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diff --git a/stabylo.tex b/stabylo.tex
index 8801599..5c9bce5 100644
--- a/stabylo.tex
+++ b/stabylo.tex
@@ -1,4 +1,4 @@
-Dans cette partie, on s'intéresse toujours à la insérer un message dans 
+Dans cette partie, on s'intéresse toujours à  insérer un message dans 
 une image hôte. 
 Si l'objectif des exemples précédents était de marquer l'hôte de 
 manière robuste (et peu visible), c'est ici l'imperceptibilité qui est visée. 
@@ -8,23 +8,23 @@ un hôte vierge d'une image contenant un message.
 Les outils les plus récents et les plus efficaces de cette famille  
 sont  HUGO~\cite{DBLP:conf/ih/PevnyFB10}, WOW~\cite{conf/wifs/HolubF12} 
 et UNIWARD~\cite{HFD14}.
-Pour détecter de la présence ou non d'un message dans une image,
-on peut demander l'oracle à un 
+Pour détecter la présence ou non d'un message dans une image,
+on peut demander l'oracle à 
 un \emph{stéganalyseur}~\cite{LHS08,DBLP:conf/ih/Ker05,FK12}.
-Usuellement, un outil de cette fammille, après 
+Usuellement, un outil de cette famille, après 
 une démarche d'apprentissage, classifie les images
 en fonction de caractéristiques numériques.
 
 
 
 A partir de caractéristiques de voisinage nommées 
-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  
-issue caractéristiques directionnelles calculées à 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 
+WOW et UNIWARD construisent une carte de distorsion mais celle-ci est  
+issue de caractéristiques directionnelles calculées à partir d'ondelettes.
+A partir de ces cartes de distorsion, chacun de ces algorithmes sélectionne
+les pixels dont les modifications induisent la distorsion la plus faible 
 possible. Ceci revient à définir une fonction de signification $u$.
 La complexité du schéma de stéganographie est peu ou prou celle du calcul
 de cette carte, et elle est élevée  dans le cas
@@ -69,7 +69,7 @@ l'extraction à la Fig.~\ref{fig:sch:ext}.
 \end{figure*}
 
 
-La sécurité de l'encryptage est garantie par le système asymmétrique 
+La sécurité de l'encryptage est garantie par le système asymétrique 
 de Blum-Goldwasser~\cite{Blum:1985:EPP:19478.19501} basé sur le PRNG
 Blum Blum Shub~\cite{DBLP:conf/crypto/ShubBB82}.
 Ainsi, à partir d'une clef $k$ et un message \textit{mess}, 
@@ -78,11 +78,11 @@ le message $m$.
 
 
 \subsection{Un embarquement dans les bords}\label{sub:edge}
-L'idée d'embarquer dans des bords dans une image
+L'idée d'embarquer dans les bords d'une image
 repose sur le fait que les pixels de ceux-ci représentent déjà une 
 rupture de continuité entre pixels voisins. 
-Une faible modification de ceux-ci n'a donc pas un grand impact sur la qualité
-de l'image, condition nécéessaire lorsqu'on prétend être indétectable.
+Une faible modification de ceux-ci n'aurait donc pas un grand impact sur la qualité
+de l'image, condition nécessaire lorsqu'on prétend être indétectable.
 
