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diff --git a/intro.tex b/intro.tex
index 23fb304..186faea 100644
--- a/intro.tex
+++ b/intro.tex
@@ -4,7 +4,7 @@
 Les informations traitÃ©es par un ordinateur ne sont, \textit{in fine},
 que discrÃ¨tes: les flottants (sur un nombre fini de bits) sont une
 interprÃ©tation des rÃ©els, les \textit{longs} une interprÃ©tation finie
-des entiers\ldots.
+des entiers\ldots
 Les phÃ©nomÃ¨nes physiques ou naturels peuvent aussi Ãªtre modÃ©lisÃ©s par des
 approches discrÃ¨tes:
 il n'est parfois pas nÃ©cessaire de suivre exactement tous les Ã©tats par
@@ -23,8 +23,8 @@ Ces rÃ©seaux particuliers sont qualifiÃ©s de \emph{rÃ©seaux boolÃ©ens}.
 
 
 Soit ${\mathsf{N}}$ un entier naturel reprÃ©sentant le nombre 
-d'Ã©lÃ©ments Ã©tudiÃ©s (le nombre bits qu'un gÃ©nÃ©rateur veut engendrer,
-le nombre de pixel que l'on veut modifier\ldots) un rÃ©seau boolÃ©en  est 
+d'Ã©lÃ©ments Ã©tudiÃ©s (le nombre de bits qu'un gÃ©nÃ©rateur veut engendrer,
+le nombre de pixels que l'on veut modifier\ldots) un rÃ©seau boolÃ©en  est 
 dÃ©fini Ã  partir d'une fonction boolÃ©enne $f:\Bool^{\mathsf{N}}\to\Bool^{\mathsf{N}}$
 et un mode de  mise Ã  jour.
 A chaque Ã©tape, on peut intuitivement ne modifier qu'une partie des
@@ -33,10 +33,10 @@ En fonction des Ã©lÃ©ments qui sont susceptibles d'Ãªtre modifiÃ©s Ã  chaque Ã©t
 on peut se poser les questions de savoir si le rÃ©seau atteint un point fixe (et qu'il peut donc converger) ou 
 s'il possÃ¨de des attracteurs cycliques (et qu'il diverge donc).
 
-DÃ©tecter la convergence ou son contraire  peut se faire \textit{ a priori} dans
-certain cas. En effet, de nombreux travaux ont Ã©noncÃ© des conditions 
+DÃ©tecter la convergence ou son contraire  peut se faire \textit{a priori} dans
+certains cas. En effet, de nombreux travaux ont Ã©noncÃ© des conditions 
 suffisantes sur les rÃ©seaux boolÃ©ens garantissant leur convergence
-ou leur divergence . Lorsqu'aucune d'entre elle ne s'applique, on peut penser
+ou leur divergence. Lorsqu'aucune d'entre elles ne s'applique, on peut penser
 Ã  Ã©tendre ces rÃ©sultats thÃ©oriques et complÃ©ter ceci par des simulations.
 Lorsque la convergence est pratiquement observÃ©e, il reste Ã  vÃ©rifier que
 celle-ci est indÃ©pendante  du choix des parties Ã  modifier, par exemple.
@@ -46,12 +46,13 @@ simulation a Ã©tÃ© prouvÃ©e comme exhaustive.
 Une fonction qui admet un attracteur cyclique Ã©gal Ã  l'ensemble
 des sommets diverge. Admet-il cependant un comportement chaotique?
 Les thÃ©ories mathÃ©matiques du chaos ont Ã©noncÃ© des critÃ¨res permettant
-de dÃ©cider si une fonction est chaotique ou non, et plus rÃ©cemment
-si certains rÃ©seaux boolÃ©ens Ã©taient l'Ã©taient. Se pose lÃ©gitimement
-la question de savoir si cette caractÃ©risation s'Ã©tend quelque soient
+de dÃ©cider si le comportement d'une fonction est chaotique
+ou non, et plus rÃ©cemment
+si certains rÃ©seaux boolÃ©ens l'Ã©taient. Se pose lÃ©gitimement
+la question de savoir si cette caractÃ©risation s'Ã©tend quels que soient
 les parties modifiÃ©es Ã  chaque Ã©tape. Naturellement, ceci n'a un sens
 pratique que si le nombre de rÃ©seaux boolÃ©ens qui possÃ¨dent cette
-caractÃ©ristique est suffisamment grand et que l'on sache engendrer
+caractÃ©ristique est suffisamment grand et que l'on sait engendrer
 algorithmiquement de tels rÃ©seaux.
 
