Les informations traitées par un ordinateur ne sont, \textit{in fine},
que discrètes: les flottants (sur un nombre fini de bits) sont une
interprétation des réels, les \textit{longs} une interprétation finie
-des entiers\ldots.
+des entiers\ldots
Les phénomènes physiques ou naturels peuvent aussi être modélisés par des
approches discrètes:
il n'est parfois pas nécessaire de suivre exactement tous les états par
Une fonction qui admet un attracteur cyclique égal à l'ensemble
des sommets diverge. Admet-il cependant un comportement chaotique?
Les théories mathématiques du chaos ont énoncé des critères permettant
-de décider si une fonction est chaotique ou non, et plus récemment
+de décider si le comportement d'une fonction est chaotique
+ou non, et plus récemment
si certains réseaux booléens l'étaient. Se pose légitimement
-la question de savoir si cette caractérisation s'étend quelques soient
+la question de savoir si cette caractérisation s'étend quels que soient
les parties modifiées à chaque étape. Naturellement, ceci n'a un sens
pratique que si le nombre de réseaux booléens qui possèdent cette
caractéristique est suffisamment grand et que l'on sait engendrer
uniforme.
Comme annoncé dans les motivations à ce travail, les itérations chaotiques
-peuvent s'appliquer auz marquage de média et plus généralement
+peuvent s'appliquer au marquage de média et plus généralement
au masquage d'information. C'est l'objectif de la quatrième partie.
Dans le premier chapitre de celle-ci (chapitre~\ref{chap:watermarking}), nous
\\ %\hline
%journaux
-
+\cite{ccgh16}
&
% conf inter
\cite{bcgr11:ip,bcgw11:ip,cds12:ip,chgw+14:oip,fccg15:ip}
