Est-ce que la biologie explique l’absence de femmes en science et en technologie ?


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  • Ce n’est pas un secret que la Silicon Valley emploie plus d’hommes que de femmes dans les métiers technologiques. Mais il est difficile de s’accorder sur le pourquoi d’une telle différence.


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    Ce n'est pas un secret que la Silicon Valley emploie plus d'hommes que de femmes dans les métiers technologiques. Mais il est difficile de s'accorder sur le pourquoi d'une telle différence.
    Crédit : Lawrence Sinclair, CC BY-NC-ND

    La publication d’un mémo anti-diversité par un ex-employé de Google vient de ramener ce problème sous les projecteurs. L’auteur argue qu’il existe des explications dans le gap du genre dans la technologie qui ne se basent pas sur le biais ou la discrimination. Plus précisément, il y aurait des différences biologiques pour expliquer ce gap. Il est important d’éclaircir ces questions avant de parler de l’équité dans les secteurs technologiques.

    En tant que chercheuse dans les sciences sociales qui étudie le sexe et le genre depuis plus de 50 ans, j’admets que les différences biologiques font partie des raisons pour lesquelles nous voyons peu de femmes comparées aux hommes dans la Silicon Valley. Mais la route entre la biologie et l’emploi est longue et chaotique. Et une connexion causale ne va pas exclure la pertinence des causes non biologiques. Que peut dire la science sur le sexe et le genre ?

    Est-ce que les filles ne sont pas adaptées à la technologie dès leur naissance ?

    Il n’y aucune preuve causale directe que la biologie soit responsable de l’absence des femmes dans les métiers technologiques. Mais la plupart des psychologues vont soutenir l’idée que l’exposition prénatale ou juste après la naissance à des hormones comme la testostérone et d’autres androgènes vont affecter la psychologie humaine.1 2 Chez les humains, la testostérone est normalement élevée chez les hommes allant de la 8e à la 24e semaine de la grossesse, mais également pendant le développement juste après la naissance.

    Ce n'est pas un secret que la Silicon Valley emploie plus d'hommes que de femmes dans les métiers technologiques. Mais il est difficile de s'accorder sur le pourquoi d'une telle différence.

    Crédit : Micah Sittig, CC BY

    Les contraintes éthiques interdisent d’expérimenter les foetus humains et les bébés pour comprendre l’effet de cette testostérone en quantité élevée chez les hommes. À la place, les chercheurs ont étudié des individus qui sont exposés à des environnements hormonaux qui sont anormaux à cause de conditions génétiques inhabituelles ou des médicaments actifs sur le plan hormonal aux femmes enceintes.3 4 5 De telles études ont suggéré que l’exposition précoce d’androgène provoque des effets de masculinisation sur les préférences de jeu des filles quand elles sont mineures, mais également sur le comportement, l’agressivité, l’orientation sexuelle et l’identité de genre. On a également la possibilité d’une capacité et d’une réaction spatiale à certains comportements qui indiquent des comportements qui sont appropriés culturellement pour les femmes.6 7

    L’exposition précoce hormonale est seulement une partie des processus biologiques complexes qui contribuent à la différenciation sexuelle.8 Axés par des messages directs et trop simplifiés sur les chromosomes X et Y, on ignore largement les effets de ces processus sur la psychologie humaine étant donné que la recherche scientifique dans ce domaine est récente. D’autres études informent sur le débat de l’inné/acquis en comparant les comportements des garçons et des filles qui sont si jeunes que la socialisation n’est pas suffisante pour exercer une influence complète.

    Les différences précoces du sexe émergent principalement sur des dimensions larges du tempérament.9 L’une de ces dimensions est ce que les psychologues appellent la surgence. Cette dernière est élevée chez les garçons et elle se manifeste par une activité motrice, l’impulsivité et l’expérience du plaisir provenant des activités intensives. L’autre dimension est ce qu’on connait comme le contrôle volontaire. Ce dernier est plus élevé chez les filles et il émerge en des capacités de self-contrôle sur l’attention, la capacité de se concentrer, de déplacer l’attention ainsi qu’un contrôle inhibiteur. Cet aspect du tempérament inclut également une plus grande sensibilité perceptuelle et une expérience du plaisir provenant des activités à faible intensité.

