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@@ -157,7 +157,7 @@
 \newtheorem{lemma}{Lemme}
 \newtheorem{corollary}{Corollaire}
 \newtheorem*{xpl}{Exemple}
-\newtheorem*{Proof}{Preuve}
+
 \newtheorem{Def}{Définition}
 
 \begin{document}
@@ -168,13 +168,13 @@
 
 \chapter*{Introduction}
 
-Blabla blabla.
+\input{intro}
 
 \mainmatter
 
 \part{Réseaux discrets}
 
-\chapter{Iterations discrètes de réseaux booléens}
+\chapter{Iterations discrètes de réseaux booléens}\label{chap:sdd}
 
 Ce chapitre formalise tout d'abord ce qu'est 
 un réseau booléen (section~\ref{sec:sdd:formalisation}. On y revoit 
@@ -221,15 +221,16 @@ au chaos}
 La suite de ce document se focalise sur des systèmes dynamiques discrets qui ne 
 convergent pas. Parmi ceux-ci se trouvent ceux qui sont \og chaotiques\fg{}.
 La première section  de ce chapitre rappelle ce que sont les systèmes 
-dynamiques chaotiques et leur caractéristiques. Celles-ci dépendent 
-tout d'abord de la stratégie itérée. La section~\ref{sec:TIPE12} 
-se focalise sur le schéma unaire tandis que la section~\ref{sec:chaos:TSI}
-considère le mode généralisé. Pour chacun de ces modes, 
-une distance est définie. Finalement, la section~\ref{sec:11FCT}
+dynamiques chaotiques et leur caractéristiques.
+La section~\ref{sec:TIPE12}, qui est une reformulation de~\cite{guyeux10},
+se focalise sur le schéma unaire. Elle est rappelée pour avoir un document se 
+suffisant à lui-même.
+La section~\ref{sec:chaos:TSI} étend ceci au mode généralisé. Pour chacun de ces modes, 
+une métrique est définie. Finalement, la section~\ref{sec:11FCT}
 exhibe des conditions suffisantes premettant d'engendrer 
 des fonctions chaotiques seon le mode unaire.
 Les sections~\ref{sec:TIPE12} et~\ref{sec:11FCT} ont été publiées 
-dans~\cite{bcgr11:ip}.
+dans~\cite{bcg11:ij,bcgr11:ip}.
 
 \section{Systèmes dynamiques chaotiques selon Devaney}
 \label{subsec:Devaney}
@@ -255,7 +256,7 @@ Le chapitre suivant s'intéresse à essayer de prédire le comportement
 de telles fonctions. 
 
 
-\chapter{Prédiction des systèmes chaotiques}
+\chapter{Prédiction des systèmes chaotiques}\label{chp:ANN}
 \input{chaosANN}
 
 
@@ -263,10 +264,10 @@ de telles fonctions.
 
 \part{Applications à la génération de nombres pseudo aléatoires}
 
-\chapter{Caractérisation des générateurs chaotiques}
+\chapter{Caractérisation des générateurs chaotiques}\label{chap:PRNG:chao}
 \input{15RairoGen}
 
-\chapter{Les générateurs issus des codes de Gray}
+\chapter{Les générateurs issus des codes de Gray}\label{chap:PRNG:gray}
 \input{14Secrypt}
 
 
@@ -274,67 +275,30 @@ de telles fonctions.
 \part{Application au marquage de média}
 
 
-\chapter{Des embarquement préservant le chaos}\label{chap:watermarking} 
+\chapter{Des embarquements préservant le chaos}\label{chap:watermarking} 
 \input{oxford}
 
-\chapter{Une démarche de  marquage de PDF}
+\chapter{Une démarche de  marquage de PDF}\label{chap:watermarking:pdf}
 \input{ahmad}
 
-
-\chapter{Une démarches plus classique de dissimulation: STABYLO}
+\chapter{Une démarches plus classique de dissimulation: STABYLO}\label{chap:stabylo}
  \input{stabylo}
 
