𝖣𝖾𝗉𝗎𝗂𝗌 𝗊𝗎𝖾𝗅𝗊𝗎𝖾𝗌 𝗆𝗈𝗂𝗌, 𝗅𝖺 𝖼𝗈𝗆𝗆𝗎𝗇𝖺𝗎𝗍é 𝗌𝖼𝗂𝖾𝗇𝗍𝗂𝖿𝗂𝗊𝗎𝖾 𝗌𝗉é𝖼𝗂𝖺𝗅𝗂𝗌é𝖾 𝖽𝖺𝗇𝗌 𝗅’𝗂𝗇𝗍𝖾𝗅𝗅𝗂𝗀𝖾𝗇𝖼𝖾 𝖺𝗋𝗍𝗂𝖿𝗂𝖼𝗂𝖾𝗅𝗅𝖾 𝖾𝗌𝗍 𝖼𝗈𝗇𝖿𝗋𝗈𝗇𝗍é𝖾 à 𝗎𝗇 𝗌𝗎𝗃𝖾𝗍 à 𝗅𝖺 𝖿𝗈𝗂𝗌 𝗉𝖺𝗌𝗌𝗂𝗈𝗇𝗇𝖺𝗇𝗍 𝖾𝗍 𝗊𝗎𝖾𝗌𝗍𝗂𝗈𝗇𝗇𝖺𝗇𝗍.
𝖥𝖺𝖼𝖾 à 𝗎𝗇𝖾 𝖼𝗈𝗇𝖿𝗂𝖺𝗇𝖼𝖾 𝖽𝖾 𝗉𝗅𝗎𝗌 𝖾𝗇 𝗉𝗅𝗎𝗌 𝗋𝖾𝗆𝗂𝗌𝖾 𝖾𝗇 𝖼𝖺𝗎𝗌𝖾 𝖽𝖺𝗇𝗌 𝖽𝖾𝗌 𝖽𝗈𝗆𝖺𝗂𝗇𝖾𝗌 𝖼𝗈𝗆𝗆𝖾 𝗅𝖺 𝗌𝖺𝗇𝗍é, 𝗅𝖺 𝗌é𝖼𝗎𝗋𝗂𝗍é 𝖾𝗍 𝗌𝗎𝗋𝗍𝗈𝗎𝗍 𝗅’é𝖽𝗎𝖼𝖺𝗍𝗂𝗈𝗇, 𝗉𝗅𝗎𝗌𝗂𝖾𝗎𝗋𝗌 𝖼𝗁𝖾𝗋𝖼𝗁𝖾𝗎𝗋𝗌 𝗉𝗋𝗈𝗉𝗈𝗌𝖾𝗇𝗍 𝖽𝖾 𝗋𝖾𝖼𝗈𝗎𝗋𝗂𝗋 𝖺𝗎𝗑 𝖺𝗇𝖼𝗂𝖾𝗇𝗇𝖾𝗌 𝗏𝖾𝗋𝗌𝗂𝗈𝗇𝗌 𝖨𝖠, 𝖾𝗑𝗂𝗌𝗍𝖺𝗇𝗍𝖾𝗌 𝖽𝖾𝗉𝗎𝗂𝗌 𝗅𝖾𝗌 𝖺𝗇𝗇é𝖾𝗌 𝟪𝟢 𝖾𝗍 𝖽𝗂𝗍𝖾𝗌 𝖽é𝗍𝖾𝗋𝗆𝗂𝗇𝗂𝗌𝗍𝖾𝗌, 𝖾𝗇 𝗅𝗂𝖾𝗎 𝖾𝗍 𝗉𝗅𝖺𝖼𝖾 𝖽𝖾𝗌 𝖨𝖠 𝗀é𝗇é𝗋𝖺𝗍𝗂𝗏𝖾𝗌.
