Tableau de contingence : Maths et développement web

Il existe des notions mathématiques discrètes qui, une fois appliquées au développement web, deviennent de véritables leviers pour analyser des données, anticiper des comportements ou optimiser une interface. Parmi elles, le tableau de contingence, ou table à double entrée, est un outil aussi simple que puissant. Beaucoup l’ont rencontré au collège sans forcément comprendre son potentiel réel. Pourtant, dès que vous manipulez des données, ce tableau devient un allié précieux.

• Comprendre clairement comment les tableaux de contingence révèlent des relations entre deux variables et facilitent l’analyse de données complexes.
• Savoir utiliser ces tableaux pour prendre de meilleures décisions en développement web, en UX et en SEO grâce à une lecture plus fine des comportements utilisateurs.
• Apprendre à générer, structurer et exploiter ces tableaux avec SQL, PHP ou JavaScript pour automatiser vos analyses et gagner en efficacité.

Ce qui rend la table à double entrée si intéressante, c’est qu’elle permet de structurer une information brute pour la rendre lisible en un clin d’œil. Vous partez d’un ensemble de données parfois fouillis, vous les croisez, et soudain tout devient clair. Cette clarté est rassurante, presque agréable, surtout quand vous débutez.

Dans ce chapitre, vous allez découvrir ce qu’est un tableau de contingence, comment il fonctionne, et surtout comment l’utiliser dans un contexte de développement web. Vous serez guidé pas à pas, avec des exemples concrets, progressifs et accessibles. L’objectif est simple : que vous repartiez avec une compréhension solide, capable de vous servir dans vos projets de développeur.

Comprendre l’essence d’un tableau de contingence

Un tableau de contingence, c’est avant tout un tableau qui croise deux variables. Il permet de visualiser comment ces variables interagissent. Vous pouvez l’imaginer comme un quadrillage qui révèle des liens cachés entre deux catégories de données.

Une table à double entrée organise les informations en lignes et colonnes. Chaque ligne représente une valeur possible de la première variable. Chaque colonne représente une valeur possible de la deuxième variable. Lorsque vous remplissez les cases au croisement, vous observez comment les deux variables se combinent.

L’idée n’est pas juste de “faire joli”. Il s’agit de mesurer des relations, de comprendre des récurrences, de déceler des tendances. Pour un développeur web, ce genre de tableau est un outil analytique très efficace, capable d’éclaircir des choix techniques ou marketing.

Par exemple, si vous voulez comprendre à quel moment de la journée vos utilisateurs se connectent et depuis quel type d’appareil, un tableau de contingence est idéal. Il vous montre immédiatement les moments les plus fréquentés par les mobiles, les périodes dominées par les ordinateurs, et les heures où il ne se passe pas grand-chose.

Exemple de tableau de contingence

Variables croisées :

• Ligne = Moment de la journée
• Colonne = Type d’appareil utilisé

Vous observez immédiatement :

• Le soir, les connexions explosent, surtout sur smartphone.
• Le matin, les ordinateurs sont presque aussi utilisés que les smartphones.
• La nuit, peu de visites, majoritairement sur mobile.
• Les smartphones sont globalement le support dominant sur la journée.

Ce type de tableau vous permet de repérer les pics d’activité, les supports prioritaires à optimiser, ou encore les comportements spécifiques selon l’horaire.

La structure fondamentale : lignes, colonnes et interactions

Pour démarrer du bon pied, il faut bien comprendre la mécanique interne des tableaux de contingence.

La ligne représente la première variable. Prenons un exemple simple. Supposons que vous vouliez analyser la répartition par navigation selon l’âge d’un groupe d’utilisateurs. Les lignes pourraient être les tranches d’âge : moins de 18 ans, 18 à 35 ans, 35 à 50 ans, plus de 50 ans.

La colonne représente la deuxième variable. Ici, le type d’appareil utilisé : smartphone, ordinateur, tablette.

Chaque case, au croisement d’une ligne et d’une colonne, représente l’effectif correspondant. Par exemple, si dans la case “18-35 ans / smartphone” vous voyez 320, cela signifie que 320 personnes de cette tranche d’âge ont utilisé un smartphone.

Au fond, rien de compliqué. Mais cette structure permet de visualiser d’un seul coup d’œil des comportements globaux, ce qui est extrêmement utile dans l’analyse de données.

