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Newsletter #1 - Février 2013 |
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Voici le 1er numéro de la lettre électronique MADD Maths - Mathématiques Appliquées Divulguées et Didactiques - une initiative de la SMAI en direction du grand public et notamment des lycéen(ne)s qui s'inspire du projet italien du même nom, lancé par la SIMAI en 2009 (voir site web, en italien).
Notre objectif est de montrer que les mathématiques sont un domaine très dynamique, où il y a encore beaucoup de choses à découvrir, qui est très utile, avec des applications parfois inattendues ou amusantes, et donner envie, qui sait, à certain(e)s d'entre vous, de vouloir en savoir plus. Les maths ont parfois un côté mystérieux, notre but est de lever un peu le voile, vous en divulguer quelques secrets. Les maths peuvent sembler quelquefois compliquées, nous essayerons de rester accessibles.
Ce projet est complémentaire de nombreuses initiatives ayant des visées similaires, qui sont notamment recensées par Animath. Nous travaillerons notamment avec nos amis italiens et aussi avec le site Images des Maths. Le rythme des lettres sera d'environ 4 par an.
Nous vous remercions de faire passer ce message auprès de toutes personnes susceptibles d'être intéressées et, si vous êtes enseignant, nous vous serions très reconnaissant d'inciter vos élèves à s'abonner. Bien entendu, il vous sera possible à tout moment de se désabonner. |
En espérant que cette lettre vous captivera !
L'équipe de rédaction de la lettre MADD Maths.
La réponse est non, absolument pas. Apporter des contributions belles et utiles aux mathématiques nécessite de beaucoup travailler, de se spécialiser dans un domaine, d'apprendre des choses dans d'autres domaines, de poser des questions, de parler aux autres mathématiciens, et de réfléchir aux grandes lignes du paysage mathématique considéré. Et oui bien sûr, une intelligence raisonnable, de la patience, de la matûrité sont aussi nécessaires. Mais en aucun cas on aurait besoin de posséder une sorte de gène magique du génie mathématique ou d'autres super-pouvoirs, qui inspireraient spontanément, et à partir de rien, des idées profondes ou des solutions totalement inattendues à des problèmes.
L'image du génie solitaire est complètement à côté de la plaque
L'image d'Epinal du génie solitaire (et sans doute complètement fou) -
qui ignore tout de la littérature et des autres connaissances
conventionnelles et qui parvient par je ne sais quelle inspiration
inexplicable (gonflée sans doute par un brin de souffrance exaltée) à
trouver une solution à couper le souffle à un problème qui jusque là
déroutait tous les experts - est charmante et romantique, mais elle est
complètement à côté de la plaque, du moins dans le monde des
mathématiques modernes. Certes, il arrive parfois qu'il y ait des
résultats et des idées spectaculaires, profondes et remarquables, bien
sûr, mais ils sont arrachés aux années, aux décennies ou même aux
siècles de travail régulier et d'avancées de beaucoup de grands
mathématiciens : passer d'une étape de compréhension à la suivante peut
être hautement non-trivial, et parfois même plutôt inattendu, mais quoi
qu'il en soit, cela repose plus sur la fondation de travaux antérieurs
que sur du totalement neuf (par exemple c'est le cas pour le travail
de Wiles sur le dernier théorème
de Fermat , ou celui de Perelman sur
la conjecture
de Poincaré ). En fait, je trouve que la réalité de la recherche mathématique
aujourd'hui - dans laquelle les avancées se font naturellement comme
l'aboutissement de dures années de travail, dirigées par l'intuition,
la littérature, et un poil de chance - est bien plus satisfaisante que
l'idée romantique que j'en avais autrefois étant étudiant en
mathématiques, progressant essentiellement grâce aux inspirations
mystiques de quelques rares lignées de "génies". Ce "culte du génie",
de fait, pose un certain nombre de problèmes, puisque personne n'est
capable de produire ces (très rares) inspirations sur quelque sujet que
ce soit avec un taux d'erreur correct. (Si quelqu'un prétend le
contraire, je vous recommanderais le plus grand scepticisme.) Essayer
de se comporter de cette impossible manière peut rendre certaines
personnes excessivement obsédées par les "grands problèmes" ou les
"grandes théories", elle peut faire perdre à d'autres le sain
scepticisme sur leur propre travail ou sur leurs outils, et elle peut
décourager d'autres encore de travailler dans les mathématiques. De
plus, attribuer le succès au seul talent inné (qui est hors contrôle)
plus que sur l'effort, l'organisation, la formation (qui sont sous
contrôle) peut aboutir à d'autres problèmes encore.
