SF). Réf : https://mos.esante.gouv.fr/NOS/TRE_R09-CategorieProfessionnelle/. ATTENTION nomenclatures : les codes ANS (`profession_code`, `savoir_faire_code`) sont une nomenclature DISTINCTE des codes Ameli (`specialite_code`, `type_ps_code`) — un même nombre désigne des choses différentes (ex: '10' = Médecin côté ANS, Neurochirurgien côté Ameli). Ne JAMAIS passer un code Ameli à un paramètre ANS : le filtre renverrait vide sans erreur. Découvrir les codes ANS via `lister_nomenclature(referentiel:'rpps_savoir_faire')`. Source : Annuaire Santé, Agence du Numérique en Santé (ANS) — Licence Ouverte v2.0
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  • Liste tous les PS d'un département via RPPS (libéraux + salariés). Pour les libéraux conventionnés uniquement, préférer `professionnels_par_specialite_dept` (Ameli). Re-paginer via `offset` tant que `truncated=true`. Chaque résultat géolocalisé porte `geo_precision` ∈ {`"adresse"`, `"etablissement_finess"`, `"centroide_commune"`} — lire ce champ pour évaluer la fiabilité des `coords` (précise BAN/FINESS au m près vs centroïde commune ~3 km, non discriminant intra-commune). Filtres optionnels : `profession_code`, `savoir_faire_code`, `mode_exercice_code`. Catégorie par défaut : Civil (C, ~97 % — libéraux, salariés privés, hospitaliers contractuels). Opt-in : `include_agents_publics: true` ajoute Agents publics (M, ~0,3 % — PH titulaires, ARS, CNAM, Éducation nationale, PMI, militaires SSA) ; `include_etudiants: true` ajoute Étudiants (E, ~2,5 % — internes, externes, élèves IDE/SF). Réf : https://mos.esante.gouv.fr/NOS/TRE_R09-CategorieProfessionnelle/. ATTENTION nomenclatures : les codes ANS (`profession_code`, `savoir_faire_code`) sont une nomenclature DISTINCTE des codes Ameli (`specialite_code`, `type_ps_code`) — un même nombre désigne des choses différentes (ex: '10' = Médecin côté ANS, Neurochirurgien côté Ameli). Ne JAMAIS passer un code Ameli à un paramètre ANS : le filtre renverrait vide sans erreur. Découvrir les codes ANS via `lister_nomenclature(referentiel:'rpps_savoir_faire')`. Source : Annuaire Santé, Agence du Numérique en Santé (ANS) — Licence Ouverte v2.0
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  • Liste les PS rattachés à un établissement FINESS (`num_finess` 9 chiffres). Pivot RPPS↔FINESS — répond à "qui travaille dans ce labo / hôpital / clinique ?". Le `mode_exercice` distingue les libéraux exerçant sur place (vacations) des salariés. Couverture : RPPS expose ce lien quand le PS l'a déclaré ; salariés CH/CHU/cliniques bien couverts. Sortie compacte : `coords` et `distance_km` sont `null` (le tool est par établissement, pas spatial — pour la géoloc, pivoter via `etablissement_by_finess` sur le `num_finess`). Catégorie par défaut : Civil (C, ~97 % — libéraux, salariés privés, hospitaliers contractuels). Opt-in : `include_agents_publics: true` ajoute Agents publics (M, ~0,3 % — PH titulaires, ARS, CNAM, Éducation nationale, PMI, militaires SSA) ; `include_etudiants: true` ajoute Étudiants (E, ~2,5 % — internes, externes, élèves IDE/SF). Réf : https://mos.esante.gouv.fr/NOS/TRE_R09-CategorieProfessionnelle/. Source : Annuaire Santé, Agence du Numérique en Santé (ANS) — Licence Ouverte v2.0
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