    Cette recherche sur le tempérament suggère que la nature instille certaines différences psychologiques sur le sexe. Mais les scientifiques ne comprennent pas totalement les chemins de ces aspects du tempérament de l’enfant à la personnalité et les capacités de l’adulte.

    Est-ce qu’il y a une fracture par sexe concernant des traits pertinents pour la technologie ?

    Une autre approche pour le débat des femmes en technologie implique de comparer les sexes sur des caractéristiques qui sont pertinents dans la participation en technologie. Dans ce cas, il n’est pas important si ces traits sont innés ou acquis, car les principaux critères sont les capacités mathématiques et spatiales.

    La différence de sexe dans la capacité mathématique moyenne, qui a favorisé les hommes, a disparu dans la population américaine.10 11 Il y a également un déclin sur la prépondérance des hommes parmi les meilleurs dans les tests mathématiques.12 Mais les hommes tendent à être mieux notés sur la plupart des tests spatiaux, notamment sur les tests de rotation des objets en 3 dimensions et il semble que ces capacités semblent pratiques dans les secteurs du STEM.13 14 15

    Bien sûr, les gens choisissent leur orientation selon leurs intérêts ainsi que leurs capacités. De ce fait, il faut considérer l’aspect des gens qui sont intéressés par “des gens” avec ceux qui sont intéressés par “des choses”. La recherche montre qu’en général, les femmes sont plus intéressées par les personnes que les hommes qui sont donc plus intéressés par les choses.16 Et on peut penser que les occupations technologiques concernent plus les choses que les personnes et donc, les hommes y seraient plus naturellement attirés.17 Par exemple, les postes tels qu’ingénieur en informatique, en réseau ou en base de données nécessitent des connaissances intensives sur l’électronique, les mathématiques, les principes d’ingénierie et les systèmes de télécommunications. Le succès dans ces postes ne dépend pas de la sensibilité sociale et l’intelligence émotionnelle alors que ces derniers sont nécessaires pour, par exemple, l’éducation précoce des enfants ou la vente au détail.

    Ce n'est pas un secret que la Silicon Valley emploie plus d'hommes que de femmes dans les métiers technologiques. Mais il est difficile de s'accorder sur le pourquoi d'une telle différence.

    Les hommes et les femmes varient également dans leurs objectifs de vie. Les femmes vont placer une priorité importante pour travailler avec et aider les personnes.18 Les métiers du STEM ne sont pas généralement perçus pour ce genre d’objectif. Mais la technologie offre des spécialisations qui donnent la priorité à des objectifs communautaires et sociaux tels que la conception d’un système de santé ou les capacités sociales comme l’amélioration de l’interaction entre les hommes et les machines. De telles positions sont très adaptées pour les femmes.19 Et plus généralement, la supériorité générale des femmes sur la lecture et l’écriture ainsi que les capacités sociales va les avantager dans de nombreuses occupations.20 21 22

    Virtuellement, toutes les différences du sexe consistent sur le chevauchement des distributions des hommes et des femmes. Par exemple, en dépit de la différence du sexe sur la hauteur moyenne, certaines femmes sont plus grandes que la plupart des hommes et certains hommes sont plus courts que la plupart des femmes. Même si les différences psychologiques du sexe sont statistiquement inférieures que cette différence de hauteur, certaines d’entre elles sont plus pertinente pour la technologie, notamment l’intérêt pour les hommes par rapport aux choses et la capacité spatiale dans les rotations mentales.

    Si ce n’est pas la biologie, alors quelles sont les causes ?

    Ce n'est pas un secret que la Silicon Valley emploie plus d'hommes que de femmes dans les métiers technologiques. Mais il est difficile de s'accorder sur le pourquoi d'une telle différence.

    Crédit : Zorgnetwerk Nederland, CC BY-NC-ND

    Étant donné l’absence de preuves claires que les capacités et les intérêts pour la technologie proviennent principalement de la biologie, alors il y a énormément de place pour considérer la socialisation et le stéréotype du genre.