Il faut aussi comprendre que le tableau de contingence peut accueillir des totaux, souvent appelés marges. Les totaux des lignes s’ajoutent à droite. Ceux des colonnes se placent en bas. Ces marges permettent de vérifier si votre tableau est cohérent et de calculer ensuite des proportions.

Construire un premier tableau de contingence à partir de données brutes

Pour illustrer la démarche, partons d’un petit jeu de données que l’on pourrait rencontrer dans un fichier CSV récupéré depuis un formulaire de site web.

Imaginons que vous collectiez deux informations simples sur vos utilisateurs :

• Leur navigateur
• Leur système d’exploitation

Voici un extrait possible de données brutes :

• Chrome / Windows
• Firefox / Linux
• Chrome / Windows
• Safari / MacOS
• Chrome / Android
• Edge / Windows
• Firefox / Windows
• Safari / iOS
• Chrome / Android
• Chrome / Windows

À première vue, cela ressemble à une suite de lignes sans structure. Pour en tirer quelque chose, il faut agréger.

Pour remplir ce tableau, vous comptez les occurrences. C’est un travail répétitif mais extrêmement instructif. Chaque donnée brute trouve sa place. Le chaos s’organise.

Pour un développeur, c’est souvent un premier pas vers un traitement automatisé, notamment quand vous commencez à manipuler des tableaux en PHP, à faire des regroupements en SQL, ou à produire des statistiques dans un tableau de bord administrateur.

Pourquoi les tableaux de contingence sont essentiels en développement web

Vous pourriez vous demander pourquoi un développeur, surtout en début de parcours, devrait prendre le temps d’apprendre un outil statistique.

Il y a plusieurs raisons, toutes très concrètes.

La première, c’est que le développement web s’appuie de plus en plus sur la donnée. Sites vitrine, e-commerce, applications en temps réel, analytics intégrés… Tout passe par des données structurées. Dès que vous devez comprendre des comportements utilisateurs, optimiser une interface ou segmenter une audience, ces tableaux deviennent des outils précieux.

La deuxième, c’est qu’ils permettent de prendre des décisions éclairées. Vous ne travaillez plus “dans le flou”. Vous constatez directement ce qui fonctionne et ce qui doit être amélioré. Le tableau métamorphose un ressenti en résultat mesurable.

La troisième raison, c’est que les tableaux de contingence jouent un rôle dans des domaines variés du web : SEO, marketing, UX, tests A/B, études techniques. Ils créent une passerelle entre mathématiques et développement, en transformant une notion théorique en solution pratique.

Un développeur qui maîtrise les tableaux à double entrée comprend plus vite les données de log, les exports CSV, les croisements utilisateurs-produits, les conversions par support. En bref, il développe une manière plus rigoureuse et plus efficace d’aborder les projets.

Exemple concret : analyser les performances d’un site selon l’appareil et le moment de la journée

Imaginons une situation réelle : vous gérez un site d’e-commerce et vous souhaitez comprendre à quel moment votre site charge le plus lentement selon le type d’appareil utilisé.

Vous disposez de mesures de temps de chargement enregistrées automatiquement. Vous voulez déterminer si le problème se produit davantage le matin, l’après-midi ou le soir, et si cela touche principalement les mobiles ou les ordinateurs.

Les deux variables seraient donc :

• Moment de la journée
• Type d’appareil

Un tableau de contingence vous permettrait de repérer rapidement :

• Les périodes où les temps de chargement explosent
• Les appareils les plus sensibles
• Les combinaisons problématiques

Ce genre d’analyse peut orienter une décision technique importante, comme optimiser la version mobile, revoir la gestion du cache ou mettre en place un CDN.

J’ai déjà vu des développeurs persuadés que le problème venait de Safari. Le tableau a montré que les lenteurs se produisaient en réalité sur Android entre 18h et 22h. Sans ce tableau, il aurait passé des heures sur la mauvaise piste.

Aller plus loin : les proportions et pourcentages dans un tableau de contingence

Une fois votre tableau rempli, vous pouvez l’utiliser tel quel. Pourtant, pour tirer une analyse plus fine, il est souvent utile de calculer des proportions. Cela permet de comparer des catégories sans être influencé par la taille des groupes. Une valeur brute peut être trompeuse, alors qu’un pourcentage révèle les véritables tendances.

