Meilleur flow, title card à la mumbo jumbo

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index 14d3a94..195cd31 100644
--- a/ckoi.tex
+++ b/ckoi.tex
@@ -1,4 +1,31 @@
 \begin{frame}
+    \frametitle{L'IA dans la culture}
+    \begin{minipage}{270px}
+    \includegraphics[width=\linewidth]{images/ckoi/bad_ai.png}
+    \end{minipage}
+    \begin{minipage}{120px}
+    \footnotesize
+    \begin{itemize}
+        \item \textcolor{accent}{Antagoniste}
+            \begin{itemize}
+                \item \textit{2001: A space odissey}
+                \item \textit{Terminator}
+                \item \textit{The Matrix}
+            \end{itemize}
+        \item \textcolor{accent}{Être social}
+            \begin{itemize}
+                \item \textit{Her}
+                \item \textit{The bicentennial man}
+            \end{itemize}
+        \item \textcolor{accent}{Facteur de risques}
+            \begin{itemize}
+                \item \textit{Wargames}
+                \item \textit{Avengers: Age of Ultron}
+            \end{itemize}
+    \end{itemize}
+    \end{minipage}
+\end{frame}
+\begin{frame}
     \frametitle{L'IA dans les institutions}
     \begin{minipage}{270px}
     \includegraphics[width=\linewidth]{images/ckoi/insti.png}
@@ -66,33 +93,6 @@
 \end{frame}
 
 \begin{frame}
-    \frametitle{L'IA dans la culture}
-    \begin{minipage}{270px}
-    \includegraphics[width=\linewidth]{images/ckoi/bad_ai.png}
-    \end{minipage}
-    \begin{minipage}{120px}
-    \footnotesize
-    \begin{itemize}
-        \item \textcolor{accent}{Antagoniste}
-            \begin{itemize}
-                \item \textit{2001: A space odissey}
-                \item \textit{Terminator}
-                \item \textit{The Matrix}
-            \end{itemize}
-        \item \textcolor{accent}{Être social}
-            \begin{itemize}
-                \item \textit{Her}
-                \item \textit{The bicentennial man}
-            \end{itemize}
-        \item \textcolor{accent}{Facteur de risques}
-            \begin{itemize}
-                \item \textit{Wargames}
-                \item \textit{Avengers: Age of Ultron}
-            \end{itemize}
-    \end{itemize}
-    \end{minipage}
-\end{frame}
-\begin{frame}
     \frametitle{Qu'est-ce que l'IA ?}
     \textcolor{principale}{Dictionnaire de l'Académie française :} \textquote{Ensemble de propriétés \emph{rapprochant du cerveau humain} certains systèmes informatiques très évolués}\pause
 
@@ -127,6 +127,44 @@ prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions qui peuvent infl
     %\end{figure}
 %\end{frame}
 
+{
+    \usebackgroundtemplate{\includegraphics[width=\paperwidth]{images/background/toc/background.pdf}}
+\begin{frame}
+
+    IA : Enjeux, Fonctionnement et modélisation de l'aprentissage automatique
+    \vspace{10px}
+    \pause
+
+    Intersection entre confidentialité et équité
+    \vspace{10px}
+    \pause
+
+    \emph{L'apprentissage ensembliste pour attaquer l'attribut sensible}
+    \vspace{10px}
+    \pause
+
+    \emph{Comment protéger l'attribut sensible ?}
+    \vspace{10px}
+    \pause
+
+    \emph{Vers une protection multiple avec des données synthétiques}
+\end{frame}
+}
+
+{
+    \usebackgroundtemplate{\includegraphics[width=\paperwidth]{images/background/card/background.pdf}}
+\begin{frame}
+    %\vspace{70px}
+    \hspace{70px}
+    \begin{minipage}{250px}
+        \Large
+        \textcolor{accent}{
+            Quels sont les enjeux de l'intelligence artificielle ?
+        }
+    \end{minipage}
+\end{frame}
+}
+
 \begin{frame}
     \frametitle{Financement de la recherche en IA}
     \vspace{10px}
@@ -204,5 +242,165 @@ prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions qui peuvent infl
             \end{itemize}
     \end{itemize}
 \end{frame}
+{
+    \usebackgroundtemplate{\includegraphics[width=\paperwidth]{images/background/card/background.pdf}}
+\begin{frame}
+    %\vspace{70px}
+    \hspace{70px}
+    \begin{minipage}{250px}
+        \Large
+        \textcolor{accent}{
+            Comment fonctionne l'IA et l'aprentissage automatique ?
+        }
+    \end{minipage}
+\end{frame}
+}
+\begin{frame}
+    \frametitle{Apprentissage automatique : Base de donnée}
+\begin{minipage}{0.3\linewidth}
+\includegraphics[width=50px]{images/img/0.png}
+
+age : 36 sex : 1 race : 0
+
+\includegraphics[width=50px]{images/img/4.png}
+
+age : 4 sex : 1 race : 0
+
+\includegraphics[width=50px]{images/img/7.png}
+
+age : 65 sex : 0 race : 0
+\end{minipage}
+\begin{minipage}{0.3\linewidth}
+
+\includegraphics[width=50px]{images/img/14.png}
+
+age : 46 sex : 1 race : 0
+
+\includegraphics[width=50px]{images/img/79.png}
+
+age : 75 sex : 0 race : 1
+
+\includegraphics[width=50px]{images/img/75.png}
+
+age : 55 sex : 1 race : 1
+\end{minipage}
+\begin{minipage}{0.3\linewidth}
+
+\includegraphics[width=50px]{images/img/128.png}
+
+age : 44 sex : 0 race : 1
 
