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 \begin{document}
 \begin{titlepage}
     \begin{center}
@@ -37,78 +48,80 @@
 \end{titlepage}
 
 \tableofcontents
-\chapter{Contexte}
+\chapter*{Avertissement}
+\input{contexte/avertissement}
+\chapter{Introduction}
     \section{Prédominances de l'apprentissage automatique}
+    \input{contexte/ml}
     \section{Bases legales}
     \input{contexte/legal}
 
-\chapter{Ensembles et fonctions}
+\chapter{Background}
+\section{Ensembles et fonctions}
 
-\chapter{Algèbre linéaire}
-    \section{Espace vectoriel}
-    \section{Application linéaires}
-    \section{Matrices}
+\section{Algèbre linéaire}
+    \subsection{Espace vectoriel}
+    \subsection{Application linéaires}
+    \subsection{Matrices}
 
-\chapter{Mesurer le hasard pour prédire et inférer}
-    \section{Théorie de la mesure}
-    \section{Probabilitées}
-    \section{Statistiques}
+\section{Mesurer le hasard pour prédire et inférer}
+    \subsection{Théorie de la mesure}
+    \subsection{Probabilitées}
+    \subsection{Statistiques}
 
-\chapter{Topologie}
-    \section{Distances et normes}
-    \section{Espaces topologiques}
-    \section{Application aux fonctions}
+\section{Topologie}
+    \subsection{Distances et normes}
+    \subsection{Espaces topologiques}
+    \subsection{Application aux fonctions}
 
-\chapter{Calcul différentiel}
-    \section{Différentiel}
-    \section{Gradient}
+\section{Calcul différentiel}
+    \subsection{Différentiel}
+    \subsection{Gradient}
 
-\chapter{Optimisation}
-    \section{Multiplicateurs de Lagrange}
+\section{Optimisation}
+    \subsection{Multiplicateurs de Lagrange}
 
-    \section{Descente de gradient}
-        \subsection{Descente de gradient stochastique}
+    \subsection{Descente de gradient}
+        \subsubsection{Descente de gradient stochastique}
 
-        \subsection{Descente de gradient exponentiée}
+        \subsubsection{Descente de gradient exponentiée}
 
-\chapter{Apprentissage automatique}
-    \section{Principe}
-    \section{Entraîner un modèle}
-        \subsection{Fonction de coût}
-    \section{Evaluer un modèle}
-        \subsection{Classification}
-            \subsubsection{La courbe ROC}
-            \subsubsection{La courbe de precision/recall} 
-        \subsection{Regression}
-    \section{Décentralisation}
-        \subsection{Federated learning}
+\section{Apprentissage automatique}
+    \subsection{Principe}
+    \subsection{Entraîner un modèle}
+        \subsubsection{Fonction de coût}
+    \subsection{Evaluer un modèle}
+        \subsubsection{Classification}
+            \paragraph{La courbe ROC}
+            \paragraph{La courbe de precision/recall} 
+        \subsubsection{Regression}
+    \subsection{Décentralisation}
+        \subsubsection{Federated learning}
 
-\chapter{Equitée}
-    \section{Différentes notions d'équitée}
+\section{Equitée}
+    \subsection{Différentes notions d'équitée}
 
-    \section{Mitiger l'inéquitée}
-        \subsection{Preprocessing}
-        \subsection{Inprocessing}
-        \subsection{Postprocessing}
+    \subsection{Mitiger l'inéquitée}
+        \subsubsection{Preprocessing}
+        \subsubsection{Inprocessing}
+        \subsubsection{Postprocessing}
 
 \chapter{Classification finie}
     \input{classification_finie/finit_classif}
 
 
 \chapter{Attaque d'inférence d'attribut sensible}
-    \section{Le sur-apprentissage}
-    \section{Labels prédits}
-        \subsection{Liens entre inférence d'attribut sensible et équitée}
+\input{aia/main}
 
     \section{Regression}
         \subsection{Equitée et regression}
             \subsubsection{Une bien-heureuse conséquence de l'\textit{adversarial debiasing}}
 
 
-\chapter{Attaque d'appartenance}
-    \section{La sur-regression}
-    \section{Confidentialitée différentielle}
-    \section{Comment l'inprocessing peut faciliter la sur-regression}
+\chapter{Données synthétiques}
+\input{synthetic/main}
 
+\bibliographystyle{plain}
+\bibliography{biblio}
 
 \end{document}