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diff --git a/stabylo.tex b/stabylo.tex
index dda07a4..0e0775d 100644
--- a/stabylo.tex
+++ b/stabylo.tex
@@ -11,23 +11,23 @@ et UNIWARD~\cite{HFD14}.
 Pour dÃ©tecter de la prÃ©sence ou non d'un message dans une image,
 on peut demander l'oracle Ã  un 
 un \emph{stÃ©ganalyseur}~\cite{LHS08,DBLP:conf/ih/Ker05,FK12}.
-Usuellement, un outil de cette fammille, aprÃ¨s 
+Usuellement, un outil de cette famille, aprÃ¨s 
 une dÃ©marche d'apprentissage, classifie les images
 en fonction de caractÃ©ristiques numÃ©riques.
 
 
 
 A partir de caractÃ©ristiques de voisinage nommÃ©es 
-SPAM~\cite{DBLP:journals/tifs/PevnyBF10}, HUGO mesure la distortion 
+SPAM~\cite{DBLP:journals/tifs/PevnyBF10}, HUGO mesure la distorsion 
 qui serait induite par la modification
 de chaque pixel. Similairement, 
-WOW et UNIWARD construisent une carte de distortion mais celle-ci est  
+WOW et UNIWARD construisent une carte de distorsion mais celle-ci est  
 issue caractÃ©ristiques directionnelles calculÃ©es Ã  partir d'ondelettes.
-A partir de ces cartes de distortions, chacun de ces algorithmes selectionne
-les pixels dont les modifications induisent la distortion la plus faible 
+A partir de ces cartes de distorsion, chacun de ces algorithmes sÃ©lectionne
+les pixels dont les modifications induisent la distorsion la plus faible 
 possible. Ceci revient Ã  dÃ©finir une fonction de signification $u$.
 La complexitÃ© du schÃ©ma de stÃ©ganographie est peu ou prou celle du calcul
-de cette carte, et elle est Ã©levÃ©e (cf partie~\ref{XXXXXXXX}) dans le cas
+de cette carte, et elle est Ã©levÃ©e  dans le cas
 de ces algorithmes.
 Nous avons proposÃ© un algorithme~\cite{ccg15:ij}
 de complexitÃ© beaucoup plus faible 
@@ -69,7 +69,7 @@ l'extraction Ã  la Fig.~\ref{fig:sch:ext}.
 \end{figure*}
 
 
-La sÃ©curitÃ© de l'encryptage est garantie par le systÃ¨me asymmÃ©trique 
+La sÃ©curitÃ© de l'encryptage est garantie par le systÃ¨me asymÃ©trique 
 de Blum-Goldwasser~\cite{Blum:1985:EPP:19478.19501} basÃ© sur le PRNG
 Blum Blum Shub~\cite{DBLP:conf/crypto/ShubBB82}.
 Ainsi, Ã  partir d'une clef $k$ et un message \textit{mess}, 
@@ -81,8 +81,8 @@ le message $m$.
 L'idÃ©e d'embarquer dans des bords dans une image
 repose sur le fait que les pixels de ceux-ci reprÃ©sentent dÃ©jÃ  une 
 rupture de continuitÃ© entre pixels voisins. 
-Une faible modification de ceux-ci n'a donc pas un grand impact sur la qualitÃ©
-de l'image, condition nÃ©cÃ©essaire lorsqu'on prÃ©tend Ãªtre indÃ©tectable.
+Une faible modification de ceux-ci n'aurait donc pas un grand impact sur la qualitÃ©
+de l'image, condition nÃ©cessaire lorsqu'on prÃ©tend Ãªtre indÃ©tectable.
 
 STABYLO est basÃ© sur les 
 filtres de Canny~\cite{Canny:1986:CAE:11274.11275}, comme dÃ©marche de dÃ©tection 
@@ -94,31 +94,31 @@ Cette dÃ©tection de bords ne considÃ¨re que les $b$
 bits les plus significatifs (pratiquement $b$ vaut $6$ ou $7$)
 et un masque de sÃ©lection $T$ $T=3,5,7$).
 Plus Ã©levÃ©e est la valeur de ce masque, plus grand est le nombre 
-de pixels de bors mais plus grossiÃ¨re est l'approche.
+de pixels de bord mais plus grossiÃ¨re est l'approche.
 Dans le diagramme de flux, cette Ã©tape de sÃ©lection 
 est reprÃ©sentÃ©e par ``x=Edge Detection(b, T, X)''.
 La section suivante montre comment le schÃ©ma s'adapte 
 aux valeurs de $m$ et de $x$. 
 