Pour commencer, vous devez comprendre qu’il existe trois types de pourcentages : les pourcentages en ligne, les pourcentages en colonne, et les pourcentages globaux. Ils ne servent pas à la même chose, et les confondre peut mener à des conclusions fausses.

Quand vous calculez un pourcentage en ligne, vous comparez les valeurs d’une ligne entre elles. Par exemple, si 200 utilisateurs de 18 à 35 ans sont venus sur votre site et que 120 d’entre eux utilisaient un smartphone, alors 60 % de cette tranche d’âge naviguent sur smartphone. Ce type de pourcentage répond à la question : « Comment se répartissent les choix au sein d’un groupe donné ? ».

Les pourcentages en colonne s’intéressent à la répartition au sein d’une colonne précise. Imaginons que votre colonne “ordinateur” contient 300 utilisateurs au total, dont 90 ont entre 18 et 35 ans. Cela représente 30 %. Vous analysez ici la composition d’un type d’appareil selon les tranches d’âge.

Enfin, les pourcentages globaux comparent chaque case au total général du tableau. Si vous avez 1 000 utilisateurs au total et que 150 représentent la case “35-50 ans / ordinateur”, alors cette case compte pour 15 % de l’ensemble.

Ces trois lectures différentes permettent de raconter trois histoires différentes à partir du même tableau. C’est là que votre rôle de développeur ou d’analyste prend une dimension presque narrative. Vous choisissez ce que vous voulez comprendre, vous sélectionnez le bon pourcentage, et vous dégagez une tendance.

Cela peut paraître anecdotique, mais il y a une dizaine d’années, certain développeurs étaient persuadés que les tablettes dominaient les visites le matin. Ils avaient raison en valeur brute, mais tort en proportion : les tablettes étaient surtout utilisées par une tranche d’âge minoritaire. En pourcentage global, elles représentaient moins de 10 %. Le tableau de contingence leurs a évité de réorienter le design vers un support qui ne représentait pas un enjeu réel.

Un tableau de contingence, ce n’est donc pas seulement une grille remplie de nombres. C’est une manière d’interroger vos données sous plusieurs angles, et chaque angle peut transformer votre interprétation.

Déceler l’indépendance ou la dépendance entre deux variables

Une table à double entrée permet également de déterminer si deux variables sont liées entre elles. Vous pouvez commencer à le percevoir visuellement, mais il existe aussi une logique mathématique derrière ce principe.

Pour comprendre l’idée de dépendance, imaginez que vous étudiez la relation entre le type d’appareil et le moment de la journée lors de la visite de votre site. Si les proportions de visites sur mobile restent globalement les mêmes matin, après-midi et soir, alors les deux variables sont probablement indépendantes. En d’autres termes, le moment n’influence pas le choix du type d’appareil.

En revanche, si vous constatez que 70 % des visites du soir proviennent de smartphones, tandis que les visites du matin se font à 80 % sur ordinateur, il existe clairement une dépendance. Le type d’appareil dépend du moment de la journée.

La dépendance entre variables est essentielle pour comprendre le comportement utilisateur. En développement web, cette notion vous permet de détecter des phénomènes cachés. Par exemple, vous pouvez découvrir que les utilisateurs qui viennent depuis iOS cliquent davantage sur un bouton particulier, ou qu’un segment précis abandonne son panier à un moment régulier.

Un tableau de contingence est souvent la porte d’entrée vers des outils statistiques plus avancés comme le test du Khi-deux. Mais inutile de courir trop vite : la simple observation d’une table bien construite vous aide déjà à poser les bonnes questions.

Le plus important est de comprendre qu’un tableau de contingence révèle des corrélations, pas forcément des causalités. Si un soir, vos visites mobiles explosent, cela ne signifie pas que la nuit pousse les gens à sortir leurs smartphones. Peut-être qu’une publicité ciblée ou une notification envoyée à 20h a déclenché un pic. Le tableau expose un lien, mais c’est à vous d’en explorer les raisons.

Construire automatiquement un tableau de contingence avec SQL

En développement web, vous allez très vite souhaiter automatiser la création de tables à double entrée. Dès que vos données sont stockées dans une base SQL, vous pouvez générer des tableaux sans les remplir à la main. C’est un gain de temps immense, surtout si vous traitez des milliers de lignes.

