- Cette section présente une application directe de la théorie développée ci-avant
+Au bout d'un nombre $b$ d'itérations,
+si la fonction, notée $G_f_u$ (ou bien $G_f_g$)
+présentée au chapitre~\ref{chap:carachaos},
+a de \og bonnes\fg{} propriétés chaotiques,
+le mot $x^b$ devrait \og sembler ne plus dépendre\fg{} de $x^0$.
+On peut penser à exploiter une de ces fonctions $G_f$
+comme un générateur aléatoire.
+Enfin, un bon générateur aléatoire se doit de
+fournir des nombres selon une \gls{distributionuniforme}
+La suite de ce document donnera,
+dans le cas où le graphe d'itérations est fortement connexe,
+une condition nécessaire est suffisante pour que
+cette propriété soit satisfaite.
+
+
+Cette section présente une application directe de la théorie développée ci-avant
à la génération de nombres pseudo aléatoires. On présente tout d'abord le générateur
basé sur des fonctions chaotiques (section~\ref{sub:prng:algo}),
puis comment intégrer la contrainte de \gls{distributionuniforme}
(cf. glossaire) de la sortie
dans le choix de la fonction à itérer (section~\ref{sub:prng:unif}).
L'approche est évaluée dans la dernière section.
+\JFC{plan à revoir}
\subsection{ Générateur de nombres pseudo aléatoires basé sur le chaos}\label{sub:prng:algo}
