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index 6887cec..9713260 100644
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@@ -16,6 +16,8 @@
 %\usepackage[font=footnotesize]{subfig}
 \usepackage[utf8]{inputenc}
 \usepackage{thmtools, thm-restate}
+\usepackage{multirow}
+\usepackage{algorithm2e}
 %\declaretheorem{theorem}
 
 %%--------------------
@@ -141,18 +143,14 @@ Blabla blabla.
 
 \part{RÃ©seaux Discrets}
 
-
-
 \chapter{Iterations discrÃ¨tes de rÃ©seaux boolÃ©ens}
 \JFC{chapeau Ã  refaire}
 \section{Formalisation}
 \input{sdd}
 
-
 \section{Combinaisons synchrones et asynchrones}
 \input{mixage}
 
-
 \section{Conclusion}
 \JFC{Conclusion Ã  refaire}
 
@@ -165,7 +163,7 @@ de l'asynchronisme en terme de vitesse de convergence.
 
 
 
-\chapter[Preuve de convergence de systÃ¨mes boolÃ©ens]{Preuve automatique de  convergence}\label{chap:promela}
+\chapter{Preuve automatique de  convergence}\label{chap:promela}
 \input{modelchecking}
 
 
@@ -176,8 +174,9 @@ de l'asynchronisme en terme de vitesse de convergence.
 \part{Des systÃ¨mes dynamiques discrets 
 au chaos} 
 
-\chapter{Characterisation des systÃ¨mes 
-  discrets chaotiques pour les schÃ©mas unaires et gÃ©nÃ©ralisÃ©s}
+\chapter[Caracterisation des systÃ¨mes 
+  discrets chaotiques]{Caracterisation des systÃ¨mes 
+  discrets chaotiques pour les schÃ©mas unaires et gÃ©nÃ©ralisÃ©s}\label{chap:carachaos}
 
 La premiÃ¨re section  rappelle ce que sont les systÃ¨mes dynamiques chaotiques.
 Dire que cette caractÃ©risation dÃ©pend du type de stratÃ©gie : unaire (TIPE), 
@@ -190,31 +189,40 @@ On montre qu'on a des rÃ©sultats similaires.
 \label{subsec:Devaney}
 \input{devaney}
 
-\section{SchÃ©ma unaire}
+\section{SchÃ©ma unaire}\label{sec:TIPE12}
 \input{12TIPE}
 
 \section{SchÃ©ma gÃ©nÃ©ralisÃ©}
 \input{15TSI}
 
 
-\section{GÃ©nÃ©rer des fonctions chaotiques}
+\section{GÃ©nÃ©rer des fonctions chaotiques}\label{sec:11FCT}
 \input{11FCT} 
 
-
 \chapter{PrÃ©diction des systÃ¨mes chaotiques}
-
-13 JournalMichel
+\input{chaosANN}
 
 
 
 
+\part{Applications Ã  la gÃ©nÃ©ration de nombres pseudo alÃ©atoires}
 
+\chapter{CaractÃ©risation des gÃ©nÃ©rateurs chaotiques}
+\input{15RairoGen}
 
+\chapter{Fonctions dont les graphes 
+  $\textsc{giu}(f)$ 
+  $\textsc{gig}(f)$ 
+  sont fortement connexes}
+% Secrypt 14
+% TSI 2015
 
+\chapter{Quantifier l'Ã©cart par rapport Ã  la distribution uniforme} 
+%15 Rairo
 
 
 
- \part{Conclusion et Perspectives}
+\part{Conclusion et Perspectives}
 
 \JFC{Perspectives pour SDD->Promela}
 Among drawbacks of the method,  one can argue that bounded delays is only 
@@ -228,6 +236,24 @@ One challenge of this work should consist in weakening this constraint.
 We plan as future work to take into account other automatic approaches 
 to discharge proofs notably by deductive analysis~\cite{CGK05}. 
 
+\JFC{Perspective ANN}
+
+In  future  work we  intend  to  enlarge  the comparison  between  the
+learning   of  truly   chaotic  and   non-chaotic   behaviors.   Other
+computational intelligence tools such  as support vector machines will
+be investigated  too, to  discover which tools  are the  most relevant
+when facing a truly chaotic phenomenon.  A comparison between learning
+rate  success  and  prediction  quality will  be  realized.   Concrete
+consequences in biology, physics, and computer science security fields
+will then be stated.
+Ajouter lefait que le codede gray n'est pas optimal.
+On pourrait aussi travailler Ã  Ã©tablir un classement qui prÃ©serverait 
+le fait que deux configurations voisines seraient reprÃ©sentÃ©es 
+par deux entiers voisins.
+ 
+
+
+
 
 % \chapter{Conclusion}
 
@@ -271,7 +297,8 @@ to discharge proofs notably by deductive analysis~\cite{CGK05}.
 \input{annexesccg}
 
 
-
+\chapter{Preuves sur les gÃ©nÃ©rateurs de nombres pseudo-alÃ©atoires}\label{anx:generateur}
+\input{annexePreuveDistribution}
 
 \backmatter
 
