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diff --git a/15RairoGen.tex b/15RairoGen.tex
index a57e19f..38920d8 100644
--- a/15RairoGen.tex
+++ b/15RairoGen.tex
@@ -8,7 +8,7 @@ comme un gÃ©nÃ©rateur alÃ©atoire.
 
 Ce chapitre  prÃ©sente donc une application directe
 de la thÃ©orie dÃ©veloppÃ©e ci-avant
-Ã  la gÃ©nÃ©ration de nombres pseudo alÃ©atoires. 
+Ã  la gÃ©nÃ©ration de nombres pseudo-alÃ©atoires. 
 La section~\ref{sub:prng:algo} 
 prÃ©sente tout d'abord l'algorithme de PRNG. La contrainte de  
 distribution uniforme de la sortie est discutÃ©e dans cette section.
@@ -17,7 +17,7 @@ section~\ref{prng:unaire:chaos}.
 La section~\ref{sub:prng:algo}  a Ã©tÃ© publiÃ©e Ã  ~\cite{bcgw11:ip,bcgr11:ip}.
 
 
-\section{ Nombres pseudo alÃ©atoires construits par itÃ©rations unaires}\label{sub:prng:algo}
+\section{ Nombres pseudo-alÃ©atoires construits par itÃ©rations unaires}\label{sub:prng:algo}
 
 
 
@@ -44,8 +44,8 @@ return $x$\;
 \end{algorithm}
 
 \subsection{Algorithme d'un gÃ©nÃ©rateur}
-On peut penser Ã  construire un gÃ©nÃ©rateur de nombres pseudo 
-alÃ©atoires comme dans l'algorithme~\ref{CI Algorithm} donnÃ© ci-dessous.
+On peut penser Ã  construire un gÃ©nÃ©rateur de nombres 
+pseudo-alÃ©atoires comme dans l'algorithme~\ref{CI Algorithm} donnÃ© ci-dessous.
 
 
 Celui-ci prend en entrÃ©e: une fonction $f$;
@@ -56,7 +56,7 @@ la fonction $F_{f_u}$ (Ã©quation~\ref{eq:iterations:unaires}
 vue au chapitre~\ref{chap:carachaos}) et correspondant 
 Ã  des itÃ©rations unaires.
 En interne, il exploite un algorithme de gÃ©nÃ©ration
-de nombres pseudo alÃ©atoires donnÃ© en paramÃ¨tre.
+de nombres pseudo-alÃ©atoires donnÃ© en paramÃ¨tre.
 Cela peut Ãªtre n'importe quel PRNG (XORshift, Mersenne-Twister) dont la 
 sortie est uniformÃ©ment distribuÃ©e.
 Notre approche vise a donner des propriÃ©tÃ©s de chaos Ã  ce gÃ©nÃ©rateur embarquÃ©.
@@ -139,7 +139,7 @@ et les chaÃ®nes de Markov.
 
 Montrons sur un exemple jouet Ã  deux Ã©lÃ©ments 
 que ce thÃ©orÃ¨me permet de vÃ©rifier si la sortie d'un gÃ©nÃ©rateur de 
-nombres pseudo alÃ©atoires est uniformÃ©ment distribuÃ©e ou non.
+nombres pseudo-alÃ©atoires est uniformÃ©ment distribuÃ©e ou non.
 Soient alors $g$ et $h$ deux fonctions  de $\Bool^2$
 dÃ©finies par $g(x_1,x_2)=(\overline{x_1},x_1.\overline{x_2}) $
 et $h(x_1,x_2)=(\overline{x_1},x_1\overline{x_2}+\overline{x_1}x_2)$.
@@ -149,7 +149,7 @@ Leurs graphes d'itÃ©rations
 sont donc fortement connexes, ce que l'on peut vÃ©rifier aux figures~\ref{fig:g:iter} 
 et~\ref{fig:h:iter}.
 \textit{A priori}, ces deux fonctions pourraient Ãªtre intÃ©grÃ©es
-dans un gÃ©nÃ©rateur de nombres pseudo alÃ©atoires. Montrons que ce n'est pas le cas pour $g$ et 
+dans un gÃ©nÃ©rateur de nombres pseudo-alÃ©atoires. Montrons que ce n'est pas le cas pour $g$ et 
 que cela l'est pour $h$.
 