Imaginons une table visites contenant les colonnes suivantes :

• id,
• appareil,
• moment_journee

Vous souhaitez créer un tableau croisant les appareils et les moments de la journée. La requête SQL la plus simple pour obtenir un décompte serait :

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SELECT appareil, moment_journee, COUNT(*) AS total
FROM visites
GROUP BY appareil, moment_journee;

Cette requête ne génère pas encore un tableau structuré. Elle produit une liste de paires avec leurs totaux. Pour obtenir une structure qui ressemble davantage à un tableau de contingence, il faut utiliser des fonctions d’agrégation conditionnelles, parfois appelées pivot.

Voici une approche plus structurée :

SELECT
  appareil,
  SUM(CASE WHEN moment_journee = 'matin' THEN 1 ELSE 0 END) AS matin,
  SUM(CASE WHEN moment_journee = 'apres-midi' THEN 1 ELSE 0 END) AS apres_midi,
  SUM(CASE WHEN moment_journee = 'soir' THEN 1 ELSE 0 END) AS soir
FROM visites
GROUP BY appareil;

Vous obtenez un tableau où chaque ligne correspond à un appareil, et chaque colonne représente un moment de la journée. Cela ressemble à un tableau de contingence classique.

Pour un développeur web, ce type de requête est indispensable dès que vous créez un tableau de bord personnalisé. Que ce soit sur un site vitrine, une boutique en ligne, ou même sur un projet pédagogique comme ceux de votre plateforme Créa-code, la logique reste la même : structurer la donnée pour rendre vos analyses plus lisibles.

Il est également possible d’inverser les variables, selon ce qui rend le tableau plus facile à interpréter. Le plus important est de garder un tableau clair, lisible et cohérent.

Générer un tableau de contingence dynamiquement en PHP

Une fois que vous avez récupéré vos données SQL dans un tableau PHP, vous pouvez construire un tableau de contingence directement dans votre code, notamment si vous voulez personnaliser l’affichage dans une interface administrateur.

Supposons que vous récupériez un tableau PHP contenant les champs “appareil” et “moment”. Vous pouvez organiser les données avant leur affichage.

Une logique simple consiste à créer un tableau multidimensionnel. Vous commencez par initialiser un tableau vide, puis vous parcourez chaque ligne de données pour compter les occurrences.

Voici une version simplifiée :

$contingence = [];

foreach ($donnees as $ligne) {
    $appareil = $ligne['appareil'];
    $moment = $ligne['moment'];

    if (!isset($contingence[$appareil])) {
        $contingence[$appareil] = [];
    }

    if (!isset($contingence[$appareil][$moment])) {
        $contingence[$appareil][$moment] = 0;
    }

    $contingence[$appareil][$moment]++;
}

Vous obtenez alors des données organisées en lignes et colonnes dans un tableau PHP.
Il ne vous reste qu’à l’afficher proprement dans votre page HTML, soit sous forme de tableau classique, soit dans un tableau stylisé avec CSS.

Cette méthode permet de créer des tableaux très flexibles. Vous pouvez ajouter des totaux, calculer des pourcentages, ou même intégrer des couleurs conditionnelles avec JavaScript pour améliorer la lisibilité.

Au passage, c’est exactement ce que font la plupart des outils de tableau de bord que vous utilisez en ligne. Derrière les interfaces élégantes, la logique reste simple : grouper, compter, organiser visuellement.

Visualiser un tableau de contingence côté front avec JavaScript

Même si un tableau HTML classique suffit dans de nombreux cas, il peut être utile d’aller plus loin pour rendre vos données encore plus lisibles. L’étape suivante consiste souvent à offrir une visualisation dynamique, par exemple avec JavaScript. L’objectif n’est pas de faire “joli”, mais d’aider votre cerveau à repérer plus facilement les relations entre les catégories.

Pour comprendre l’intérêt, imaginez que vous présentiez un tableau à double entrée affichant des centaines de valeurs. Même si votre tableau est parfaitement structuré, l’œil humain se fatigue vite. Les données commencent à “se ressembler”, les lignes se confondent, et les colonnes deviennent monotones.

C’est pourquoi une légère couche de JavaScript peut améliorer l’expérience. Vous pouvez, par exemple, ajouter une coloration conditionnelle : plus une case contient une valeur élevée, plus la couleur est intense. Cette méthode, souvent utilisée dans les heatmaps, permet de repérer instantanément les zones importantes.