C'est une erreur courante de confondre qualité absolue et qualité comparée
Bien sûr, même si on rejette la notion de génie, on ne peut pas nier le fait qu'à chaque instant, certains mathématiciens sont plus rapides, plus expérimentés, plus érudits, plus efficaces, plus soigneux, ou plus créatifs que d'autres. Pourtant, cela n'implique pas que seuls devraient faire des mathématiques les mathématiciens les meilleurs ; c'est une erreur courante de confondre qualité absolue et qualité comparée. Le nombre de domaines intéressants de recherche mathématique et de problèmes à résoudre est vaste - bien plus vaste que ce qui pourrait être couvert en détail par les seuls mathématiciens les "meilleurs", et parfois les outils et les idées que l'on peut avoir parviennent à trouver quelque chose que les autres bons mathématiciens auraient regardé de trop loin, sans compter sur le fait que même les plus grands mathématiciens ont toujours des faiblesses dans certains aspects de leur recherche mathématique. À partir du moment où l'on a une formation, de la motivation, et du talent en quantité raisonnable, il y aura toujours une part des mathématiques où l'on pourra faire une contribution solide et utile. Il se peut que ce ne soit pas la partie des mathématiques la plus prestigieuse, mais en fait ça a tendance à être plutôt sain ; dans pas mal de cas l'application d'une technique ordinaire dans un certain sujet peut s'avérer être en fait plus importante que les sujets à la toute pointe. Aussi, il est nécessaire de commencer à se faire les dents sur les parties moins glamour d'un domaine avant de se lancer dans de quelconques recherches sur les problèmes connus ; jetez un oeil sur les premières publications de n'importe quel grand mathématicien d'aujourd'hui et vous comprendrez ce que je veux dire.
L'excès de pur talent peut finir par être dangereux
Dans certains cas, assez paradoxalement, l'excès de pur talent peut finir par être dangereux dans le développement mathématique de certains chercheurs à long terme ; si les solutions des problèmes viennent trop facilement, par exemple, on peut alors mettre trop peu d'énergie à travailler dur, à poser des questions naïves, ou à élargir son champ de connaissance, et cela peut entraîner la stagnation des compétences. Aussi, si on est habitué au succès facile, sans doute ne développe-t-on pas la patience nécessaire pour s'attaquer aux problèmes vraiment difficiles. Le talent est important, bien sûr; mais savoir le développer et le nourrir est encore plus important. Il est bon aussi de se souvenir que les mathématiques, au niveau professionnel, ne sont pas un sport (contrairement aux compétitions de mathématiques). L'enjeu en mathématiques n'est pas d'obtenir le meilleur classement, la meilleure note, ou le plus grand nombre de prix et de récompenses; mais c'est plutôt d'accroître sa compréhension des mathématiques (à la fois pour soi-même, pour les collègues et pour les étudiants), et de contribuer à son développement et à ses applications. Pour tout cela, les mathématiques ont besoin de toutes les bonnes volontés possibles.
Traduit à partir de la version originale en anglais avec l'autorisation de l'auteur.
Je ne sais pas d'où vient ma passion pour les maths. J'ai l'impression d'avoir été animé par la curiosité depuis que je suis petit et que les maths me permettent d'assouvir cette curiosité dans un cadre professionnel. Je pense qu'elle aurait pu s'exprimer dans d'autres disciplines si le hasard de la vie ne m'avait fait choisir les maths appliquées.
Après un bac scientifique, j'ai intégré une classe préparatoire puis la filière maths de l'ENS Cachan. J'y ai suivi une licence et une maîtrise de maths, un DEA de maths appliquées au traitement du signal et à l'apprentissage et enfin j'y ai préparé l'agrégation de maths. J'ai ensuite fait une thèse autour de la théorie de l'approximation appliquée à la compression d'image.