𝖬𝖺𝗂𝗌 𝖺𝗅𝗈𝗋𝗌, 𝗊𝗎’𝖾𝗌𝗍-𝖼𝖾 𝗊𝗎’𝗎𝗇𝖾 𝖨𝖠 𝖽é𝗍𝖾𝗋𝗆𝗂𝗇𝗂𝗌𝗍𝖾 ? 𝖰𝗎𝖾𝗅𝗌 𝗌𝗈𝗇𝗍 𝗌𝖾𝗌 𝗉𝗈𝗂𝗇𝗍𝗌 𝖿𝗈𝗋𝗍𝗌 ? 𝖰𝗎𝖾𝗅𝗅𝖾𝗌 𝖾𝗇 𝗌𝗈𝗇𝗍 𝗅𝖾𝗌 𝗅𝗂𝗆𝗂𝗍𝖾𝗌 ?
𝐃é𝐟𝐢𝐧𝐢𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐝’𝐮𝐧𝐞 𝐈𝐀 𝐝é𝐭𝐞𝐫𝐦𝐢𝐧𝐢𝐬𝐭𝐞
𝖫’𝗂𝗇𝗍𝖾𝗅𝗅𝗂𝗀𝖾𝗇𝖼𝖾 𝖺𝗋𝗍𝗂𝖿𝗂𝖼𝗂𝖾𝗅𝗅𝖾 𝖽é𝗍𝖾𝗋𝗆𝗂𝗇𝗂𝗌𝗍𝖾 𝗋𝖾𝗉𝗈𝗌𝖾 𝗌𝗎𝗋 𝗅𝖾 𝗉𝗋𝗂𝗇𝖼𝗂𝗉𝖾 𝗊𝗎𝖾 𝗌𝖾𝗌 𝗉𝗋𝗈𝖽𝗎𝖼𝗍𝗂𝗈𝗇𝗌 𝗌𝗈𝗇𝗍 𝖾𝗇𝗍𝗂è𝗋𝖾𝗆𝖾𝗇𝗍 𝗉𝗋é𝗏𝗂𝗌𝗂𝖻𝗅𝖾𝗌. 𝖤𝗇 𝖽’𝖺𝗎𝗍𝗋𝖾𝗌 𝗍𝖾𝗋𝗆𝖾𝗌, 𝗉𝗈𝗌𝖾𝗓 𝗅𝖺 𝗆ê𝗆𝖾 𝗊𝗎𝖾𝗌𝗍𝗂𝗈𝗇 𝖽𝖾 𝗉𝗅𝗎𝗌𝗂𝖾𝗎𝗋𝗌 𝗆𝖺𝗇𝗂è𝗋𝖾𝗌 𝖽𝗂𝖿𝖿é𝗋𝖾𝗇𝗍𝖾𝗌, 𝖾𝗍 𝗏𝗈𝗎𝗌 𝗈𝖻𝗍𝗂𝖾𝗇𝖽𝗋𝖾𝗓 𝗍𝗈𝗎𝗃𝗈𝗎𝗋𝗌 𝗅𝖺 𝗆ê𝗆𝖾 𝗋é𝗉𝗈𝗇𝗌𝖾. 𝖠𝗏𝖾𝖼 𝖼𝖾 𝗍𝗒𝗉𝖾 𝖽’𝖨𝖠, 𝗉𝗅𝗎𝗌 𝖽𝖾 𝗏𝖺𝗋𝗂𝖺𝗍𝗂𝗈𝗇𝗌 𝖽𝖺𝗇𝗌 𝗅𝖾𝗌 𝗋é𝗉𝗈𝗇𝗌𝖾𝗌 𝖽è𝗌 𝗅𝗈𝗋𝗌 𝗊𝗎𝖾 𝗅𝖾 𝗉𝗋𝗈𝗆𝗉𝗍 𝗉𝗋é𝗌𝖾𝗇𝗍𝖾 𝗎𝗇𝖾 𝖿𝗈𝗋𝗍𝖾 𝗌𝗂𝗆𝗂𝗅𝖺𝗋𝗂𝗍é 𝖺𝗏𝖾𝖼 𝖽’𝖺𝗎𝗍𝗋𝖾𝗌.
