function [y, valeurs_t] = ITFCT(Y, f_ech, n_decalage, fenetre)

    % ITFCT (inverse de la transformée de Fourier à court terme)
    % Par Overlap - Add
    %
    % Inputs :
    %	Y		: TFCT d'un signal réel
    %	f_ech		: fréquence d'échantillonnage
    %	n_decalage	: taille entre deux fenêtres
    %
    % Outputs :
    %	y		: ITFCT(Y)
    %	valeurs_t	: points temporels

    % On retrouve la taille de la fenêtre d'origine
    % (on a enlevé presque la moitié des valeurs) :
    n_fenetre = (size(Y, 1) - 1) * 2;

    % On redonne la bonne taille à Y (pas besoin de remettre les bons coefficients,
    % la fonction ifft de Matlab gère pour nous) :
    Y(size(Y, 1) + 1:n_fenetre, :) = 0;

    % Récupération de la fenêtre utilisée :
    if nargin == 3 || strcmp(fenetre, 'hann')
        % Par défaut, hanning
        w = hann(n_fenetre);
    elseif strcmp(fenetre, 'rect')
        w = ones(n_fenetre, 1);
    end

    % Création d'un signal vierge et d'une variable permettant de calculer la somme des fenêtres :
    n = (size(Y, 2) + 1) * n_decalage;
    y = zeros(n, 1);
    w_sum = zeros(n, 1);

    for valeurs_t = 1:size(Y, 2)
        % On retrouve le signal fenêtré (l'option 'symmetric' indique à
        % Matlab d'utiliser la symétrie hermitienne de la TFCT d'un signal réel) :
        y_win = ifft(Y(:, valeurs_t), 'symmetric');

        % On ajoute ce tronçon de signal fenêtré au signal,
        % et la fenêtre à la somme des fenêtres :
        start = 1 + (valeurs_t - 1) * n_decalage;
        y(start:start + n_fenetre - 1) = y(start:start + n_fenetre - 1) + y_win;
        w_sum(start:start + n_fenetre - 1) = w_sum(start:start + n_fenetre - 1) + w;
    end

    % On dé-fenêtre (en évitant de diviser par 0) :
    y = y ./ (w_sum + eps);

    % Calcul des valeurs temporelles correspondant à chaque point du signal :
    valeurs_t = (0:length(y) - 1) / f_ech;
end