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diff --git a/chaosANN.tex b/chaosANN.tex
index a818675..143ce23 100644
--- a/chaosANN.tex
+++ b/chaosANN.tex
@@ -14,7 +14,9 @@ Les rÃ©seaux de neurones chaotiques peuvent Ãªtre conÃ§us selon plusieurs
 principes. Des neurones modifiant leur Ã©tat en suivant une fonction non 
 linÃ©aire sont par exemple appelÃ©s neurones chaotiques~\cite{Crook2007267}.
 L'architecture de rÃ©seaux de neurones de type Perceptron multi-couches
-(MLP) n'itÃ¨rent quant Ã  eux, pas nÃ©cessairement de fonctions chaotiques.
+(MLP) n'itÃ¨rent quant Ã  eux classiquement pas de fonction chaotique:
+leurs fonctions d'activation sont usuellement choisies parmi les sigmoÃ¯des 
+(la fonction tangeante hyperbolique par exemple). 
 Il a cependant Ã©tÃ© dÃ©montrÃ©  que ce sont des approximateurs 
 universels~\cite{Cybenko89,DBLP:journals/nn/HornikSW89}.   
 Ils permettent, dans certains cas, de simuler des comportements 
@@ -39,7 +41,8 @@ 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©rations unaires chaotiques. Ces itÃ©rations
+neurones peut approximer des itÃ©rations unaires chaotiques, 
+ces itÃ©rations
 Ã©tant obtenues Ã  partir de fonctions issues de la dÃ©marche dÃ©taillÃ©e dans 
 le chapitre prÃ©cÃ©dent.
 Ce travail a Ã©tÃ© publiÃ© dans~\cite{bcgs12:ij}.
@@ -419,7 +422,7 @@ 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 fonctions, il paraÃ®t naturel de savoir si celles ci peuvent Ãªtre 
-utilisÃ©es pour gÃ©nÃ©rer des nombres pseudo alÃ©atoires, ce que propose la partie
+utilisÃ©es pour gÃ©nÃ©rer des nombres pseudo-alÃ©atoires, ce que propose la partie
 suivante.
 
 
