The exploitation of chaotic systems to generate pseudorandom sequences is
an hot topic~\cite{915396,915385,5376454}. Such systems are fundamentally
chosen due to their unpredictable character and their sensibility to initial conditions.
+In most cases, these generators simply consist in iterating a chaotic function like
+the logistic map~\cite{915396,915385} or the Arnold's one~\cite{5376454}\ldots
+It thus remains to find optimal parameters in such functions so that attractors are
+avoided, guaranteeing by doing so that generated numbers follow a uniform distribution.
+In order to check the quality of the produced outputs, it is usual to test the
+PRNGs (Pseudo-Random Number Generators) with statistical batteries like
+the so-called DieHARD~\cite{Marsaglia1996}, NIST~\cite{Nist10}, or TestU01~\cite{LEcuyerS07}.
-% Souvent les travaux se limitent à itérer une fonction paramétrée
-% \emph{chaotique} comme la fonction logistique~\cite{915396,915385}, ou encore
-% celle du chat d'Arnold~\cite{5376454}\ldots Il reste à trouver les paramètres
-% optimaux permettant d'éviter les attracteurs de telles fonctions et garantissant
-% que les séquences de nombres produits suivent une loi de distribution uniforme.
-% Pour vérifier la qualité des sorties produites il est usuel de soumettre les
-% PRNG (Pseudo-Random Number Generator) à des tests statistiques tels
-% DieHARD~\cite{Marsaglia1996}, NIST~\cite{Nist10} et TestU01~\cite{LEcuyerS07}.
%
% Dans son acception vulgarisée,
% la notion de chaos est souvent réduite à celle de forte sensibilité