-\subsection{Un embarquement adaptif}\label{sub:adaptive}
+\subsection{Un embarquement adaptatif}\label{sub:adaptive}
 Nous argumentons que le schÃ©ma d'embarquement doit s'adapter 
 au message $m$ et au nombre de bits disponibles pour cet embarquement.
 Deux stratÃ©gies sont possibles dans STABYLO. 
-Dans la premiÃ¨re, dite \emph{adaptive}, le taux d'embarquement 
+Dans la premiÃ¨re, dite \emph{adaptative}, le taux d'embarquement 
 (rapport entre le nombre de  bits embarquÃ©s par rapport au nombre de pixels 
 modifiÃ©s) dÃ©pend du nombre de bits disponibles Ã  l'issue de l'extraction 
 des pixels de bords. Si ce nombre de bits est infÃ©rieur au double de
 la taille du message, celui-ci est dÃ©coupÃ© en plusieurs parties.
 La justification de ce rapport de 1 Ã  2 Ã  donnÃ© ci dessous dans la partie STC.
 Dans la seconde dite \emph{fixe}, ce taux est fixe et l'algorithme augmente 
-iterativement la valeur de $T$ jusqu'Ã  obtenir Ã  nouveau deux fois plus de bits 
+iterrativement la valeur de $T$ jusqu'Ã  obtenir Ã  nouveau deux fois plus de bits 
 de bords qu'il n'y en a dans le message.
 
 STABYLO applique alors 
-par dÃ©faut  l'agorithme STC~\cite{DBLP:journals/tifs/FillerJF11}
-pour ne modifier aussi peu que posible les bits parmi ceux dont il dispose.
-Dans le cas oÃ¹ c'est la stratÃ©gie adaptive qui est choisie, le paramÃ¨tre
-$\rho$ de cet algorithme vaut 1 pour chaqun des bits.
+par dÃ©faut  l'algorithme STC~\cite{DBLP:journals/tifs/FillerJF11}
+pour ne modifier aussi peu que possible les bits parmi ceux dont il dispose.
+Dans le cas oÃ¹ c'est la stratÃ©gie adoptive qui est choisie, le paramÃ¨tre
+$\rho$ de cet algorithme vaut 1 pour chacun des bits.
 Dans le cas contraire, la valeur de ce paramÃ¨tre varie en 
 fonction du seuil $T$ de l'algorithme de dÃ©tection de bord comme suit:
 $$  
@@ -146,40 +146,28 @@ Dans cette section, on justifie qualificatif \og LOw cost\fg{} de STABYLO en
 comparant l'ordre de grandeur de son temps d'exÃ©cution avec ceux des 
 principaux schÃ©mas existants Ã  savoir HUGO~\cite{DBLP:conf/ih/PevnyFB10},
 WOW~\cite{conf/wifs/HolubF12} et UNIWARD~\cite{HFD14}.
-Chacune de ces quatre mÃ©thodes commence par calculer un carte de distortion 
+Chacune de ces quatre mÃ©thodes commence par calculer un carte de distorsion 
 de l'ensemble des pixels et se termine en appliquant l'algorithme STC.
 Comme cette derniÃ¨re Ã©tape est commune Ã  toutes les approches, on Ã©value 
 sa complexitÃ© Ã  part.
 Dans tout ce qui suit, on considÃ¨re une image carrÃ©e de taille
 $n \times n$.
-Les preuves de ces thÃ©orÃ¨mes sont donnÃ©es en annexes~\ref{anx:preuve:cplxt}.
+Les preuves de ces thÃ©orÃ¨mes sont donnÃ©es dans~\cite{ccg15:ij}
 
 
-\begin{theorem}\label{th:cplxt:hugo}
-Le schÃ©ma HUGO a une complexitÃ© de l'ordre de 
-$\theta(2 \times n^2(343^2 + \ln(n)))$
-\end{theorem}
-
-\begin{theorem}\label{th:cplxt:wow}
-Le schÃ©ma WOW a une complexitÃ© de l'ordre de 
-$\theta(6n^4\ln(n) + n^2)$.
-\end{theorem}
-
-
-\begin{theorem}\label{th:cplxt:uniward}
-Le schÃ©ma UNIWARD a une complexitÃ© dont l'ordre est supÃ©rieur Ã 
+\begin{restatable}[ComplexitÃ© d'algorithmes de stÃ©ganographie]{theorem}{theocplstegano}
+\label{th:cplxt:stegano}
+\begin{itemize}
+\item Le schÃ©ma HUGO a une complexitÃ© de l'ordre de  $\theta(2 \times n^2(343^2 + \ln(n)))$
+\item Les schÃ©mas WOW et UNIWARD ont une complexitÃ© de l'ordre de 
 $\theta(6n^4\ln(n) + n^2)$.
-\end{theorem}
-
-\begin{theorem}\label{th:cplxt:stabylo}
-Le schÃ©ma STABYLO a une complexitÃ© dont l'ordre est 
-$\theta((5^3+4T+1)n^2)$.
-\end{theorem}
-
+\item Le schÃ©ma STABYLO a une complexitÃ© dont l'ordre est $\theta((5^3+4T+1)n^2)$.
+\end{itemize}
+\end{restatable}
 
