X-Git-Url: https://bilbo.iut-bm.univ-fcomte.fr/and/gitweb/hdrcouchot.git/blobdiff_plain/d33e664452e3655370cbe069e3f6fbd16842c818..21064a689bad8fe8e8666af593cad468f1a89483:/main.tex

diff --git a/main.tex b/main.tex
index 254a34b..47cc2fc 100644
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@@ -62,7 +62,7 @@
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 %% Set the English abstract
 \hdrabstract[english]{
-Ã©Thanks to its  conciseness, a discrete model may allow  to reason with
+Thanks to its  conciseness, a discrete model may allow  to reason with
 problems  that may  not be  handled  without such  a formalism.   Discrete
 dynamical systems  (DDS) belong to this  computer science area.   In this
 authorization  to direct  researches  manuscript,  we firstly  present
@@ -91,31 +91,29 @@ generators, information hiding.}
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 %% Set the French abstract
 \hdrabstract[french]{
-GrÃ¢ce Ã   leur concision,  les modÃ¨le discrets  permettent d'apprÃ©hender
-des  problÃ¨mes informatiques  qui ne  seraient parfois  pas traitables
-autrement.  Les systÃ¨mes  dynamiques  discrets  (SDD) s'intÃ¨grent  dans
-cette  thÃ©matique.  Dans  cette habilitation,  nous prÃ©senterons  tout
-d'abord  des contributions  concernant  la convergence,  la preuve  de
-convergence  et un  nouveau mode  opÃ©ratoire de  tels systÃ¨mes.   Nous
-prÃ©senterons  ensuite   un  ensemble  de  contributions   autour  des
-fonctions       dont      les       itÃ©rations      peuvent       Ãªtre
-chaotiques.  ParticuliÃ¨rement, nous  prÃ©sentons  plusieurs mÃ©thodes
-permettant d'obtenir de telles fonctions, dont une basÃ©e sur les codes
-de Gray, permettant d'obtenir en  plus une chaÃ®ne de Markov doublement
-stochastique.   Cette   derniÃ¨re  mÃ©thode  nous  a   permis  notamment
-d'obtenir   une    grande   famille    de   gÃ©nÃ©rateurs    de   nombres
+GrÃ¢ce Ã   leur  concision,  les modÃ¨le  discrets
+permettent d'apprÃ©hender  des problÃ¨mes informatiques qui  ne seraient
+parfois pas  traitables autrement.   Les systÃ¨mes  dynamiques discrets
+   s'intÃ¨grent dans  cette thÃ©matique.   Dans cette  habilitation,
+nous  prÃ©senterons  tout  d'abord   des  contributions concernant la
+convergence, la preuve de convergence et un nouveau mode opÃ©ratoire de
+tels systÃ¨mes.  Nous prÃ©senterons ensuite un ensemble de contributions
+autour  des fonctions  dont  les itÃ©rations  peuvent Ãªtre chaotiques.
+ParticuliÃ¨rement,   plusieurs   mÃ©thodes permettant
+d'obtenir de telles  fonctions seront proposÃ©es,
+ dont une basÃ©e sur les  codes de Gray,
+permettant  d'avoir  en  plus  une  chaÃ®ne   de  Markov doublement
+stochastique.   Cette   derniÃ¨re  mÃ©thode  nous  permettra notamment
+d'engendrer   une    grande   famille   de   gÃ©nÃ©rateurs    de nombres
 pseudo-alÃ©atoires  (PRNG). Des  contributions thÃ©oriques  et pratiques
-autour de  ces PRNGs  seront prÃ©sentÃ©es.   La thÃ©matique  de masquage
-d'information (dÃ©jÃ  prÃ©sente dans l'Ã©quipe)
-a Ã©tÃ© renforcÃ©e et des contributions sur
-ce  sujet seront  prÃ©sentÃ©es. Des  instances de  ces algorithmes  sont
-formalisÃ©s en  sÃ©lectionnant les  fonctions Ã   itÃ©rer pour  garantir une
-robustesse  Ã©levÃ©e.  Finalement,  nous  montrons qu'on peut construire 
-de nouvelles fonctions de distorsion utilisables
-en masquage d'information Ã  l'aide de 
-mÃ©thodes d'analyse par gradient mais discret cette fois encore.
-
-
+autour  de ces  PRNGs seront  prÃ©sentÃ©es.  La  thÃ©matique de masquage
+d'information (dÃ©jÃ   prÃ©sente dans  l'Ã©quipe) a  Ã©tÃ© renforcÃ©e  et des
+contributions sur  ce sujet  seront prÃ©sentÃ©es.  Des instances  de ces
+algorithmes sont  formalisÃ©s en  sÃ©lectionnant les fonctions  Ã  itÃ©rer
+pour garantir une robustesse  Ã©levÃ©e.  Finalement, nous montrerons qu'on
+peut construire  de nouvelles  fonctions de distorsion utilisables en
+masquage  d'information Ã   l'aide de  mÃ©thodes d'analyse  par gradient
+mais discret cette fois encore.
 }
  
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