 Les liens entre chaos et alÃ©as sont certes intuitifs, mais sont-ils suffisants
@@ -68,21 +69,22 @@ d'effectuer pour s'approcher suffisamment de celle-ci?
 
 Les liens entre chaos et marquage d'information sont aussi faciles Ã  Ã©tablir:
 de tout mÃ©dia marquÃ© mÃªme attaquÃ©, la marque doit pouvoir Ãªtre extraite.
-Cette propriÃ©tÃ© du marquage est proche en effet de celle de rÃ©gularitÃ© des opÃ©rateurs chaotique. Il est alors naturel d'envisager exploiter les
+Cette propriÃ©tÃ© du marquage est proche en effet de celle de rÃ©gularitÃ© 
+des opÃ©rateurs chaotiques. Il est alors naturel d'envisager exploiter les
 fonctions chaotiques extraites dans ce contexte et donc de modifier
 certains bits d'un mÃ©dia pour y insÃ©rer de l'information: la marque.
 
 
-Les compÃ©tences acquise dans l'Ã©tude des algorithme d'insertion d'une marque
+Les compÃ©tences acquises dans l'Ã©tude des algorithmes d'insertion d'une marque
 dans une image nous permettent aussi d'adresser le problÃ¨me d'insÃ©rer un message dans une image. Cependant, il s'agit de privilÃ©gier
 cette fois l'imperceptibilitÃ© et non plus la robustesse. Ainsi, tandis que
 l'idÃ©e principale Ã©tait d'Ã©taler le message sur un ensemble consÃ©quent
-de pixels pour adresser la robustesse, il s'agit ici de sÃ©lectionner finement
+de pixels pour garantir la robustesse, il s'agit ici de sÃ©lectionner finement
 ceux dont les modifications seraient le moins perceptibles possible.
 On pense immÃ©diatement Ã  insÃ©rer ces messages dans les pixels
 contenant les zones les plus perturbÃ©es.
-Les outils mathÃ©matiques d'analyse permettant d'identifier les lignes niveaux
-pour ensuite voir lesquelles sont les moins rÃ©guliÃ¨res, les plus perturbÃ©es
+Les outils mathÃ©matiques d'analyse permettant d'identifier les lignes de niveaux
+pour ensuite voir lesquelles sont les moins rÃ©guliÃ¨res (les plus perturbÃ©es)
 sont le gradient et la matrice Hessienne.
 Cependant, ces modÃ¨les d'analyse  ne sont dÃ©finis que pour des fonctions de $\R^n$ dans $\R$.
 Se pose alors la question sur la possibilitÃ© de les adapter au cadre discret 
@@ -96,7 +98,7 @@ Ce mÃ©moire est organisÃ© en quatre parties.
 La premiÃ¨re partie sur les rÃ©seaux discrets.
 Dans celle-ci, le chapitre~\ref{chap:sdd} formalise la notion de rÃ©seaux boolÃ©ens
 et leurs modes opÃ©ratoires. On y dÃ©finit notamment un nouveau mode opÃ©ratoire
-combinant convergence et rapiditÃ© de convergence. Les rÃ©sultats de convergence suffisants Ã  la comprÃ©hension de ce mÃ©moire y sont rappelÃ©s et ceux relatifs Ã  ce nouveau mode y sont prouvÃ©s.
+assurant la convergence et ce en un temps rÃ©duit. Les rÃ©sultats de convergence suffisants Ã  la comprÃ©hension de ce mÃ©moire y sont rappelÃ©s et ceux relatifs Ã  ce nouveau mode y sont prouvÃ©s.
 
 Le chapitre~\ref{chap:promela} montre comment nous avons dÃ©veloppÃ© une dÃ©marche
 de preuve automatique de convergence de rÃ©seaux discrets. La dÃ©marche  est
@@ -112,7 +114,7 @@ dÃ©montrÃ©, propose un algorithme permettant de gÃ©nÃ©rer des fonctions possÃ©da
 cette caractÃ©ristique.
 