À la fin de ma thèse, mon directeur de thèse a eu l'idée un peu folle de créer une entreprise et m'a proposé d'y participer. J'y ai travaillé à plein temps pendant deux ans et j'y ai pris un très grand plaisir. Ma seule frustration dans cette expérience était de ne pas avoir de temps pour aller au fond des choses et j'ai donc décidé de retourner vers l'université. J'ai réussi à obtenir un poste de maître de conférences en statistique, une discipline à laquelle je m'étais confronté pendant ma thèse. En parallèle à mon activité universitaire, j'ai continué à suivre de près l'activité de la petite entreprise que nous avions créée, en tant que consultant. Depuis 3 ans, j'ai intégré INRIA en tant que chercheur et j'y travaille sur des problèmes à la frontière entre les statistiques et le traitement du signal.
Je pense que la raison principale est que les maths sont utilisées, en France, comme l'un des outils majeurs de sélection. L'échec ou la réussite en maths semble conditionner le futur de tous les élèves. Ce qui en plus d'être stupide (ce n'est pas parce que l'on réussit scolairement en maths qu'on est intelligent et réciproquement) est contre-productif sur la perception des maths : on les perçoit comme un objet de « torture » plus que comme une source de « plaisir », ce qu'elles peuvent être.
Je suis entré dans le monde de l'industrie un peu par hasard à travers ce projet de création d'une petite entreprise avec mon directeur de thèse et deux autres de ses anciens thésards. J'y ai découvert un monde que je ne connaissais pas : ma famille est une famille d'enseignants et je n'avais pas eu l'occasion de travailler dans un milieu industriel au cours de mes études. J'y ai beaucoup appris et, même si je n'y suis plus directement, je pense comprendre beaucoup mieux qu'avant les problématiques industrielles.
Le secteur d'activité de Let It Wave, le nom que nous avions donné à cette entreprise, était celui que j'avais étudié en thèse : le traitement du signal et plus particulièrement des images. Après un détour par une application de compression de photos d'identité, nous avons travaillé sur des problèmes liés à la télévision numérique : désentrelacement, Frame Rate Conversion et qualité image. Nous y avons développé des algorithmes qui ont pu être implémentés sur des puces, finalement vendus à des fabricants de téléviseurs.
Je suis actuellement chargé de recherche chez INRIA. Mon activité de recherche s'articule actuellement autour de trois thèmes : un problème d'inversion tomographique lié au fonctionnement des scanners, un problème de segmentation d'image hyperspectrale dans le cadre d'analyse des matériaux anciens et enfin un problème de détection d'évènements rares sur des textures complexes.
Mon métier est mathématicien, l'importance des mathématiques y est donc grande. Mon travail est la plupart du temps lié à des applications. Grâce à l'analyse mathématique de ces problèmes, je peux proposer des algorithmes dont je comprends bien le fonctionnement et donc que je peux adapter finement au cadre considéré.
Dans tous les projets sur lesquels j'ai travaillé, les maths ont joué un rôle central que ce soit dans l'algorithme de compression de photos d'identité, les algorithmes de traitement vidéo en temps réels ou dans mes travaux plus académiques. Tous reposent sur une compréhension mathématique d'une bonne modélisation du problème.
Je ne pense pas pouvoir l'être beaucoup plus...
J'ai la chance d'avoir un métier passionnant et de pouvoir le pratiquer dans de bonnes conditions. Pour l'avenir, je souhaite continuer sur cette voie.
Il est toujours difficile de donner des conseils généraux. Je dirais juste que si un mathématicien en a envie je suis convaincu qu'il peut apporter beaucoup au milieu industriel et en retirer beaucoup également. Cela demande « juste » une forte envie, un bagage mathématique solide et beaucoup de travail...
Retrouvez Erwan Le Pennec dans la vidéo du Prix Fondation EADS 2007 (à la min 1'52)
La situation typique est quand on a un problème qu'on ne sait pas
résoudre et dont on sait trouver une solution approchée. En d'autres termes, on ne connaît pas la solution, mais on sait en
déterminer une version raisonnablement similaire, en donnant
(précisément !) un sens à cette similarité.
Un exemple simple pour comprendre ce concept est le calcul d'une
surface. Supposons que l'on soit tous d'accord sur le fait que la
surface d'un rectangle est donnée par la formule "base fois hauteur".
Comment calculer la surface d'une forme qui ne soit pas rectangulaire ?