 STABYLO est basé sur les 
 filtres de Canny~\cite{Canny:1986:CAE:11274.11275}, comme démarche de détection 
@@ -94,31 +94,31 @@ Cette détection de bords ne considère que les $b$
 bits les plus significatifs (pratiquement $b$ vaut $6$ ou $7$)
 et un masque de sélection $T$ $T=3,5,7$).
 Plus élevée est la valeur de ce masque, plus grand est le nombre 
-de pixels de bors mais plus grossière est l'approche.
+de pixels de bord mais plus grossière est l'approche.
 Dans le diagramme de flux, cette étape de sélection 
 est représentée par ``x=Edge Detection(b, T, X)''.
 La section suivante montre comment le schéma 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 schéma d'embarquement doit s'adapter 
 au message $m$ et au nombre de bits disponibles pour cet embarquement.
 Deux stratégies sont possibles dans STABYLO. 
-Dans la première, dite \emph{adaptive}, le taux d'embarquement 
-(rapport entre le nombre de  bits embarqués par rapport au nombre de pixels 
+Dans la première, dite \emph{adaptative}, le taux d'embarquement 
+(rapport entre le nombre de  bits embarqués et le nombre de pixels 
 modifiés) dépend du nombre de bits disponibles à l'issue de l'extraction 
 des pixels de bords. Si ce nombre de bits est inférieur au double de
 la taille du message, celui-ci est découpé en plusieurs parties.
-La justification de ce rapport de 1 à 2 à donné ci dessous dans la partie STC.
+%La justification de ce rapport de 1 à 2 à donné 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'à obtenir à nouveau deux fois plus de bits 
+iterrativement la valeur de $T$ jusqu'à obtenir à nouveau deux fois plus de bits 
 de bords qu'il n'y en a dans le message.
 
 STABYLO applique alors 
-par défaut  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 où c'est la stratégie adaptive qui est choisie, le paramètre
-$\rho$ de cet algorithme vaut 1 pour chaqun des bits.
+par défaut  l'algorithme STC~\cite{DBLP:journals/tifs/FillerJF11}
+pour modifier aussi peu que possible les bits parmi ceux dont il dispose.
+Dans le cas où c'est la stratégie adoptive qui est choisie, le paramètre
+$\rho$ de cet algorithme vaut 1 pour chacun des bits.
 Dans le cas contraire, la valeur de ce paramètre varie en 
 fonction du seuil $T$ de l'algorithme de détection 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'exécution avec ceux des 
 principaux schémas existants à savoir HUGO~\cite{DBLP:conf/ih/PevnyFB10},
 WOW~\cite{conf/wifs/HolubF12} et UNIWARD~\cite{HFD14}.
-Chacune de ces quatre méthodes commence par calculer un carte de distortion 
+Chacune de ces quatre méthodes commence par calculer un carte de distorsion 
 de l'ensemble des pixels et se termine en appliquant l'algorithme STC.
 Comme cette dernière étape est commune à toutes les approches, on évalue 
 sa complexité à part.
 Dans tout ce qui suit, on considère une image carrée de taille
 $n \times n$.
-Les preuves de ces théorèmes sont données en annexes~\ref{anx:preuve:cplxt}.
+Les preuves de ces théorèmes sont données dans~\cite{ccg15:ij}
 
 
-\begin{theorem}\label{th:cplxt:hugo}
-Le schéma HUGO a une complexité de l'ordre de 
-$\theta(2 \times n^2(343^2 + \ln(n)))$
-\end{theorem}
-
-\begin{theorem}\label{th:cplxt:wow}
-Le schéma WOW a une complexité de l'ordre de 
-$\theta(6n^4\ln(n) + n^2)$.
-\end{theorem}
-
-
-\begin{theorem}\label{th:cplxt:uniward}
-Le schéma UNIWARD a une complexité dont l'ordre est supérieur à
+\begin{restatable}[Complexité d'algorithmes de stéganographie]{theorem}{theocplstegano}
+\label{th:cplxt:stegano}
+\begin{itemize}
+\item Le schéma HUGO a une complexité de l'ordre de  $\theta(2 \times n^2(343^2 + \ln(n)))$
+\item Les schémas WOW et UNIWARD ont une complexité de l'ordre de 
 $\theta(6n^4\ln(n) + n^2)$.
-\end{theorem}
-
-\begin{theorem}\label{th:cplxt:stabylo}
-Le schéma STABYLO a une complexité dont l'ordre est 
-$\theta((5^3+4T+1)n^2)$.
-\end{theorem}
-
+\item Le schéma STABYLO a une complexité dont l'ordre est $\theta((5^3+4T+1)n^2)$.
+\end{itemize}
+\end{restatable}
 
 D'après~\cite{DBLP:journals/tifs/FillerJF11}, la complexité de 
 STC est le l'ordre de $\theta(2^h.n)$ où $h$
-est la taille de la matrice dupliquée. Cett complexité linéaire 
+est la taille de la matrice dupliquée. Cette complexité linéaire 
 est donc négligeable par rapport au reste.
 
