\begin{itemize}
\item Méthode naïve: 
  suppressions successives aléatoires d'arcs de 
  $\textsc{giu}(\neg)$.
%\item $\leadsto$ Vérification portant sur le graphe des iterations.
%\item Souhait: cond. suffisantes sur le graphe d'interactions.
\begin{theorem}[Fonctions avec $\textsc{giu}$  fort. connexe~\cite{bcgr11:ip}]
\label{th:Adrien}
Soit $f$ une fonction de $\Bool^{\mathsf{N}}$ vers lui-même telle que $\Gamma(f)$: 
\begin{enumerate}
\item 
  N'a pas de cycle de longueur supérieure ou égale à deux.
\item 
  Chacun des sommets avec  une boucle +  a aussi une boucle -.
\item
Chacun des sommets est accessible depuis un sommet avec une boucle -.
\end{enumerate}
Alors, $\textsc{giu}(f)$ est fortement connexe.
\end{theorem}
\end{itemize}
\vspace{-3em}
\begin{center}
  \begin{minipage}{0.4\textwidth}
    \includegraphics[scale=0.4]{../images/Gi.pdf}
  \end{minipage}
  \begin{minipage}{0.45\textwidth}
  $\leadsto 
  \left \{
    \begin{array}{l}
      \textrm{ 34226 fonctions} \\
      \textrm{ 520 non isomorphes}
    \end{array}
    \right.
    $
  \end{minipage}
\end{center}

\vspace{-3em}
\begin{block}{Apprendre un comportement chaotique par MLP~\cite{bcgs12:ij}}
\begin{itemize}
\item Il est possible de construire un MLP ayant un comportement chaotique.
\item Il est difficile pour un MLP d'apprendre des itérations chaotiques.
\end{itemize}
\end{block}