Voici une version très simplifiée de cette logique, que vous pourriez intégrer dans une page HTML :

const cells = document.querySelectorAll('td[data-value]');
let max = 0;

cells.forEach(cell => {
    const value = parseInt(cell.getAttribute('data-value'));
    if (value > max) max = value;
});

cells.forEach(cell => {
    const value = parseInt(cell.getAttribute('data-value'));
    const ratio = value / max;
    const intensity = Math.floor(255 - ratio * 200);
    cell.style.backgroundColor = `rgb(${intensity}, ${intensity}, 255)`;
});

Cette coloration n’apporte rien de magique, mais elle aide à interpréter les données sans effort. Une zone plus sombre attire automatiquement votre attention, ce qui allège la charge cognitive.

Vous pouvez également ajouter des infobulles, trier automatiquement les lignes, ou même générer des graphiques basés sur les croisements de variables. Un tableau de contingence n’est plus seulement un outil statique : il devient une interface vivante.

Cela vous montre que les mathématiques ne sont pas déconnectées du développement web. Elles structurent votre façon de présenter la donnée et influencent la manière dont l’utilisateur va la comprendre.

Exemple avancé : tableau de contingence et formulaires utilisateurs

Pour illustrer davantage, prenons un cas rencontré dans de nombreux projets web : l’analyse des réponses à un formulaire.

Supposons que vous proposiez une formation en ligne, et que les utilisateurs remplissent un formulaire précisant deux informations :

• leur niveau en développement
• le type de support préféré pour apprendre

Si vous disposez de cinq niveaux possibles (débutant complet, débutant intermédiaire, autonome, avancé, expert) et trois supports (vidéo, texte, exercices interactifs), vous vous retrouvez rapidement avec des dizaines de combinaisons possibles.

À l’œil nu, impossible d’identifier clairement les préférences dominantes.

Un tableau de contingence structure immédiatement ces réponses.

• Ligne : les niveaux
• Colonne : les supports

Vous visualisez en quelques secondes que les débutants complets préfèrent les vidéos, que les niveaux autonomes privilégient le texte, et que les utilisateurs avancés sont friands d’exercices pratiques.

Cette information a une valeur immense pour un développeur créant du contenu, un formateur ou un responsable marketing. Elle permet de prioriser des décisions. Sans tableau, vous risquez d’agir au ressenti. Avec le tableau, vous agissez appuyé sur des données.

C’est cette différence entre intuition et preuve qui transforme une plateforme web amateur en un véritable outil professionnel.

Tableau de contingence et amélioration de l’UX

Les tableaux de contingence servent également pour analyser les interactions avec votre interface. Vous pouvez, par exemple, croiser le type d’appareil et l’étape d’un parcours utilisateur.

Imaginons que vous cherchiez à comprendre pourquoi vos visiteurs abandonnent un formulaire d’inscription. Vous enregistrez trois informations par utilisateur :

• le support utilisé
• l’étape à laquelle l’utilisateur abandonne
• le statut final (inscrit ou abandonné)

Vous voulez voir si un appareil pose problème, ou si une étape particulière bloque l’utilisateur. Votre tableau de contingence pourrait croiser :

• Ligne : l’étape d’abandon
• Colonne : le type d’appareil

Ce simple croisement peut révéler des choses inattendues. Il n’est pas rare de découvrir que les utilisateurs mobiles abandonnent davantage à l’étape “mot de passe”, soit parce que le champ est trop petit, soit parce que le clavier virtuel recouvre une partie du formulaire. Une observation simple peut mener à une amélioration concrète.

L’UX n’a rien de mystique. Elle repose en grande partie sur la capacité à observer, mesurer et ajuster. La table à double entrée fournit un outil direct pour comprendre exactement où ça coince.

Utiliser un tableau de contingence pour le SEO

Vous pourriez croire que le SEO n’a rien à voir avec les mathématiques. Pourtant, l’analyse des performances, des mots-clés, des pages et des supports bénéficie énormément des tableaux de contingence.