 
@@ -187,13 +175,13 @@ La figure~\ref{fig:compared} représente graphiquement les complexités
 des étapes d'embarquement des schémas WOW/UNIWARD, HUGO, and STABYLO en
 considérant des images de la taille $n \times n$ où $n$ varie entre 
 512 et 4096. L'axe des $y$ est exprimé selon une échelle logarithmique.
-Cette figure illustre bien le fait que le qualificatif de \og LOw cost\fg{} 
+Cette figure illustre bien le qualificatif de \og LOw cost\fg{} 
 attribué à STABYLO. 
 \begin{figure}
 \begin{center}
 \includegraphics[scale=0.4]{images/complexity}
 \end{center}
-\caption{Evaluation de la complexité de WOW/UNIWARD, HUGO et STABYLO}
+\caption{Évaluation de la complexité de WOW/UNIWARD, HUGO et STABYLO}
 \label{fig:compared} 
 \end{figure}
 
@@ -201,18 +189,18 @@ attribué à STABYLO.
 Comme dans le chapitre~\ref{chap:watermarking}, 
 la base BOSS~\cite{Boss10} de 10,000 images (au format RAW, de taille $512\times 512$ en niveau de gris) a été à nouveau prise pour évaluer 
 le schéma face à une épreuve de  stéganalyse.
-Pour des rapport entre le nombre de  bits embarqués par
-rapport au nombre de pixels  entre 1/2 et 1/9, le choix de la 
+Pour des rapports entre le nombre de  bits embarqués et le 
+nombre de pixels  entre 1/2 et 1/9, le choix de 
 la matrice dupliquée dans STC est celui énoncé dans les travaux de 
 Filler~\cite{FillerJF11}.
 
 
 Le schéma STABYLO a été systématiquement comparé à HUGO, 
 EAISLSBMR~\cite{Luo:2010:EAI:1824719.1824720},  WOW et UNIWARD
-pour les stratégies fixes (10\%) et adaptives.
+pour les stratégies fixes (10\%) et adaptatives.
 Pour établir la valeur de cette dernière stratégie, le filtre de Canny a été 
 paramétré avec une valeur de $T=3$. 
-Lorsque $b$ vaut 7, la taile moyenne du message pouvant être embarqué est de 
+Lorsque $b$ vaut 7, la taille moyenne du message pouvant être embarqué est de 
 16,445, \textit{i.e.},  un taux d'embarquement moyen de 6,35\%.
 Pour chaque image, le nombre de bits embarqué par STABYLO est mémorisé et il 
 est demandé à chacun des autres schémas d'embarquer ce même nombre de bits. 
@@ -226,7 +214,7 @@ est demandé à chacun des autres schémas d'embarquer ce même nombre de bits.
 \hline
 Schéma & \multicolumn{3}{c|}{STABYLO} & \multicolumn{2}{c|}{HUGO}& \multicolumn{2}{c|}{EAISLSBMR} &  \multicolumn{2}{c|}{WOW} &  \multicolumn{2}{c|}{UNIWARD}\\
 \hline
-Strétégie & fixe &   \multicolumn{2}{c|}{adapt. ($\approx$6.35\%)}  & fixe & adapt. & fixe & adapt. & fixe & adapt. & fixe & adapt. \\
+Stratégie & fixe &   \multicolumn{2}{c|}{adapt. ($\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{Stéganalyse de STABYLO\label{table:steganalyse}.} 
 \end{table*}
 
 
-Etant considéré  comme le plus exact 
+Étant considéré  comme le plus exact 
 stéganalyseur dans le domaine spatial, 
 Ensemble Classifier~\cite{DBLP:journals/tifs/KodovskyFH12}
 a été exécuté avec les caractéristiques