𝖤𝗑𝖾𝗆𝗉𝗅𝖾 𝟣 : 𝖲𝗂 𝗏𝗈𝗎𝗌 𝗉𝗈𝗌𝖾𝗓 𝖽𝗂𝗑 𝖿𝗈𝗂𝗌 𝗅𝖺 𝗊𝗎𝖾𝗌𝗍𝗂𝗈𝗇 𝖽𝖾 𝗅𝖺 𝖼𝖺𝗉𝗂𝗍𝖺𝗅𝖾 𝖽𝗎 𝖡𝗎𝗋𝗄𝗂𝗇𝖺 𝖥𝖺𝗌𝗈 𝖺𝗏𝖾𝖼 𝖽𝖾𝗌 𝖿𝗈𝗋𝗆𝗎𝗅𝖺𝗍𝗂𝗈𝗇𝗌 𝖽𝗂𝖿𝖿é𝗋𝖾𝗇𝗍𝖾𝗌, 𝗆𝖺𝗂𝗌 𝖾𝗇 𝗂𝗇𝖼𝗅𝗎𝖺𝗇𝗍 𝗍𝗈𝗎𝗃𝗈𝗎𝗋𝗌 𝗅𝖾𝗌 𝗆𝗈𝗍𝗌-𝖼𝗅é𝗌 𝖡𝗎𝗋𝗄𝗂𝗇𝖺 𝖥𝖺𝗌𝗈 𝖾𝗍 𝖼𝖺𝗉𝗂𝗍𝖺𝗅𝖾, 𝗅𝖺 𝗋é𝗉𝗈𝗇𝗌𝖾 𝗋𝖾𝗌𝗍𝖾𝗋𝖺 𝗅𝖺 𝗆ê𝗆𝖾 : 𝖮𝗎𝖺𝗀𝖺𝖽𝗈𝗎𝗀𝗈𝗎, 𝗌𝖺𝗇𝗌 𝗍𝖾𝗑𝗍𝖾 𝖺𝖽𝖽𝗂𝗍𝗂𝗈𝗇𝗇𝖾𝗅. 𝖫𝗂𝖻𝗋𝖾 à 𝗏𝗈𝗎𝗌 𝖾𝗇𝗌𝗎𝗂𝗍𝖾 𝖽𝖾 𝗉𝗋𝗈𝖽𝗎𝗂𝗋𝖾 𝗎𝗇 𝖼𝗈𝗇𝗍𝖾𝗇𝗎 𝖼𝗈𝗆𝗉𝗅é𝗆𝖾𝗇𝗍𝖺𝗂𝗋𝖾 à 𝗉𝖺𝗋𝗍𝗂𝗋 𝖽𝖾 𝖼𝖾𝗍𝗍𝖾 𝗋é𝗉𝗈𝗇𝗌𝖾.
𝖤𝗑𝖾𝗆𝗉𝗅𝖾 𝟤 : 𝖲𝗂 𝗏𝗈𝗎𝗌 𝗉𝗎𝖻𝗅𝗂𝖾𝗓 𝗅𝖺 𝗉𝗁𝗈𝗍𝗈 𝖽’𝗎𝗇 𝖾𝗑𝖺𝗆𝖾𝗇 𝖾𝗇 𝖽𝖾𝗆𝖺𝗇𝖽𝖺𝗇𝗍 𝗅𝖺 𝗌𝗈𝗅𝗎𝗍𝗂𝗈𝗇 à 𝗅’𝖨𝖠, 𝗉𝖾𝗎 𝗂𝗆𝗉𝗈𝗋𝗍𝖾 𝗅𝖺 𝗆𝖺𝗇𝗂è𝗋𝖾 𝖽𝗈𝗇𝗍 𝗏𝗈𝗎𝗌 𝖿𝗈𝗋𝗆𝗎𝗅𝖾𝗓 𝗅𝖺 𝗊𝗎𝖾𝗌𝗍𝗂𝗈𝗇, 