- s'intègrent dans cette thématique. Dans cette habilitation,
-nous présenterons tout d'abord des contributions concernant la
-convergence, la preuve de convergence et un nouveau mode opératoire de
-tels systèmes. Nous présenterons ensuite un ensemble de contributions
-autour des fonctions dont les itérations peuvent être chaotiques.
-Particulièrement, plusieurs méthodes permettant
-d'obtenir de telles fonctions seront proposées,
- dont une basée sur les codes de Gray,
-permettant d'avoir en plus une chaîne de Markov doublement
-stochastique. Cette dernière méthode nous permettra notamment
-d'engendrer une grande famille de générateurs de nombres
-pseudo-aléatoires (PRNG). Des contributions théoriques et pratiques
-autour de ces PRNGs seront présentées. La thématique de masquage
-d'information (déjà présente dans l'équipe) a été renforcée et des
-contributions sur ce sujet seront présentées. Des instances de ces
-algorithmes sont formalisés en sélectionnant les fonctions à itérer
-pour garantir une robustesse élevée. Finalement, nous montrerons qu'on
-peut construire de nouvelles fonctions de distorsion utilisables en
-masquage d'information à l'aide de méthodes d'analyse par gradient
-mais discret cette fois encore.
-}
+s'intègrent dans cette thématique. Dans cette habilitation, nous
+montrerons tout d'abord des contributions concernant la convergence,
+la preuve de convergence et un nouveau mode opératoire de tels
+systèmes. Nous présenterons ensuite un ensemble d'avancées autour des
+fonctions dont les itérations peuvent être chaotiques.
+Particulièrement, plusieurs méthodes permettant d'obtenir de telles
+fonctions seront proposées, dont une basée sur les codes de Gray,
+fournissant, en plus une, chaîne de Markov doublement stochastique.
+Grâce à cette dernière, nous pourrons notamment engendrer une grande
+famille de générateurs de nombres pseudo-aléatoires (PRNG). Des
+contributions théoriques et pratiques autour de ces PRNGs seront mises
+en avant. La thématique de masquage d'information (déjà présente dans
+l'équipe) a été renforcée et des avancées significatives sur ce sujet
+seront présentées. Des instances de ces algorithmes seront
+formalisées en sélectionnant les fonctions à itérer pour garantir une
+robustesse élevée. Finalement, nous montrerons qu'on peut construire
+de nouvelles fonctions de distorsion utilisables en masquage
+d'information à l'aide de méthodes d'analyse par gradient mais discret
+cette fois encore.
+
+ }