Sans espoir ! (ou presque ...). Une première approche possible est
celle de déterminer des approximations de la surface cherchée. Par
exemple, la surface du domaine sera sûrement supérieure à la surface
d'un rectangle qu'il contient. Et l'aire du rectangle est connue ! Donc
on a déjà obtenu une estimation par défaut de la surface cherchée. De
combien cette valeur est différente de celle qu'on cherche réellement ?
Avec seulement cette donnée on ne peut rien dire. Mais, avec un petit
peu plus d'imagination, on peut imaginer emboîter le domaine dans un
rectangle (connu) qui le contient. Avec les estimations par le haut et
par le bas on peut ainsi contrôler l'erreur d'approximation, qui est
plus petite ou égale à la différence des surfaces de deux rectangles
(le contenant et contenu).
On a ainsi une valeur approchée de la surface et une estimation de l'erreur commise.
Cependant, il se peut que l'erreur commise soit trop grossière et que
l'on ait besoin d'une estimation plus précise. Comment faire ? Dans le
problème de la surface il y a deux raisonnements possibles. Le premier
est d'agrandir le rectangle contenu et rétrécir le contenant. Cette
stratégie est efficace, mais on se rend vite compte qu'on va pas assez
loin ainsi. La deuxième façon est plus subtile : si on connaît la
surface d'un rectangle, on connaît aussi la surface du domaine composé
de deux, trois, quatre, une famille de rectangles ! On peut donc
améliorer l'approximation par défaut en ajoutant au précédent rectangle
contenu dans le domaine un autre rectangle. Et ainsi de suite. Pour
l'approximation par le haut il faudra, bien sûr, enlever des
rectangles. Ainsi on obtient des domaines approchant de plus en plus le
domaine initial, et on détermine une approximation de la surface.
L'erreur commise est toujours donnée par la différence des surfaces des
domaines approchants, et donc elle s'améliore à chaque pas.
Il existe un très grand nombre de situations pour lesquelles de tels
procédés d'approximation sont nécessaires. Il est impossible d'en faire
une liste. Une thématique pour laquelle l'approximation est importante
est celle de l'analyse numérique qui, grosso modo, s'intéresse à des
approximations de modèles appliqués, traduit en équations
mathématiques, par le biais de calculateurs. Par exemple, il existe un
modèle de propagation des influx nerveux dû à Hodgkin et Huxley (prix
Nobel en médecine dans les années 60). Ce modèle a une traduction
mathématique précise, dont il n'est pas évident de trouver une solution
explicite.
Comment faire ? Utiliser un ordinateur est une très bonne stratégie...
Il faut alors approcher le modèle avec une version qui soit comprise
par l'ordinateur. Une fois calculée la solution numérique approchée il
est essentiel d'en établir l'erreur. C'est comme si on suppose que
l'ordinateur ne sait que calculer des surfaces de rectangles et qu'on
veut l'utiliser pour déterminer l'approximation de surfaces de domaines
quelconques.
En définitive, qu'est ce que ça veut dire approximer ? S'approcher ...
Mais le concept de voisinage est relatif. Donc, selon le critère de
voisinage (autrement dit selon les différentes façons de calculer
l'erreur commise), il peut y avoir différentes voies d'approximation.
C'est un peu ce qui arrive dans l'art : qui peut affirmer qu'une
peinture de Picasso représente moins la réalité qu'une photo ? Voies
différentes, techniques différentes, peuvent cadrer des aspects
différents de la réalité qui nous entoure.
Traduit à partir de la version originale en italien de Corrado Mascia avec l'autorisation de l'auteur.
Une étude, menée par une équipe de l'Université d'Ottawa qui étudie la
propagation des maladies infectieuses, suggère que la «fièvre Bieber»
peut être considérée comme la maladie la plus contagieuse de notre
temps, capable d'infecter toute une génération de jeunes. En outre, les
modèles mathématiques prédisent que cette maladie ne peut être éradiquée rapidement. En effet, selon les auteurs, seule une forte dose
de «l'effet Lindsay Lohan» – c'est-à-dire une intense publicité
négative – pourrait faire disparaître l'obsession généralisée pour la
méga-star Justin Bieber.