𝗏𝗈𝗎𝗌 𝗈𝖻𝗍𝗂𝖾𝗇𝖽𝗋𝖾𝗓 𝖾𝗑𝖺𝖼𝗍𝖾𝗆𝖾𝗇𝗍 𝗅𝖺 𝗆ê𝗆𝖾 𝗋é𝗉𝗈𝗇𝗌𝖾, 𝗌𝖺𝗇𝗌 𝗏𝖺𝗋𝗂𝖺𝗍𝗂𝗈𝗇 𝗇𝗂 𝗍𝖾𝗑𝗍𝖾 𝗌𝗎𝗉𝖾𝗋𝖿𝗅𝗎. 𝖢𝖾𝗅𝖺 𝗌𝗂𝗀𝗇𝗂𝖿𝗂𝖾 𝗊𝗎’𝗎𝗇 𝖾𝗇𝗌𝖾𝗂𝗀𝗇𝖺𝗇𝗍 𝗉𝗈𝗎𝗋𝗋𝖺𝗂𝗍, à 𝗉𝖺𝗋𝗍𝗂𝗋 𝖽𝖾 𝗌𝗈𝗇 𝗌𝗎𝗃𝖾𝗍 𝖽’𝖾𝗑𝖺𝗆𝖾𝗇, 𝗈𝖻𝗍𝖾𝗇𝗂𝗋 𝗅𝖺 𝗏𝖾𝗋𝗌𝗂𝗈𝗇 𝖼𝗈𝗋𝗋𝖾𝖼𝗍𝗂𝗏𝖾 𝖿𝗈𝗎𝗋𝗇𝗂𝖾 𝗉𝖺𝗋 𝗅’𝖨𝖠 𝖽é𝗍𝖾𝗋𝗆𝗂𝗇𝗂𝗌𝗍𝖾, 𝖾𝗍 𝖺𝗂𝗇𝗌𝗂 𝗋𝖾𝗉é𝗋𝖾𝗋 𝗅𝖾𝗌 𝖼𝗈𝗉𝗂𝖾𝗌 𝖺𝗒𝖺𝗇𝗍 é𝗍é 𝗀é𝗇é𝗋é𝖾𝗌 𝗎𝗇𝗂𝗊𝗎𝖾𝗆𝖾𝗇𝗍 à 𝗅’𝖺𝗂𝖽𝖾 𝖽𝖾 𝖼𝖾𝗅𝗅𝖾-𝖼𝗂.
𝐐𝐮𝐞𝐥𝐬 𝐬𝐨𝐧𝐭 𝐥𝐞𝐬 𝐩𝐨𝐢𝐧𝐭𝐬 𝐟𝐨𝐫𝐭𝐬 𝐝𝐞𝐬 𝐈𝐀 𝐝é𝐭𝐞𝐫𝐦𝐢𝐧𝐢𝐬𝐭𝐞𝐬 𝐩𝐨𝐮𝐫 𝐥𝐞 𝐦𝐨𝐧𝐝𝐞 é𝐝𝐮𝐜𝐚𝐭𝐢𝐟 ?
𝖵𝗈𝗎𝗌 𝗅’𝖺𝗎𝗋𝖾𝗓 𝖼𝗈𝗆𝗉𝗋𝗂𝗌, 𝖼𝖾𝗍𝗍𝖾 𝖿𝖺𝗆𝗂𝗅𝗅𝖾 𝖽’𝖨𝖠 𝖺𝗉𝗉𝗈𝗋𝗍𝖾 𝗎𝗇 𝗋𝖾𝗀𝖺𝗋𝖽 𝗉𝖺𝗋𝗍𝗂𝖼𝗎𝗅𝗂𝖾𝗋 𝗌𝗎𝗋 𝗅𝖺 𝗉𝗋𝗈𝖽𝗎𝖼𝗍𝗂𝗈𝗇 𝗉𝖾𝗋𝗌𝗈𝗇𝗇𝖾𝗅𝗅𝖾. 