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diff --git a/talk/prnggeneralise.tex b/talk/prnggeneralise.tex
index 49152b8..a42b9df 100644
--- a/talk/prnggeneralise.tex
+++ b/talk/prnggeneralise.tex
@@ -1,26 +1,30 @@
 \begin{block}{}
  \begin{algorithm}[H]
-\KwIn{une fonction $f$, un nombre d'itÃ©rations $b$, 
-une configuration initiale $x^0$ (${\mathsf{N}}$ bits)}
-\KwOut{une configuration $x$ (${\mathsf{N}}$ bits)}
-$x\leftarrow x^0$\;
-$k\leftarrow b $\;
-\For{$i=1,\dots,k$}
+\ldots\For{$i=1,\dots,k$}
 {
 $s\leftarrow{\textit{Set}(\textit{Random}(2^{\mathsf{N}}))}$\;
 $x\leftarrow{F_{f_g}(x,s)}$\;
-}
-return $x$\;
+}\ldots
 \end{algorithm}
 \end{block}
 
 \begin{theorem}[UniformitÃ© de la sortie ds le cas gÃ©nÃ©ralisÃ©]
-  Soit $f: \Bool^{{\mathsf{N}}} \rightarrow \Bool^{{\mathsf{N}}}$ et
-  $\check{M}$ sa matrice d'adjacence.
+  % Soit $f: \Bool^{{\mathsf{N}}} \rightarrow \Bool^{{\mathsf{N}}}$ et
+  % $\check{M}$ sa matrice d'adjacence.
   Si $\textsc{gig}(f)$ est fortement connexe, alors 
   la sortie du PRNG suit une loi qui 
-  tend vers la distribution uniforme si 
-  et ssi  $\dfrac{1}{2^{\mathsf{N}}} \check{M}
+  tend vers la distribution uniforme 
+  ssi  $\dfrac{1}{2^{\mathsf{N}}} \check{M}
 $ est une matrice doublement stochastique.
 \end{theorem}
 
+\begin{block}{Nombre moyen d'appels Ã  un gÃ©nÃ©rateur binaire par bit gÃ©nÃ©rÃ©}
+\begin{itemize}
+\item Unaires:$\nearrow$
+\item GÃ©nÃ©ralisÃ©es: $\searrow$
+\end{itemize}
+
+
+
+
+\end{block}