 
@@ -283,10 +283,10 @@ Alors d'aprÃ¨s le thÃ©orÃ¨me~\ref{th},
 pour n'importe quel vecteur initial de probabilitÃ©s $\pi^0$, on a 
 $\lim_{k \to \infty} \pi^0 M^k_g = \pi_g$ et 
 $\lim_{k \to \infty} \pi^0 M^k_h = \pi_h$. 
-Ainsi la chaÃ®ne de Markov associÃ© Ã  $h$ tend vers une 
+Ainsi la chaÃ®ne de Markov associÃ©e Ã  $h$ tend vers une 
 distribution uniforme, contrairement Ã  celle associÃ©e Ã  $g$.
 On en dÃ©duit que $g$ ne devrait pas Ãªtre itÃ©rÃ©e dans 
-un gÃ©nÃ©rateur de nombres pseudo alÃ©atoires.
+un gÃ©nÃ©rateur de nombres pseudo-alÃ©atoires.
 Au contraire, 
 $h$ devrait pouvoir Ãªtre embarquÃ©e dans l'algorithme~\ref{CI Algorithm}, 
 pour peu que le nombre $b$ d'itÃ©rations entre deux mesures successives 
@@ -303,7 +303,7 @@ On Ã©nonce directement le thÃ©orÃ¨me suivant dont la preuve est donnÃ©e en annex
   dÃ©finie par 
   $M = \dfrac{1}{n} \check{M}$.
   Si $\textsc{giu}(f)$ est fortement connexe, alors 
-  la sortie du gÃ©nÃ©rateur de nombres pseudo alÃ©atoires dÃ©taillÃ© par 
+  la sortie du gÃ©nÃ©rateur de nombres pseudo-alÃ©atoires dÃ©taillÃ© par 
   l'algorithme~\ref{CI Algorithm} suit une loi qui 
   tend vers la distribution uniforme si 
   et seulement si  $M$ est une matrice doublement stochastique.
@@ -325,7 +325,7 @@ Expliquons enfin comment a Ã©tÃ© calculÃ© le nombre de la troisiÃ¨me
 colonne utilisÃ© comme le paramÃ¨tre $b$ 
 dans l'algorithme~\ref{CI Algorithm}.
 
-Soit $e_i$ le $i^{\textrm{Ã¨me}}$ vecteur la base canonique de $\R^{2^{n}}$. 
+Soit $e_i$ le $i^{\textrm{Ã¨me}}$ vecteur de la base canonique de $\R^{2^{n}}$. 
 Chacun des Ã©lÃ©ments $v_j$, $1 \le j \le 2^n$, 
 du vecteur $e_i M_f^t$ reprÃ©sente la probabilitÃ© 
 d'Ãªtre dans la configuration $j$ aprÃ¨s $t$ Ã©tapes du processus de Markov 
@@ -431,7 +431,7 @@ $\mathcal{F}_{16}$ &14, 15, 13, 12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0
 
 La qualitÃ© des sÃ©quences alÃ©atoires a Ã©tÃ© Ã©valuÃ©e Ã  travers la suite 
 de tests statistiques dÃ©veloppÃ©e pour les gÃ©nÃ©rateurs de nombres 
-pseudo alÃ©atoires par le 
+pseudo-alÃ©atoires par le 
 \emph{National Institute of Standards and Technology} (NIST).
 L'expÃ©rience a montrÃ© notamment que toutes ces fonctions
 passent avec succÃ¨s cette batterie de tests.
