Dans ce cahier, nous décrivons notre approche pour la soumission aux tâches de proposition d'actions temporelles (tâche 3) et de localisation d'actions temporelles (tâche 4) du défi ActivityNet organisé lors de la CVPR 2017. Étant donné que la précision dans la tâche de classification d'actions est déjà très élevée (presque 90 % dans le dataset ActivityNet), nous pensons que le principal goulot d'étranglement pour la localisation d'actions temporelles réside dans la qualité des propositions d'actions. Par conséquent, nous nous concentrons principalement sur la tâche de proposition d'actions temporelles et proposons un nouveau modèle de proposition basé sur un réseau convolutif temporel. Notre approche atteint des performances à l'état de l'art tant pour la tâche de proposition d'actions temporelles que pour celle de localisation d'actions temporelles.