    Étant donné que les humains naissent sans aucun développement social, les parents et les autres fournissent une socialisation intensive, généralement pour promouvoir les traits et les personnalités dont ils pensent qu’ils vont les aider dans leur vie d’adulte. Et étant donnés les femmes et les hommes ont des vies adultes différentes, alors les soignants tendent à promouvoir des activités et des intérêts liés au sexe de l’enfant. Des poupées pour les filles, des camions pour les garçons.23 Une socialisation conventionnelle va inciter l’enfant à emprunter la route d’une carrière conventionnelle.24

    Même les très jeunes enfants forment des stéréotypes du genre quand ils observent le comportement des hommes et des femmes dans leur séparation du travail.25 26 27 Ils apprennent automatiquement sur le genre par rapport à ce que les adultes font à la maison et au travail. Éventuellement, pour expliquer les différences qu’ils voient sur les hommes et les femmes et leurs tâches respectives, les enfants tirent la conclusion que les sexes ont des caractéristiques différentes dans une certaine mesure. La séparation des travaux transporte le message que les hommes et les femmes possèdent des attributs différents.28

    Ces stéréotypes du genre incluent habituellement les croyances que les femmes excellent dans des qualités telles que la convivialité et l’inquiétude pour les autres et les psychologues le connaissent comme le Communal.29 Les stéréotypes suggèrent également que les hommes ont des qualités supérieures telles que l’affirmation de soi et la dominance et les psychologues le connaissent comme l’autodétermination (Agentic). Ces stéréotypes sont partagés dans les cultures et ils forment les identités de genre des individus ainsi que les normes sociétales concernant des comportements appropriés des hommes et des femmes.30 31

    Les stéréotypes du genre ouvrent la voie au préjudice et la discrimination dirigée vers ceux qui dévient des normes du genre. Par exemple, si les gens acceptent le stéréotypes que les femmes sont “chaleureuses” et “émotionnelles”, mais qu’elles ne sont pas “dures” et “rationnelles”, alors les décideurs vont fermer la porte des métiers d’ingénierie et de technologie à la plupart des femmes même celles qui sont atypiques par rapport à leur sexe.32 De plus, les femmes douées en technologie peuvent faiblir si elles internalisent les stéréotypes sociétaux associés à l’infériorité des femmes sur les capacités pertinentes en technologie.33 34 De plus, cette anxiété des femmes peut également confirmer ces stéréotypes négatifs et réduire leur performance par la même occasion.35 36

    Il n’est donc pas surprenant que la recherche fournisse des preuves que les femmes doivent atteindre un standard élevé pour obtenir des postes et la reconnaissance dans des secteurs qui sont culturellement masculins et dominés par les hommes.37 38 Cependant, il y a des preuves d’un recrutement préférentiel des femmes dans le STEM aux États-Unis.39 Les femmes qualifiées pour de tels postes ont de meilleures chances d’avoir un entretien et recevoir des offres par rapport aux hommes. Une simulation expérimentale du recrutement dans le STEM a produit des résultats similaires.40

    Pourquoi pas l’acquis et l’inné en même temps ?

    De nombreux commentateurs font l’erreur de supposer que la preuve scientifique favorisant les causes socio-culturelles pour le manque de femmes dans la technologie invalide les causes biologiques et vice versa. Ces suppositions sont trop simplistes parce que la plupart des comportements humains les plus complexes sont un mélange de l’acquis et de l’inné.

    Ce n'est pas un secret que la Silicon Valley emploie plus d'hommes que de femmes dans les métiers technologiques. Mais il est difficile de s'accorder sur le pourquoi d'une telle différence.

    Et le discours devient plus problématique quand le débat devient politisé.41 Aujourd’hui, les causes socio-culturelles sont considérées comme étant progressives et politiquement correctes tandis que les causes biologiques semblent plus conservatrices et réactionnaires. Les combats idéologiques nous distraient pour déterminer les changements qu’on doit faire dans les structures et les cultures d’entreprise pour améliorer l’inclusion des femmes en technologie et dans la science en général.42 43

    La politisation de tels débats menace le progrès scientifique et elle ne permet pas de définir une organisation diverse et équitable et comment la créer. Malheureusement, des efforts bien intentionnés pour promouvoir la diversité et l’inclusion peuvent être inefficaces et souvent, c’est parce qu’ils sont trop coercitifs et restrictifs sur l’autonomie du manager.44 45 L’outrage du mémo de James Damore suggère que Google doit revoir attentivement ses initiatives de diversité.