𝖫𝖺 𝗌𝗂𝗆𝗉𝗅𝖾 𝗋é𝗉𝗈𝗇𝗌𝖾 𝖽𝖾 𝗅’𝖨𝖠 𝗇𝖾 𝗌𝗎𝖿𝖿𝗂𝗋𝖺 𝗉𝗅𝗎𝗌 : 𝖾𝗅𝗅𝖾 𝗌𝖾𝗋𝖺 𝖻𝖺𝗌𝗂𝗊𝗎𝖾, 𝗈𝖻𝗅𝗂𝗀𝖾𝖺𝗇𝗍 𝗅’𝖺𝗉𝗋𝖾𝗇𝖺𝗇𝗍 à 𝖿𝖺𝗂𝗋𝖾 𝗉𝗋𝖾𝗎𝗏𝖾 𝖽’𝗂𝗆𝖺𝗀𝗂𝗇𝖺𝗍𝗂𝗈𝗇 𝖾𝗍 𝖽𝖾 𝗋é𝖿𝗅𝖾𝗑𝗂𝗈𝗇. 𝖯𝗈𝗎𝗋 𝗅𝖾𝗌 𝖾𝗇𝗌𝖾𝗂𝗀𝗇𝖺𝗇𝗍𝗌, 𝗅’𝖨𝖠 𝖽é𝗍𝖾𝗋𝗆𝗂𝗇𝗂𝗌𝗍𝖾 𝖽𝖾𝗏𝗂𝖾𝗇𝗍 𝗎𝗇 𝖺𝗅𝗅𝗂é 𝗉𝗈𝗎𝗋 𝗅𝖾 𝖼𝗈𝗇𝗍𝗋ô𝗅𝖾 𝖾𝗍 𝗅’é𝗏𝖺𝗅𝗎𝖺𝗍𝗂𝗈𝗇. 𝖤𝗅𝗅𝖾 𝗉𝖾𝗋𝗆𝖾𝗍 𝗎𝗇𝖾 é𝗏𝖺𝗅𝗎𝖺𝗍𝗂𝗈𝗇 𝖺𝗎𝗍𝗈𝗆𝖺𝗍𝗂𝗌é𝖾, 𝗅𝗈𝗀𝗂𝗊𝗎𝖾 𝖾𝗍 𝗌𝗍𝖺𝗇𝖽𝖺𝗋𝖽𝗂𝗌é𝖾 𝖽𝖾𝗌 𝖾𝗑𝖺𝗆𝖾𝗇𝗌. 𝖤𝗇 𝗆𝖺𝗍𝗂è𝗋𝖾 𝖽𝖾 𝗍𝗋𝖺ç𝖺𝖻𝗂𝗅𝗂𝗍é 𝖽𝖾𝗌 𝗋𝖾𝗊𝗎ê𝗍𝖾𝗌, 𝖾𝗅𝗅𝖾 𝗈𝖿𝖿𝗋𝖾 𝗎𝗇𝖾 𝗌𝗍𝖺𝖻𝗂𝗅𝗂𝗍é 𝗊𝗎𝖾 𝗅𝖾𝗌 𝖨𝖠 𝗀é𝗇é𝗋𝖺𝗍𝗂𝗏𝖾𝗌 𝗇𝖾 𝗀𝖺𝗋𝖺𝗇𝗍𝗂𝗌𝗌𝖾𝗇𝗍 𝗉𝖺𝗌.
𝐐𝐮𝐞𝐥𝐥𝐞𝐬 𝐬𝐨𝐧𝐭 𝐥𝐞𝐬 𝐥𝐢𝐦𝐢𝐭𝐞𝐬 𝐝𝐞𝐬 𝐈𝐀 𝐝é𝐭𝐞𝐫𝐦𝐢𝐧𝐢𝐬𝐭𝐞𝐬 ?