Imaginez que vous vouliez analyser la relation entre :

• le type de contenu (tutoriel, actualité, guide, page statique)
• la source de trafic (organique, réseaux sociaux, direct, référence)

En croisant ces variables, vous découvrez très vite quel type de contenu attire réellement du trafic naturel, et lequel fonctionne mieux sur les réseaux sociaux. Une table à double entrée peut révéler que vos guides détaillés performent en référencement naturel, alors que vos actualités cartonnent sur Twitter.

Le SEO moderne n’est plus une affaire de devinettes. C’est une discipline où l’observation joue un rôle clé. Plus vous croisez les données, plus votre stratégie devient pertinente.

C’est ce qui sépare les sites qui progressent régulièrement des sites qui stagnent.

Construire un tableau de contingence interactif pour vos utilisateurs

Il peut être intéressant d’aller encore plus loin en offrant à vos propres utilisateurs un tableau interactif. Cela peut être utile pour un tableau de bord, une interface d’administration ou un outil pédagogique.

Voici une démarche simple que vous pourriez suivre :

• Vous récupérez vos données brutes depuis votre API.
• Vous générez les lignes et colonnes dynamiquement selon les catégories présentes dans les données.
• Vous laissez l’utilisateur filtrer ou réorganiser les variables.

En JavaScript, cela pourrait ressembler à une fonction construisant un tableau depuis deux catégories choisies par l’utilisateur. Vous n’avez pas besoin de frameworks complexes. L’essentiel est de comprendre que la structure du tableau peut être générée à la volée.

Par exemple, vous pouvez laisser l’utilisateur choisir la variable des lignes dans une liste déroulante, la variable des colonnes dans une autre, puis régénérer la table en fonction de ces choix. Vous donnez du pouvoir à l’utilisateur, et cela rend votre interface beaucoup plus flexible.

C’est aussi une excellente manière d’enseigner la logique des données dans un contexte pédagogique. Un tableau de contingence n’est plus un objet figé, mais un outil interactif.

Quand les tableaux de contingence deviennent un réflexe de développeur

Avec le temps, vous constaterez qu’utiliser un tableau de contingence devient presque instinctif. Plus votre expérience grandit, plus vous apprenez à détecter les situations où un simple croisement de variables peut vous sauver des heures d’analyse.

Lorsque vous travaillez sur un site e-commerce, vous croisez les types de produits et les sources de trafic. Lorsque vous développez une plateforme d’apprentissage, vous croisez le niveau d’un utilisateur et son taux de réussite. Lorsque vous optimisez une application mobile, vous croisez les versions du système et les taux de crash.

À chaque fois, la table à double entrée vous offre une vision immédiate sur ce qui était jusque-là invisible. C’est un peu comme obtenir une carte alors que vous marchiez dans le brouillard. Même si vous ne voyez pas tout, vous savez enfin où vous mettez les pieds.

Ce réflexe analytic vous suit longtemps. Certains développeurs finissent même par créer leurs propres outils internes, générant automatiquement ces tableaux à partir des données de logs, des fichiers CSV ou des bases SQL. C’est souvent un signe que la maturité technique commence à s’installer : vous ne regardez plus la donnée brute, vous cherchez la structure qu’elle cache.

En découvrant les tableaux de contingence, vous réalisez qu’une notion enseignée dès le collège peut devenir un véritable outil professionnel. Il ne s’agit pas d’un simple tableau, ni d’une formalité statistique. C’est un langage visuel qui vous aide à comprendre ce que vos données essaient de vous dire.

Vous avez exploré leur structure, appris à distinguer les pourcentages, compris comment vérifier l’indépendance entre deux variables, et vu comment les générer automatiquement en SQL, en PHP ou en JavaScript. Vous avez également découvert qu’ils ne se limitent pas à l’analyse : ils peuvent éclairer des choix UX, orienter votre SEO et même accompagner vos décisions stratégiques.

Le plus important, toutefois, reste votre capacité à ouvrir ces tableaux sans crainte. Ce sont des outils fiables, simples, exigeants juste ce qu’il faut, et qui grandissent avec vous. À partir du moment où vous les maîtrisez, vous n’analysez plus le web comme avant. Vous comprenez mieux vos utilisateurs, vous anticipez leurs réactions, et vous développez vos projets avec plus de certitude.

En fin de compte, c’est peut-être ça, la véritable force d’un tableau de contingence : il ne se contente pas d’organiser vos données. Il organise aussi votre façon de penser.

Alban

Fondateur de l’agence Créa-troyes, affiliée France Num
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