«Les journaux à scandale sont sans doute notre dernier espoir contre
une infection complète et apocalyptique», ont affirmé Valerie Tweedle,
étudiante, et son professeur Robert J. Smith? (ce n'est pas une faute
de frappe, Smith? a changé son nom pour se distinguer des nombreux
homonymes présents dans le monde de la recherche), dans un chapitre du
livre «Comprendre la dynamique des maladies infectieuses émergentes et
ré-émergentes à l'aide de modèles mathématiques».
Comme toutes les autres maladies, la fièvre Bieber a ses propres
symptômes : pleurs ou cris incontrôlables, achat excessif de souvenirs,
distraction dans la vie quotidienne et imitation de la coiffure de
Bieber.
Mais comment s'est propagée cette maladie Bieber ? «Grâce à une
exposition constante, la fièvre Bieber a été incubée et s'est propagée.
Des millions de personnes ont déjà été infectées, et d'autres sont en
danger chaque jour. Il est nécessaire d'agir en urgence», ont déclaré
les auteurs. Une intervention d'urgence est-elle vraiment nécessaire ?
Des millions de personnes déjà infectées...!
Peut-être que non. En réalité, l'étude est un exercice de modélisation
de la croissance phénoménale de la popularité de Bieber – comme en
témoigne le nombre de citations sur Twitter et de recherches sur Google
– en utilisant des techniques propres aux maladies infectieuses. Le
travail de Tweedle, sur lequel le chapitre se fonde, a obtenu un A+
dans le cours de Smith?. Les deux chercheurs, cependant, ne suggèrent
pas aux jeunes – ou leurs parents – du monde entier de se protéger
contre Bieber, et ne tentent pas de réduire sa réputation avec une
campagne de dénigrement. En fait, l'étude a révélé que ce qui a poussé
la «Bieber-mania» au niveau de fièvre est une stratégie publicitaire
spécifique : en effet l'attention suscitée par des événements, comme le
lancement d'un CD ou d'une nouvelle coupe de cheveux, est suivie d'une
pause, suivie à son tour par d'autres nouvelles sur le jeune homme. Le
travail suggère qu'une «Bieber surexposition constante» conduirait
probablement à une baisse de sa popularité.
« Si Bieber était sur toutes les couvertures tous les mois, les gens
finiraient par penser: « J'en ai assez de Bieber. Il est partout ! »
Smith? dit : «Mais si les nouvelles et les pics de publicité sont
alternés avec des moments de pause, il peut durer presque indéfiniment.
Évidemment, ce n'est pas formellement une maladie, mais il en a toutes
les caractéristiques, et se comporte comme telle.»
Smith? a récemment visité une classe d'une école primaire, où chaque
enfant de neuf ans connaissait Justin Bieber et tous, sauf un, l'aimait
comme chanteur. Il a également passé du temps au Sénégal en Avril, pour
enseigner les mathématiques à des étudiants de master. Dans ce cas,
l'ensemble de ses élèves africains connaissaient Bieber. Smith? conclut
en disant: «Maintenant nous avons tous cette langue commune ... nous
parlons tous Bieber».
La curiosité et l’intuition.
L’excitation nerveuse qui précède l’arrivée d’une bonne idée.
Avoir une bonne culture scientifique.
La rigueur.
Une logique implacable qui se transmet dans la vie courante, ce qui n’est pas toujours parfait.
Les livres qui décrivent bien et clairement une série de techniques et de problèmes, en mettant les choses en perspective, comme qui raconterait une histoire.
Aider à résoudre des problèmes “utiles”.
Les mathématiques actuelles sont souvent trop loin de la réalité ; j’aime quand elles cherchent à nous éclairer sur des problèmes concrets.
Ouverte sur d’autres domaines et disciplines, cultivée scientifiquement
Tous et aucun en particulier.
Le théorème de Lebesgue de la convergence dominée.
Celle qui sert à mieux comprendre un phénomène de la nature.
Mon directeur de thèse, certains de mes profs de fac et quelques-uns de mes collaborateurs.
Ceux qui défendent trop une chapelle, ceux qui sont trop compétitifs.
X
Je m’amuse beaucoup en faisant des calculs numériques, c’est comme un jeu, et souvent j’ai été inspirée par eux dans la recherche d’un résultat théorique.
Le plus souvent c’est très variable.
Quand il faut simplifier de longues formules compliquées.
Lemme et proposition.