+\includegraphics[width=50px]{images/img/134.png}
 
+age : 13 sex : 0 race : 0
+
+\includegraphics[width=50px]{images/img/155.png}
+
+age : 85 sex : 1 race : 0
+\end{minipage}
+
+\end{frame}
+
+\begin{frame}
+    \frametitle{Apprentissage automatique : fonctionement}
+    On se donne $(\Omega,\mathcal{T},P)$ un espace probabilisé.
+    Ainsi que 
+    $(E,\mathcal{E})$,
+    $(F,\mathcal{G})$ et 
+    $(G,\mathcal{G})$
+    des espaces mesurables.
+    \begin{itemize}
+        \item $X:(\Omega,\mathcal{T})\rightarrow (E,\mathcal{E})$ Les données d'entrée (l'image)
+        \item $Y:(\Omega,\mathcal{T})\rightarrow (F,\mathcal{F})$ Les étiquettes (l'age)
+        \item $S:(\Omega,\mathcal{T})\rightarrow (G,\mathcal{G})$ L'attribut sensible (le genre ou la couleur de peau)
+        \item $f:(E,\mathcal{E})\rightarrow (F,\mathcal{F})$ Le modèle d'apprentissag automatique
+    \end{itemize}
+    \vspace{10px}
+
+    \pause
+    \emph{Entraînement : on cherche $f$ telle que $P_{f\circ X}$ soit proche de $P_{Y}$.}
+    \vspace{10px}
+
+    \pause
+    \emph{Evaluation : on a un point $x\in E$, on calcul $f(x)$.}
+
+\end{frame}
+
+{
+    \usebackgroundtemplate{\includegraphics[width=\paperwidth]{images/background/card/background.pdf}}
+\begin{frame}
+    %\vspace{70px}
+    \hspace{70px}
+    \begin{minipage}{250px}
+        \Large
+        \textcolor{accent}{
+            Quels sont les liens entre équité et confidentialité ?
+        }
+    \end{minipage}
+\end{frame}
+}
+
+\begin{frame}
+    \frametitle{Confidentialité : Inférence de l'appartenance (MIA)}
+    \centering
+    \input{tikz/attack_mia}
+\end{frame}
+
+\begin{frame}
+    \frametitle{Confidentialité : Inférence d'un attribut sensible (AIA)}
+    \centering
+    \input{tikz/attack}
+\end{frame}
+
+\begin{frame}
+    \frametitle{Imposer l'équitée}
+    \emph{L'algorithme d'entraînement peut être modifié pour imposer l'équitée au modèle finale.}
+    \begin{itemize}
+        \item \textit{FairGrad: Fairness Aware Gradient Descent}, Gaurav Maheshwari and Michaël Perrot, 2022.
+        \item \textit{Mitigating Unwanted Biases with Adversarial Learning}, Brian Hu Zhang and Blake Lemoine and Margaret Mitchell, 2018.
+        \item \textit{Deep Learning with Differential Privacy},
+             Martín Abadi and Andy Chu and Ian Goodfellow, 2016.
+    \end{itemize}
+\end{frame}
+
+\begin{frame}
+    \frametitle{Intersection entre confidentialité et equitée}
+    \begin{itemize}
+        \item  \emph{Il y a un compromis à faire entre équitée et MIA.}
+            \begin{itemize}
+                \item \textit{On the Privacy Risks of Algorithmic Fairness},
+                Hongyan Chang and Reza Shokri, 2021.
+                \item \textit{Differential Privacy Has Disparate Impact on Model Accuracy}, Eugene Bagdasaryan and Cornell Tech and Omid Poursaeed and Cornell Tech and Vitaly Shmatikov, 2019.
+            \end{itemize}
+        \pause
+        \item \emph{L'équitée et l'AIA présentent des similariées.}
+            \begin{itemize}
+                \item \textit{Mitigating Unwanted Biases with Adversarial Learning}, Brian Hu Zhang and Blake Lemoine and Margaret Mitchell, 2018.
+            \end{itemize}
+    \end{itemize}
+\end{frame}
+
+\begin{frame}
+    \frametitle{Intuition}
+    \begin{figure}
+        \begin{subfigure}{0.4\textwidth}
+            \includegraphics[width=150px]{images/figures/before.pdf}
+            \caption{Avant rééquilibrage adverse\textsuperscript{1}}
+        \end{subfigure}
+        \begin{subfigure}{0.4\textwidth}
+            \includegraphics[width=150px]{images/figures/after.pdf}
+            \caption{Après rééquilibrage adverse}
+        \end{subfigure}
+    \end{figure}
+    \textit{Mitigating Unwanted Biases with Adversarial Learning}, Brian Hu Zhang and Blake Lemoine and Margaret Mitchell, 2018.
+
+    \vspace{50px} 
+    \footnotesize
+    \textsuperscript{1}\textit{Adversarial debiasing}
+\end{frame}
+
+\begin{frame}
+    \frametitle{Positionement}
+    \centering
+    \input{images/tikz/ckoi/pos}
+\end{frame}