    En tout cas, les preuves qui favorisent l’acquis ou l’inné ne pourront pas rendre compte de la sous-représentation des femmes en technologie. Une position cohérente et ouverte d’esprit sur les influences biologiques et sociales est nécessaire sur les intérêts et les compétences des carrières.

    Indépendamment du fait si l’inné ou l’acquis est plus robuste pour expliquer le manque de femmes dans la technologie, les gens devraient éviter de supposer que le genre est binaire. Il est plus intéressant de considérer les individus des deux sexes comme s’ils étaient situés sur un continuum d’intérêts et de capacités masculins et féminins. Le fait de traiter des gens comme des individus, plutôt que comme des hommes ou des femmes, est difficile, car nos stéréotypes automatiques vont s’engouffrer dans la moindre brèche. Mais c’est une voie qu’on doit explorer pour améliorer l’équité et la diversité dans la technologie et d’autres secteurs de l’économie.

    Traduction d’un article de The Conversation par Alice H. Eagly, professeure de psychologie au Faculty Fellow Institute for Policy Research et professeure de gestion et d’organisation à la Northwestern University.

    Sources

    1.
    Bramble MS, Lipson A, Vashist N, Vilain E. Effects of chromosomal sex and hormonal influences on shaping sex differences in brain and behavior: Lessons from cases of disorders of sex development. Journal of Neuroscience Research. 2016;95(1-2):65-74. doi: 10.1002/jnr.23832
    2.
    Hines M, Constantinescu M, Spencer D. Early androgen exposure and human gender development. Biology of Sex Differences. 2015;6(1). doi: 10.1186/s13293-015-0022-1
    3.
    Psychological Outcomes and Gender-Related Development in Complete Androgen Insensitivity Syndrome. SpringerLink. https://link.springer.com/article/10.1023%2FA%3A1022492106974. Accessed August 17, 2017.
    4.
    Reinisch JM, Mortensen EL, Sanders SA. Prenatal Exposure to Progesterone Affects Sexual Orientation in Humans. Archives of Sexual Behavior. 2017;46(5):1239-1249. doi: 10.1007/s10508-016-0923-z
    5.
    Pasterski V, Hindmarsh P, Geffner M, Brook C, Brain C, Hines M. Increased aggression and activity level in 3- to 11-year-old girls with congenital adrenal hyperplasia (CAH). Hormones and Behavior. 2007;52(3):368-374. doi: 10.1016/j.yhbeh.2007.05.015
    6.
    Hampson E, Rovet JF. Spatial function in adolescents and young adults with congenital adrenal hyperplasia: Clinical phenotype and implications for the androgen hypothesis. Psychoneuroendocrinology. 2015;54:60-70. doi: 10.1016/j.psyneuen.2015.01.022
    7.
    Hines M, Pasterski V, Spencer D, et al. Prenatal androgen exposure alters girls’ responses to information indicating gender-appropriate behaviour. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences. 2016;371(1688):20150125. doi: 10.1098/rstb.2015.0125
    8.
    Arnold AP. A general theory of sexual differentiation. Journal of Neuroscience Research. 2016;95(1-2):291-300. doi: 10.1002/jnr.23884
    9.
    Else-Quest NM, Hyde JS, Goldsmith HH, Van Hulle CA. Gender differences in temperament: A meta-analysis. Psychological Bulletin. 2006;132(1):33-72. doi: 10.1037/0033-2909.132.1.33
    10.
    Hilton TL, Berglund GW. SEX DIFFERENCES IN MATHEMATICS ACHIEVEMENT-A LONGITUDINAL STUDY. ETS Research Bulletin Series. 1971;1971(2):i-21. doi: 10.1002/j.2333-8504.1971.tb00807.x
    11.
    Hyde JS, Lindberg SM, Linn MC, Ellis AB, Williams CC. Gender Similarities Characterize Math Performance. Science. 2008;321(5888):494-495. doi: 10.1126/science.1160364
    12.
    Makel MC, Wai J, Peairs K, Putallaz M. Sex differences in the right tail of cognitive abilities: An update and cross cultural extension. Intelligence. 2016;59:8-15. doi: 10.1016/j.intell.2016.09.003
    13.
    Miller DI, Halpern DF. The new science of cognitive sex differences. Trends in Cognitive Sciences. 2014;18(1):37-45. doi: 10.1016/j.tics.2013.10.011