𝖫𝖾 𝗉𝗋𝗂𝗇𝖼𝗂𝗉𝖾 𝖿𝗈𝗇𝖽𝖺𝗆𝖾𝗇𝗍𝖺𝗅 𝖽𝖾 𝗅’𝗂𝗇𝗍𝖾𝗅𝗅𝗂𝗀𝖾𝗇𝖼𝖾 𝖺𝗋𝗍𝗂𝖿𝗂𝖼𝗂𝖾𝗅𝗅𝖾 𝖾𝗌𝗍 𝗌𝖺 𝖼𝖺𝗉𝖺𝖼𝗂𝗍é 𝖽’𝖺𝗉𝗉𝗋𝖾𝗇𝗍𝗂𝗌𝗌𝖺𝗀𝖾. 𝖫𝖺 𝗅𝗂𝗆𝗂𝗍𝖾 𝗅𝖺 𝗉𝗅𝗎𝗌 é𝗏𝗂𝖽𝖾𝗇𝗍𝖾 𝖽’𝗎𝗇𝖾 𝖨𝖠 𝖽é𝗍𝖾𝗋𝗆𝗂𝗇𝗂𝗌𝗍𝖾 𝗋é𝗌𝗂𝖽𝖾 𝖽𝗈𝗇𝖼 𝖽𝖺𝗇𝗌 𝗌𝗈𝗇 𝗆𝖺𝗇𝗊𝗎𝖾 𝖽’𝖾𝗇𝗍𝗋𝖺î𝗇𝖾𝗆𝖾𝗇𝗍 𝖺𝖽𝖺𝗉𝗍𝖺𝗍𝗂𝖿. 𝖲𝖾𝗌 𝗋é𝗉𝗈𝗇𝗌𝖾𝗌 𝗋𝖾𝗉𝗈𝗌𝖾𝗇𝗍 𝗌𝗎𝗋 𝗎𝗇 𝖾𝗇𝗌𝖾𝗆𝖻𝗅𝖾 𝖽𝖾 𝗋è𝗀𝗅𝖾𝗌 𝖽é𝖿𝗂𝗇𝗂𝖾𝗌 𝖾𝗍 𝖼𝗈𝗇𝗍𝗋ô𝗅é𝖾𝗌 𝗉𝖺𝗋 𝗅𝖾𝗌 é𝖽𝗂𝗍𝖾𝗎𝗋𝗌. 𝖢𝖾 𝗌𝗒𝗌𝗍è𝗆𝖾 é𝗍𝖺𝗇𝗍 𝗍𝗋𝗂𝖻𝗎𝗍𝖺𝗂𝗋𝖾 𝖽𝖾 𝗅𝖾𝗎𝗋𝗌 𝗆𝗂𝗌𝖾𝗌 à 𝗃𝗈𝗎𝗋, 𝗌𝗂 𝗅’𝗂𝗇𝖿𝗈𝗋𝗆𝖺𝗍𝗂𝗈𝗇 é𝗏𝗈𝗅𝗎𝖾 𝗍𝗋𝗈𝗉 𝗏𝗂𝗍𝖾, 𝗅𝖾𝗌 𝗋è𝗀𝗅𝖾𝗌 𝗉𝖾𝗎𝗏𝖾𝗇𝗍 𝗇𝖾 𝗉𝖺𝗌 𝗌𝗎𝗂𝗏𝗋𝖾, 𝗉𝗋𝗈𝖽𝗎𝗂𝗌𝖺𝗇𝗍 𝖺𝗂𝗇𝗌𝗂 𝖽𝖾𝗌 𝗋é𝗉𝗈𝗇𝗌𝖾𝗌 𝗈𝖻𝗌𝗈𝗅è𝗍𝖾𝗌. 𝖣𝖾 𝗉𝗅𝗎𝗌, 𝗎𝗇𝖾 𝖨𝖠 𝖽é𝗍𝖾𝗋𝗆𝗂𝗇𝗂𝗌𝗍𝖾, 𝖿𝗈𝗇𝖽é𝖾 𝗌𝗎𝗋 𝖽𝖾𝗌 𝗋è𝗀𝗅𝖾𝗌 𝗌𝗍𝖺𝗇𝖽𝖺𝗋𝖽𝗂𝗌é𝖾𝗌, 𝗇𝖾 𝗉𝖾𝗎𝗍 𝗉𝖺𝗌 𝗉𝖾𝗋𝗌𝗈𝗇𝗇𝖺𝗅𝗂𝗌𝖾𝗋 𝗌𝖾𝗌 𝗋é𝗉𝗈𝗇𝗌𝖾𝗌. 𝖢’𝖾𝗌𝗍 𝗎𝗇 𝖽é𝗌𝖺𝗏𝖺𝗇𝗍𝖺𝗀𝖾 𝗆𝖺𝗃𝖾𝗎𝗋 𝗅𝗈𝗋𝗌𝗊𝗎’𝗂𝗅 𝗌’𝖺𝗀𝗂𝗍 𝖽’𝖺𝖽𝖺𝗉𝗍𝖾𝗋 𝗅’𝖺𝗉𝗉𝗋𝖾𝗇𝗍𝗂𝗌𝗌𝖺𝗀𝖾 𝖺𝗎 𝖻𝖾𝗌𝗈𝗂𝗇 𝗌𝗉é𝖼𝗂𝖿𝗂𝗊𝗎𝖾 𝖽𝖾 𝖼𝗁𝖺𝗊𝗎𝖾 𝖺𝗉𝗉𝗋𝖾𝗇𝖺𝗇𝗍.
