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-%% Set the French abstract
-\hdrabstract[french]{
-Grâce à leur concision, les modèle discrets permettent d'appréhender
-des problèmes informatiques qui ne seraient parfois pas traitables
-autrement. Les systèmes dynamiques discrets (SDD) 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, nous présentons plusieurs méthodes
-permettant d'obtenir de telles fonctions, dont une basée sur les codes
-de Gray, permettant d'obtenir en plus une chaîne de Markov doublement
-stochastique. Cette dernière méthode nous a permis notamment
-d'obtenir un grand ensemble 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) 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 montrons 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.
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+%%-------------------- %% Set the French abstract
+\hdrabstract[french]{ Grâce à leur concision, les modèle discrets
+permettent d'appréhender des problèmes informatiques qui ne seraient
+parfois pas traitables autrement. Les systèmes dynamiques discrets
+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.
+
+ }
