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index b814c12..4ea34b9 100644
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@@ -1,5 +1,3 @@
-% \section{Introduction}
-% \label{S1}
 
 Les rÃ©seaux de neurones chaotiques ont Ã©tÃ© Ã©tudiÃ©s Ã  de maintes reprises 
 par le passÃ© en raison notamment de leurs applications potentielles:
@@ -28,8 +26,6 @@ fonctions chaotiques.
 
 
 
-
-
 Ces rÃ©seaux de neurones partagent le fait qu'ils sont qualifiÃ©s de 
 ``chaotiques'' sous prÃ©texte qu'ils embarquent une fonction de ce type 
 et ce sans aucune preuve rigoureuse. Ce chapitre caractÃ©rise la 
@@ -37,23 +33,13 @@ classe des rÃ©seaux de neurones MLP chaotiques. Il
 s'intÃ©resse ensuite Ã  l'Ã©tude de prÃ©visibilitÃ© de systÃ¨mes dynamiques
 discrets chaotiques par cette famille de MLP.
 
-\JFC{revoir plan}
-
-The remainder of this research  work is organized as follows. The next
-section is devoted to the basics of Devaney's chaos.  Section~\ref{S2}
-formally  describes  how  to  build  a neural  network  that  operates
-chaotically.  Section~\ref{S3} is devoted to the dual case of checking
-whether  an existing neural  network is  chaotic or  not.  Topological
-properties of chaotic neural networks are discussed in Sect.~\ref{S4}.
-The  Section~\ref{section:translation}  shows  how to  translate  such
-iterations  into  an Artificial  Neural  Network  (ANN),  in order  to
-evaluate the  capability for this  latter to learn  chaotic behaviors.
-This  ability  is  studied in  Sect.~\ref{section:experiments},  where
-various ANNs try to learn two  sets of data: the first one is obtained
-by chaotic iterations while the  second one results from a non-chaotic
-system.  Prediction success rates are  given and discussed for the two
-sets.  The paper ends with a conclusion section where our contribution
-is summed up and intended future work is exposed.
+La section~\ref{S2} dÃ©finit la construction d'un rÃ©seau de neurones 
+chaotique selon Devanay. La section~\ref{S3} prÃ©sente l'approche duale 
+de vÃ©rification si un rÃ©seau de neurones est chaotique ou non.
+La section~\ref{sec:ann:approx} s'intÃ©resse Ã  Ã©tudier pratiquement
+si un rÃ©seau de 
+neurones peut approximer des itÃ©ration unaires chaotiques. Ces itÃ©rations
+Ã©tant obtenues Ã  partir de fonction gÃ©nÃ©rÃ©es Ã  l'aide du chapitre prÃ©cÃ©dent.
 
 
 \section{Un rÃ©seau de neurones chaotique au sens de Devaney}
@@ -159,7 +145,7 @@ $\textsc{giu}(f)$ est fortement connexe.
 
 
 \section{Un rÃ©seau de neurones peut-il approximer
-des itÃ©ration unaires chaotiques?}
+des itÃ©ration unaires chaotiques?}\label{sec:ann:approx}
 
 Cette section s'intÃ©resse Ã  Ã©tudier le comportement d'un rÃ©seau de neurones 
 face Ã  des itÃ©rations unaires chaotiques, comme dÃ©finies Ã  
@@ -424,6 +410,11 @@ Nous avons prÃ©sentÃ© ensuite comment vÃ©rifier si un rÃ©seau de neurones
 Nous avons enfin montrÃ© en pratique qu'il est difficile pour un 
 rÃ©seau de neurones d'apprendre le comportement global d'itÃ©rations
 chaotiques.
+Comme il est difficile (voir impossible) d'apprendre le comportement 
+de telles fonction, il paraÃ®t naturelle de savoir si celles ci peuvent Ãªtre 
+utilisÃ©es pour gÃ©nÃ©rer des nombres pseudo alÃ©atoires.
+
+
 % \appendix{}
 
 % \begin{Def} \label{def2}