-\chapter{Schéma de stéganographie: les dérivées du second ordre}
+\chapter{Schéma de stéganographie: les dérivées du second ordre}\label{chap:th:yousra}
  \input{stegoyousra}
 
 
 
 \part{Conclusion et Perspectives}
 
+\input{conclusion}
 
 
 
-\JFC{Perspectives pour SDD->Promela}
-Among drawbacks of the method,  one can argue that bounded delays is only 
-realistic in practice for close systems. 
-However, in real large scale distributed systems where bandwidth is weak, 
-this restriction is too strong. In that case, one should only consider that 
-matrix $s^{t}$ follows the  iterations of the system, \textit{i.e.},
-for all $i$, $j$, $1 \le i \le j \le n$,  we have$
-\lim\limits_{t \to \infty} s_{ij}^t = + \infty$. 
-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 à établir un classement qui préserverait 
-le fait que deux configurations voisines seraient représentées 
-par deux entiers voisins. Par optimisation? 
- 
-\JFC{Perspectives pour les générateurs} : marcher ou sauter... comment on 
-pourrait étendre, ce que l'on a déjà, ce qu'il reste à faire.
-
-
-\JFC{prespectives watermarking : réécrire l'algo nicolas dans le formalisme
-du chapitre 8}
-
-% TSI 2015 
 
 
 
-% \chapter{Conclusion}
 
-% Blabla blabla.
 
 
 \appendix
@@ -354,13 +318,12 @@ du chapitre 8}
 \chapter{Preuves sur les systèmes chaotiques}
 
 
-\section{Continuité de $G_f$ dans $(\mathcal{X}_u,d)$}\label{anx:cont}
-\input{annexecontinuite.tex}
-
+%\section{Continuité de $G_f$ dans $(\mathcal{X}_u,d)$}\label{anx:cont}
+%\input{annexecontinuite.tex}
 
-\section{Caractérisation des fonctions $f$ rendant chaotique $G_{f_u}$ dans $(\mathcal{X}_u,d)$}\label{anx:chaos:unaire}
-\input{caracunaire.tex}
 
+%\section{Caractérisation des fonctions $f$ rendant chaotique $G_{f_u}$ dans $(\mathcal{X}_u,d)$}\label{anx:chaos:unaire}
+%\input{caracunaire.tex}
 
 \section{Preuve que $d$ est une distance sur $\mathcal{X}_g$}\label{anx:distance:generalise}
 \input{preuveDistanceGeneralisee}
@@ -370,13 +333,17 @@ du chapitre 8}
 \input{caracgeneralise.tex}
 
 
-\section{Théorème~\ref{th:Adrien}}\label{anx:sccg}
+\section{Conditions suffisantes pour un $\textsc{giu}(f)$ fortement connexe \label{anx:sccg}}
 \input{annexesccg}
 
 
 \chapter{Preuves sur les générateurs de nombres pseudo-aléatoires}\label{anx:generateur}
 \input{annexePreuveDistribution}
+
+\section{Codes de Gray équilibrés par induction}
 \input{annexePreuveGrayEquilibre}
+
+\section{Majoration du temps de mixage}
 \input{annexePreuveStopping}
 
 \chapter{Preuves sur le marquage de média}\label{anx:marquage}
@@ -388,11 +355,10 @@ du chapitre 8}
 
 \section{Le marquage est correct et complet}\label{anx:preuve:marquage:correctioncompletue}
 \input{annexePreuveMarquageCorrectioncompletude}
-\backmatter
 
-\section{Complexité d'Algorithmes de stéganographie}
-\label{anx:preuve:cplxt}
-\input{annexePreuvesComplexiteStego}
+% \section{Complexités d'algorithmes de stéganographie}
+% \label{anx:preuve:cplxt}
+% \input{annexePreuvesComplexiteStego}
 
 
 
@@ -400,7 +366,7 @@ du chapitre 8}
 \bibliography{abbrev,biblioand}
 \listoffigures
 \listoftables
-\listofdefinitions
+
  
 \end{document}