𝐌𝐨𝐧 𝐩𝐨𝐢𝐧𝐭 𝐝𝐞 𝐯𝐮𝐞
« 𝖯𝗈𝗎𝗋𝗊𝗎𝗈𝗂 𝖼𝗁𝗈𝗂𝗌𝗂𝗋 𝖾𝗇𝗍𝗋𝖾 𝖽𝖾𝗎𝗑 𝖼𝗈𝗎𝗅𝖾𝗎𝗋𝗌, 𝗊𝗎𝖺𝗇𝖽 𝖼’𝖾𝗌𝗍 𝗅𝖾𝗎𝗋 𝗆é𝗅𝖺𝗇𝗀𝖾 𝗊𝗎𝗂 𝖼𝗋é𝖾 𝗅𝖺 𝗇𝗎𝖺𝗇𝖼𝖾 ? ». 𝖩𝖾 𝗉𝗅𝖺𝗂𝖽𝖾 𝗉𝗈𝗎𝗋 𝗎𝗇𝖾 𝗏𝗈𝗂𝖾 𝗁𝗒𝖻𝗋𝗂𝖽𝖾, 𝖼𝗈𝗆𝖻𝗂𝗇𝖺𝗇𝗍 𝗅𝖾𝗌 𝖺𝗍𝗈𝗎𝗍𝗌 𝖽𝖾𝗌 𝖽𝖾𝗎𝗑 𝖿𝖺𝗆𝗂𝗅𝗅𝖾𝗌 𝖽’𝖨𝖠 𝖺𝗎 𝗌𝖾𝗋𝗏𝗂𝖼𝖾 𝖽𝖾 𝗅’𝖺𝗉𝗉𝗋𝖾𝗇𝗍𝗂𝗌𝗌𝖺𝗀𝖾. 𝖨𝗅 𝖾𝗌𝗍 𝗇é𝖺𝗇𝗆𝗈𝗂𝗇𝗌 𝖾𝗌𝗌𝖾𝗇𝗍𝗂𝖾𝗅 𝖽𝖾 𝗋𝖺𝗉𝗉𝖾𝗅𝖾𝗋 𝗅𝖾 𝗍𝗒𝗉𝖾 𝖽’𝗎𝗌𝖺𝗀𝖾 𝖺𝖽𝖺𝗉𝗍é à 𝖼𝗁𝖺𝖼𝗎𝗇𝖾 : 𝖫’𝖨𝖠 𝗀é𝗇é𝗋𝖺𝗍𝗂𝗏𝖾 𝗋𝖾𝗉𝗈𝗌𝖾 𝗌𝗎𝗋 𝗅𝖺 𝖼𝗋é𝖺𝗍𝗂𝗈𝗇 𝖾𝗍 𝗅’𝗂𝗆𝖺𝗀𝗂𝗇𝖺𝗍𝗂𝗈𝗇. 𝖯𝗈𝗎𝗋 𝗎𝗇 𝖺𝗉𝗉𝗋𝖾𝗇𝖺𝗇𝗍 𝗌𝗈𝗎𝗁𝖺𝗂𝗍𝖺𝗇𝗍 𝖾𝗇𝗋𝗂𝖼𝗁𝗂𝗋 𝗎𝗇 𝗍𝖾𝗑𝗍𝖾 𝗈𝗎 𝖺𝗆é𝗅𝗂𝗈𝗋𝖾𝗋 𝗎𝗇𝖾 𝗉𝗋𝗈𝖽𝗎𝖼𝗍𝗂𝗈𝗇 𝗉𝖾𝗋𝗌𝗈𝗇𝗇𝖾𝗅𝗅𝖾, 𝖾𝗅𝗅𝖾 𝖼𝗈𝗇𝗌𝗍𝗂𝗍𝗎𝖾 𝗎𝗇𝖾 𝗌𝗈𝗎𝗋𝖼𝖾 𝖽’𝗂𝗇𝗌𝗉𝗂𝗋𝖺𝗍𝗂𝗈𝗇 𝗉𝗋é𝖼𝗂𝖾𝗎𝗌𝖾. 