 D'aprÃ¨s~\cite{DBLP:journals/tifs/FillerJF11}, la complexitÃ© de 
 STC est le l'ordre de $\theta(2^h.n)$ oÃ¹ $h$
-est la taille de la matrice dupliquÃ©e. Cett complexitÃ© linÃ©aire 
+est la taille de la matrice dupliquÃ©e. Cette complexitÃ© linÃ©aire 
 est donc nÃ©gligeable par rapport au reste.
 
 
@@ -193,7 +181,7 @@ attribuÃ© Ã  STABYLO.
 \begin{center}
 \includegraphics[scale=0.4]{images/complexity}
 \end{center}
-\caption{Evaluation de la complexitÃ© de WOW/UNIWARD, HUGO et STABYLO}
+\caption{Ãvaluation de la complexitÃ© de WOW/UNIWARD, HUGO et STABYLO}
 \label{fig:compared} 
 \end{figure}
 
@@ -209,10 +197,10 @@ Filler~\cite{FillerJF11}.
 
 Le schÃ©ma STABYLO a Ã©tÃ© systÃ©matiquement comparÃ© Ã  HUGO, 
 EAISLSBMR~\cite{Luo:2010:EAI:1824719.1824720},  WOW et UNIWARD
-pour les stratÃ©gies fixes (10\%) et adaptives.
+pour les stratÃ©gies fixes (10\%) et adaptatives.
 Pour Ã©tablir la valeur de cette derniÃ¨re stratÃ©gie, le filtre de Canny a Ã©tÃ© 
 paramÃ©trÃ© avec une valeur de $T=3$. 
-Lorsque $b$ vaut 7, la taile moyenne du message pouvant Ãªtre embarquÃ© est de 
+Lorsque $b$ vaut 7, la taille moyenne du message pouvant Ãªtre embarquÃ© est de 
 16,445, \textit{i.e.},  un taux d'embarquement moyen de 6,35\%.
 Pour chaque image, le nombre de bits embarquÃ© par STABYLO est mÃ©morisÃ© et il 
 est demandÃ© Ã  chacun des autres schÃ©mas d'embarquer ce mÃªme nombre de bits. 
@@ -226,7 +214,7 @@ est demandÃ© Ã  chacun des autres schÃ©mas d'embarquer ce mÃªme nombre de bits.
 \hline
 SchÃ©ma & \multicolumn{3}{c|}{STABYLO} & \multicolumn{2}{c|}{HUGO}& \multicolumn{2}{c|}{EAISLSBMR} &  \multicolumn{2}{c|}{WOW} &  \multicolumn{2}{c|}{UNIWARD}\\
 \hline
-StrÃ©tÃ©gie & fixe &   \multicolumn{2}{c|}{adapt. ($\approx$6.35\%)}  & fixe & adapt. & fixe & adapt. & fixe & adapt. & fixe & adapt. \\
+StratÃ©gie & fixe &   \multicolumn{2}{c|}{adapt. ($\approx$6.35\%)}  & fixe & adapt. & fixe & adapt. & fixe & adapt. & fixe & adapt. \\
 \hline
 Ratio & 10\% &     +STC(7) & +STC(6)   & 10\%& $\approx$6.35\%& 10\%& $\approx$6.35\% & 10\%& $\approx$6.35\%& 10\%& $\approx$6.35\%\\ 
 \hline
@@ -236,11 +224,11 @@ Ensemble Classifier & 0.35 & 0.47 & 0.47     & 0.48 &  0.49  &  0.43  & 0.47 & 0
 \end{tabular}
 \end{small}
 \end{center}
-\caption{Steganalyse de STABYLO\label{table:steganalyse}.} 
+\caption{StÃ©ganalyse de STABYLO\label{table:steganalyse}.} 
 \end{table*}
 
 
-Etant considÃ©rÃ©  comme le plus exact 
+Ãtant considÃ©rÃ©  comme le plus exact 
 stÃ©ganalyseur dans le domaine spatial, 
 Ensemble Classifier~\cite{DBLP:journals/tifs/KodovskyFH12}
 a Ã©tÃ© exÃ©cutÃ© avec les caractÃ©ristiques  