 Les itÃ©rations unaires de telles fonctions Ã©tant chaotiques, nous avons Ã©tudiÃ©
-au chapitre~\ref{chp:ANN} la possibilitÃ© de les faire apprendre par un rÃ©seau de neurones, particuliÃ¨rement un perceptron multi-couches.
+au chapitre~\ref{chp:ANN} la possibilitÃ© de les faire apprendre par un rÃ©seau de neurones, plus prÃ©cisement par un perceptron multi-couches.
 
 Le titre de la troisiÃ¨me partie donne une idÃ©e de la conclusion de
 cette Ã©tude puisqu'on y Ã©tudie une famille PRNG construite Ã  partir de fonctions 
@@ -121,18 +123,18 @@ Plus prÃ©cisÃ©ment, le chapitre~\ref{chap:PRNG:chao} caractÃ©rise les PRNG
 construits Ã  partir de rÃ©seaux boolÃ©ens qui sont chaotiques en donnant
 des conditions suffisantes sur la fonction Ã  itÃ©rer.
 Le chapitre~\ref{chap:PRNG:gray} s'intÃ©resse donc Ã  gÃ©nÃ©rer
-ce type de fonction de maniÃ¨re autrement plus efficaces qu'Ã  partir de
+ce type de fonction de maniÃ¨re autrement plus efficace qu'Ã  partir de
 la mÃ©thode dÃ©crite au chapitre~\ref{chap:carachaos}. On y prÃ©sente aussi un
 majorant du nombre d'itÃ©rations Ã  effectuer pour obtenir une distribution
 uniforme.
 
 Comme annoncÃ© dans les motivations Ã  ce travail, les itÃ©rations chaotiques
-peuvent s'appliquer Ã  marquage de mÃ©dia et plus gÃ©nÃ©ralement
+peuvent s'appliquer au marquage de mÃ©dia et plus gÃ©nÃ©ralement
 au masquage d'information. C'est l'objectif de la quatriÃ¨me partie.
 
 Dans le premier chapitre de celle-ci (chapitre~\ref{chap:watermarking}), nous
 formalisons le processus de marquage d'information. GrÃ¢ce Ã  cette formalisation,
-nous pouvons Ã©tudier des propriÃ©tÃ©s de stego securitÃ© et chaos sÃ©curitÃ©.
+nous pouvons Ã©tudier des propriÃ©tÃ©s de stÃ©go-securitÃ© et chaos-sÃ©curitÃ©.
 
 Les deux chapitres suivants (chapitre~\ref{chap:watermarking:pdf} et
 chapitre~\ref{chap:stabylo}) sont une parenthÃ¨se
@@ -148,10 +150,10 @@ de niveau les moins rÃ©guliÃ¨res.
 
 Une conclusion et des perspectives sont donnÃ©es en derniÃ¨re partie.
 
-\section*{Publications issues des travaux de recherche post doctorale}
+\section*{Publications en tant qu'enseignant-chercheur}
 Le tableau de la figure~\ref{fig:bilan} donnÃ© 
-ci dessous synthÃ©tise les rÃ©fÃ©rences auxquelles j'ai participÃ©es 
-depusi que je suis au DISC.
+ci dessous synthÃ©tise les rÃ©fÃ©rences auxquelles j'ai participÃ© 
+depuis  mon intÃ©gration en tant qu'enseignant chercheur.
 
 \begin{figure}[h]
 \begin{center}
@@ -177,13 +179,13 @@ depusi que je suis au DISC.
 % conf inter
 
 
-\cite{bcg11b:ip,acgs13:onp,BCVC10:ir,chgw+14:onp,Cou10:ir}
+\cite{bcg11b:ip,acgs13:onp,chgw+14:onp}
 
 
 \\ %\hline  
 
 %journaux
-
+\cite{ccgh16}
 &
 % conf inter
 \cite{bcgr11:ip,bcgw11:ip,cds12:ip,chgw+14:oip,fccg15:ip}
@@ -195,7 +197,7 @@ depusi que je suis au DISC.
 
 &
 % conf inter
-\cite{accfg15:ip,ccfg16:ip,kcm16:ip}
+\cite{accfg15:ip,DBLP:conf/secrypt/MohammedCG16,ccfg16:ip,kcm16:ip}
 
 
 