𝖯𝗅𝗎𝗍ô𝗍 𝗊𝗎𝖾 𝖽’𝗂𝗇𝗍𝖾𝗋𝖽𝗂𝗋𝖾 𝗅𝖾𝗌 𝖨𝖠 𝗀é𝗇é𝗋𝖺𝗍𝗂𝗏𝖾𝗌 𝖽𝖺𝗇𝗌 𝗅𝖾 𝗆𝗈𝗇𝖽𝖾 é𝖽𝗎𝖼𝖺𝗍𝗂𝖿, 𝗂𝗅 𝖼𝗈𝗇𝗏𝗂𝖾𝗇𝖽𝗋𝖺𝗂𝗍 𝖽𝖾 𝗋𝖾𝗉𝖾𝗇𝗌𝖾𝗋 𝗇𝗈𝗌 𝗌𝗒𝗌𝗍è𝗆𝖾𝗌 𝖽’é𝗏𝖺𝗅𝗎𝖺𝗍𝗂𝗈𝗇 𝖺𝖿𝗂𝗇 𝖽𝖾 𝗅𝖾𝗌 𝖺𝖽𝖺𝗉𝗍𝖾𝗋 à 𝖼𝖾𝗌 𝗇𝗈𝗎𝗏𝖾𝖺𝗎𝗑 𝗈𝗎𝗍𝗂𝗅𝗌.
𝖫’𝖨𝖠 𝖽é𝗍𝖾𝗋𝗆𝗂𝗇𝗂𝗌𝗍𝖾, 𝗊𝗎𝖺𝗇𝗍 à 𝖾𝗅𝗅𝖾, 𝖾𝗌𝗍 𝗂𝖽é𝖺𝗅𝖾 𝗉𝗈𝗎𝗋 𝗅𝖾𝗌 𝗍â𝖼𝗁𝖾𝗌 𝗋é𝗉é𝗍𝗂𝗍𝗂𝗏𝖾𝗌 𝖾𝗍 𝖺𝗎𝗍𝗈𝗆𝖺𝗍𝗂𝗌𝖺𝖻𝗅𝖾𝗌. 𝖯𝗈𝗎𝗋 𝗎𝗇 𝖺𝗉𝗉𝗋𝖾𝗇𝖺𝗇𝗍 𝖽é𝗌𝗂𝗋𝖾𝗎𝗑 𝖽’𝖺𝗎𝗍𝗈𝗆𝖺𝗍𝗂𝗌𝖾𝗋 𝖼𝖾𝗋𝗍𝖺𝗂𝗇𝖾𝗌 é𝗍𝖺𝗉𝖾𝗌 𝖽𝖾 𝗌𝗈𝗇 𝖺𝗉𝗉𝗋𝖾𝗇𝗍𝗂𝗌𝗌𝖺𝗀𝖾, 𝖽𝖾 𝗍𝖾𝗌𝗍𝖾𝗋 𝗌𝖺 𝖼𝗈𝗆𝗉𝗋é𝗁𝖾𝗇𝗌𝗂𝗈𝗇 𝗈𝗎 𝖽𝖾 𝗌𝗎𝗂𝗏𝗋𝖾 𝗌𝖺 𝗉𝗋𝗈𝗀𝗋𝖾𝗌𝗌𝗂𝗈𝗇, 𝖾𝗅𝗅𝖾 𝗋𝖾𝗉𝗋é𝗌𝖾𝗇𝗍𝖾 𝗎𝗇𝖾 𝗌𝗈𝗅𝗎𝗍𝗂𝗈𝗇 𝖿𝗂𝖺𝖻𝗅𝖾 𝖾𝗍 𝖾𝖿𝖿𝗂𝖼𝖺𝖼𝖾.