    14.
    Wai J, Lubinski D, Benbow CP. Spatial ability for STEM domains: Aligning over 50 years of cumulative psychological knowledge solidifies its importance. Journal of Educational Psychology. 2009;101(4):817-835. doi: 10.1037/a0016127
    15.
    Maeda Y, Yoon SY. A Meta-Analysis on Gender Differences in Mental Rotation Ability Measured by the Purdue Spatial Visualization Tests: Visualization of Rotations (PSVT:R). Educational Psychology Review. 2012;25(1):69-94. doi: 10.1007/s10648-012-9215-x
    16.
    Su R, Rounds J, Armstrong PI. Men and things, women and people: A meta-analysis of sex differences in interests. Psychological Bulletin. 2009;135(6):859-884. doi: 10.1037/a0017364
    17.
    Yang Y, Barth JM. Gender differences in STEM undergraduates’ vocational interests: People–thing orientation and goal affordances. Journal of Vocational Behavior. 2015;91:65-75. doi: 10.1016/j.jvb.2015.09.007
    18.
    Diekman AB, Steinberg M, Brown ER, Belanger AL, Clark EK. A Goal Congruity Model of Role Entry, Engagement, and Exit: Understanding Communal Goal Processes in STEM Gender Gaps. Personality and Social Psychology Review. 2016;21(2):142-175. doi: 10.1177/1088868316642141
    19.
    Diekman AB, Clark EK, Johnston AM, Brown ER, Steinberg M. Malleability in communal goals and beliefs influences attraction to stem careers: Evidence for a goal congruity perspective. Journal of Personality and Social Psychology. 2011;101(5):902-918. doi: 10.1037/a0025199
    20.
    Reynolds MR, Scheiber C, Hajovsky DB, Schwartz B, Kaufman AS. Gender Differences in Academic Achievement: Is Writing an Exception to the Gender Similarities Hypothesis? The Journal of Genetic Psychology. 2015;176(4):211-234. doi: 10.1080/00221325.2015.1036833
    21.
    Hall JA, Carter JD, Horgan TG. Gender differences in nonverbal communication of emotion. In: Fischer AH, ed. Gender and Emotion. Cambridge University Press; 0:97-117. doi: 10.1017/cbo9780511628191.006
    22.
    Joseph DL, Newman DA. Emotional intelligence: An integrative meta-analysis and cascading model. Journal of Applied Psychology. 2010;95(1):54-78. doi: 10.1037/a0017286
    23.
    Lytton H, Romney DM. Parents’ differential socialization of boys and girls: A meta-analysis. Psychological Bulletin. 1991;109(2):267-296. doi: 10.1037/0033-2909.109.2.267
    24.
    Coyne SM, Linder JR, Rasmussen EE, Nelson DA, Birkbeck V. Pretty as a Princess: Longitudinal Effects of Engagement With Disney Princesses on Gender Stereotypes, Body Esteem, and Prosocial Behavior in Children. Child Development. 2016;87(6):1909-1925. doi: 10.1111/cdev.12569
    25.
    Quinn PC, Yahr J, Kuhn A, Slater AM, Pascalis O. Representation of the Gender of Human Faces by Infants: A Preference for Female. Perception. 2002;31(9):1109-1121. doi: 10.1068/p3331
    26.
    Levy GD, Haaf RA. Detection of gender-related categories by 10-month-old infants. Infant Behavior and Development. 1994;17(4):457-459. doi: 10.1016/0163-6383(94)90037-x [Source]
    27.
    Koenig AM, Eagly AH. Evidence for the social role theory of stereotype content: Observations of groups’ roles shape stereotypes. Journal of Personality and Social Psychology. 2014;107(3):371-392. doi: 10.1037/a0037215
    28.
    Signorella M. Developmental Differences in Children′s Gender Schemata about Others: A Meta-analytic Review. Developmental Review. 1993;13(2):147-183. doi: 10.1006/drev.1993.1007
    29.
    Prentice DA, Carranza E. What Women and Men Should Be, Shouldn’t be, are Allowed to be, and don’t Have to Be: The Contents of Prescriptive Gender Stereotypes. Psychology of Women Quarterly. 2002;26(4):269-281. doi: 10.1111/1471-6402.t01-1-00066
    30.
