diff --git a/notebooks/machine-learning/1.machine-learning.ipynb b/notebooks/machine-learning/1.machine-learning.ipynb
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-    "Ce tour d’horizon des concepts-clés du *machine learning* ne saurait être complet sans évoquer quelques-uns des biais inhérents aux modèles statistiques."
+    "Ce tour d’horizon des concepts-clés du *machine learning* ne saurait être complet sans évoquer quelques-uns des biais inhérents aux modèles statistiques. Comme le dit la pensée populaire :\n",
+    "> « Il y a trois sortes de mensonges : les mensonges, les gros mensonges et les statistiques. »"
    ]
   },
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@@ -409,6 +410,54 @@
     "En conclusion, *cum hoc sed non propter hoc* (La corrélation n’implique pas la causalité)."
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+    "### Des échelles de mesure différentes"
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+    "Toujours sur les mêmes données de l’évolution des cas d’autisme, les courbes sur les graphiques ci-dessous semblenet montrer que le secteur de l’agriculture biologique augmente de manière parralèle au nombre de cas d’autisme recensés, tandis que la part d’OGM dans les cultures reste stable, à un seuil proche de zéro."
+   ]
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+    "Cette interprétation est bien évidemment fausse. Tout d’abord, nous l’avons vu, il n’existe aucune causalité entre les volumes de vente de l’agriculture biologique ou la part d’OGM dans les surfaces agricoles et les cas d’autisme ; ensuite, l'échelle de mesure n’est pas du tout la même : quand la courbe des OGM est exprimée en pourcentages, sur une échelle de 0 à 100, celle des volumes de vente s’échelonne entre 10 000 et 30 000, et celle des cas d’autisme commence à 160 000 pour terminer à près de 500 000."
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+    "### Le paradoxe de Simpson"
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+    "Bien plus difficile à détecter, le paradoxe de Simpson, du nom du statisticien Edward Simpson qui l’a décrit en 1951, est une bizarrerie mathématique qui montre que, combinés, les résultats de plusieurs groupes sont inversés par rapport à leurs résultats individuels."
+   ]
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Binary files /dev/null and b/notebooks/machine-learning/images/evolution-autism-no-scale.png differ