La bonne recherche médicale.
Comme une personne qui a aidé des gens à avancer et qui a trouvé quelques bonnes idées.
Elles se font quand j’ai du temps, je suis actuellement trop prise par des questions de gestion de la recherche. C’est aussi intéressant, mais parfois j’aimerais avoir plusieurs longues journées de suite pour pouvoir réfléchir sur un problème dur. Parfois les idées qui arrivent dans ma tête doivent attendre pas mal de jours avant que j’aie le temps de voir si elles marchent vraiment !
J’aurais presque préféré répondre à la question contraire, parce que je pense que je suis plutôt assez indulgente en général.
Ne jamais me laisser décourager.
Qui dit que la recherche mathématique est féminine ? je ne suis pas d’accord, elle n’a pas de sexe, et si on trouve plus de chercheurs hommes que femmes c’est pour des raisons sociologiques et liées à l’éducation.
Oui, je pense que oui, on avance vite dans la modélisation, dans la recherche de méthodes nouvelles pour résoudre des problèmes appliqués, et souvent les algorithmes avancent aussi en voulant résoudre un problème appliqué concret.
Les idées n’arrivent en général qu’après avoir travaillé, réfléchi, essayé diverses approches… Sans travail, difficile de trouver.
Le formalisme compte pour écrire les résultats, mais souvent pas pour les trouver. C’est mon expérience, mais cela pourrait être différent dans d’autres domaines.
Evidemment ! puisque toutes les deux ont trait au langage, parlé et écrit.
Je pense que oui, en général, quoique dans les discussions informelles, et dans celles où l’on discute avec des collègues sur des problèmes à résoudre, on est souvent approximatif.
Si on n’est pas un peu doué, on ne va pas arriver à résoudre des problèmes intéressants, et alors cela va être dur de réussir. Mais je ne suis pas du tout d’accord qu’il faut avoir moins de 30 ans pour réussir à faire de bonnes maths ! Il y a plein de contre-exemples.
En mathématiques ? Je pense que je suis douée pour certaines choses et pas pour d’autres. Je suis bonne pour l’intuition, pour « voir » des chemins à suivre lorsque je cherche à montrer un résultat. Je suis imaginative. Depuis quand ? je ne sais pas, depuis toujours j’imagine.
Retrouvez Maria Esteban dans la vidéo du Forum Emploi Maths (à la min 4'36)
Beaucoup de gens éprouvent des difficultés dans l'étude des mathématiques, difficultés qui souvent engendrent une véritable terreur dans cette matière. Quand les mathématiques sont un cauchemar, le cerveau perd sa lucidité comme s'il était en proie à une phobie, semblable à celle des serpents ou des araignées. Une étude américaine, dirigée par Vinod Menon de Stanford University School of Medicine, a en effet démontré que le cerveau d'une personne pour qui la résolution d'exercices de mathématiques est un cauchemar, se détraque. En fait, dans ces cas, les zones du cerveau liées à la peur et aux émotions s'hyperactivent et, en même temps, inhibent celle de la rationalité et du calcul qui régissent la capacité à résoudre des problèmes. Les conséquences évidentes sont la perte de lucidité et un sentiment croissant d'anxiété.
Phobie des maths !
Les experts ont d'abord mesuré le QI et les capacités cognitives d'un groupe d'enfants de 7-9 ans et ont évalué au moyen de questionnaires ad hoc lesquels d'entre eux avaient "peur des mathématiques". Puis ils les ont soumis à de simples tests d'arithmétique, pendant que leur cerveau était analysé par résonance magnétique. Au cours de l'exécution des opérations, le cerveau des enfants ayant le cauchemar des mathématiques était dominé par l'anxiété et la peur avec une hyperactivation au niveau des amygdales. En même temps, les zones dédiées à la résolution des problèmes marchaient moins bien. L'étude, publiée dans la revue "Psychological Science", a ainsi démontré qu'en quelque sorte les centres de la peur détraquent la rationalité et la capacité de calcul et en effet, à même QI et compétences mathématiques, les enfants phobiques ont une performance beaucoup plus basse aux tests de calcul auxquels ils sont soumis. Selon les chercheurs américains la phobie des mathématiques pourrait donc être traitée avec des interventions ciblées, comme nous le faisons aujourd'hui pour d'autres phobies.