    Diekman AB, Eagly AH. Stereotypes as Dynamic Constructs: Women and Men of the Past, Present, and Future. Personality and Social Psychology Bulletin. 2000;26(10):1171-1188. doi: 10.1177/0146167200262001
    31.
    Wood W, Eagly AH. Biosocial Construction of Sex Differences and Similarities in Behavior. In: Advances in Experimental Social Psychology. Elsevier; 2012:55-123. doi: 10.1016/b978-0-12-394281-4.00002-7
    32.
    Heilman ME, Caleo S. Gender Discrimination in the Workplace. (Colella AJ, King EB, eds.). Oxford University Press; 2015. doi: 10.1093/oxfordhb/9780199363643.013.7
    33.
    Moakler MW Jr, Kim MM. College Major Choice in STEM: Revisiting Confidence and Demographic Factors. The Career Development Quarterly. 2014;62(2):128-142. doi: 10.1002/j.2161-0045.2014.00075.x
    34.
    Sax LJ, Kanny MA, Riggers-Piehl TA, Whang H, Paulson LN. “But I’m Not Good at Math”: The Changing Salience of Mathematical Self-Concept in Shaping Women’s and Men’s STEM Aspirations. Research in Higher Education. 2015;56(8):813-842. doi: 10.1007/s11162-015-9375-x
    35.
    Nguyen H-HD, Ryan AM. Does stereotype threat affect test performance of minorities and women? A meta-analysis of experimental evidence. Journal of Applied Psychology. 2008;93(6):1314-1334. doi: 10.1037/a0012702
    36.
    Betz DE, Ramsey LR, Sekaquaptewa D. Gender Stereotype Threat among Women and Girls. In: The SAGE Handbook of Gender and Psychology. SAGE Publications, Ltd; 0:428-449. doi: 10.4135/9781446269930.n26
    38.
    Koch AJ, D’Mello SD, Sackett PR. A meta-analysis of gender stereotypes and bias in experimental simulations of employment decision making. Journal of Applied Psychology. 2015;100(1):128-161. doi: 10.1037/a0036734
    39.
    Gender Differences at Critical Transitions in the Careers of Science, Engineering, and Mathematics Faculty. National Academies Press; 2010. doi: 10.17226/12062
    40.
    J Ceci S, M Williams W. Women preferred for STEM professorships – as long as they’re equal to or better than male candidates. The Conversation. https://theconversation.com/women-preferred-for-stem-professorships-as-long-as-theyre-equal-to-or-better-than-male-candidates-49411. Published October 21, 2015. Accessed August 17, 2017.
    41.
    The Google memo isn’t the interesting part of the story. washingtonpost.com. https://www.washingtonpost.com/opinions/the-google-memo-isnt-the-interesting-part-of-the-story/2017/08/11/de3f8876-7ecb-11e7-9d08-b79f191668ed_story.html. Published October 21, 2015. Accessed August 17, 2017.
    42.
    Dasgupta N, Stout JG. Girls and Women in Science, Technology, Engineering, and Mathematics. Fiske ST, ed. Policy Insights from the Behavioral and Brain Sciences. 2014;1(1):21-29. doi: 10.1177/2372732214549471
    43.
    Zaleski K. Opinion | The Maddeningly Simple Way Tech Companies Can Employ More Women. nytimes.com. https://www.nytimes.com/2017/08/15/opinion/silicon-valley-women-hiring-diversity.html. Published August 15, 2017. Accessed August 17, 2017.
    44.
    Miller D. Tech companies spend big money on bias training – but it hasn’t improved diversity numbers. The Conversation. https://theconversation.com/tech-companies-spend-big-money-on-bias-training-but-it-hasnt-improved-diversity-numbers-44411. Published July 10, 2015. Accessed August 17, 2017.
    45.
    Dobbin F, Schrage D, Kalev A. Rage against the Iron Cage. American Sociological Review. 2015;80(5):1014-1044. doi: 10.1177/0003122415596416

    Houssen Moshinaly

    Rédacteur en chef d'Actualité Houssenia Writing. Rédacteur web depuis 2009.

    Blogueur et essayiste, j'ai écrit 9 livres sur différents sujets comme la corruption en science, les singularités technologiques ou encore des fictions. Je propose aujourd'hui des analyses politiques et géopolitiques sur le nouveau monde qui arrive. J'ai une formation de rédaction web et une longue carrière de prolétaire.

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