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Un des découvertes les plus importantes dans l'étude de la cognition numérique est celle du Approximate Number System (ANS). Or, une voix dissidente questionne la pertinence des paradigmes expérimentaux utilisés pour l'étudier (Gebuis et al. 2016; Leibovich et al. 2015, 2017; Mix et al. 2002). La remise en question des méthodes expérimentales offerte dans ces publications est accompagnée d'un scepticisme quant à la nature discrète du ANS : s'agit-il d'un système dédié à la détection de quantités approximatives d'objets discrets, ou ce système serait-il plutôt dédié à la détection de variations de grandeurs continues comme la densité, la surface totale, ou le contour? Proposant une réinterprétation radicale de l'ensemble des données concernant l'ANS, ces sceptiques vont jusqu'à nier l'existence de ce système et proposent de le remplacer par un système qui traite de grandeurs continues dans notre environnement. Dans cette présentation, j'offre des arguments selon lesquels le scepticisme face à l'ANS permet de concevoir la numérosité en termes de représentations n'ayant aucun contenu discret. Je prétends qu'une telle conception de l'origine de nos capacités arithmétiques est inadéquate, puisqu'elle ne tient pas en considération l'interdépendance du discret et du continu, telle que conçue par le mathématicien intuitionniste L.E.J Brouwer (1907). Si l'on considère que le continu et le discret sont inséparables, le scepticisme par rapport à l'ANS est intenable, peu importe sa plausibilité empirique, puisqu'il permet d'éliminer le contenu discret des représentations utilisés pour former nos concepts de nombres.
