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diff --git a/aia/exp.tex b/aia/exp.tex
index 6651744..b60b46b 100644
--- a/aia/exp.tex
+++ b/aia/exp.tex
@@ -1,13 +1,21 @@
 {
     \usebackgroundtemplate{\includegraphics[width=\paperwidth]{images/background/card/background.pdf}}
 \begin{frame}
-    %\vspace{70px}
+    \vspace{30px}
     \hspace{70px}
     \begin{minipage}{250px}
+        \centering
         \Large
         \textcolor{accent}{
-            Evaluation expérimentale de l'utilisation de l'équitée comme mécanisme de protéction de l'attribut sensible.
+            Evaluation expérimentale de l'utilisation de l'équité comme mécanisme de protection de l'attribut sensible
         }
+        \normalsize
+
+        \vspace{10px}
+        Et vérification de la formule 
+        \begin{equation*}
+            \text{max}_{a\in A}BA(a) = \frac{1}{2}(1+DemParLvl)
+        \end{equation*}
     \end{minipage}
 \end{frame}
 }
@@ -20,7 +28,7 @@
 \end{frame}
 
 \begin{frame}
-    \frametitle{Experimental validation on prediction: results}
+    \frametitle{Résultats expérimentaux : attaque de la prédiction}
     \begin{figure}
         \captionsetup{singlelinecheck=off}
         \centering
@@ -29,7 +37,7 @@
             \scriptsize
             \begin{itemize}
                 \item \emph{Labeled Faces in the Wild (images)}
-                \item ML = Convolutional Neural Network 
+                \item ML = Réseau de neurones convolutionnel 
             \end{itemize}
             \includegraphics[width=150px]{images/figures/advdebias/lfw/lfw_advdeb_attack_hard_sex.pdf}
         \end{subfigure}
@@ -38,37 +46,39 @@
             \centering
             \scriptsize
             \begin{itemize}
-                \item \emph{COMPAS recidivism dataset (tabular)}
-                \item ML = Random Forest
+                \item \emph{COMPAS récidivisme (tabulaire)}
+                \item ML = Forêt aléatoire
             \end{itemize}
             \includegraphics[width=150px]{images/figures/advdebias/compas/compas_advdeb_attack_hard_sex.pdf}
         \end{subfigure}
     \end{figure}
     \vspace{10px}
 
-    \scriptsize
-    \begin{tabular}{lll}
-        &\emph{Regularization}&\emph{Value}\\ 
-        \emph{Baseline}&None&Attack result\\
-        \emph{Theoretical}&Adversarial debiasing&$\frac{1}{2}(1+DemParLvl)$\\
-        \emph{Empirical}&Adversarial debiasing&Attack result\\
-    \end{tabular}
-\normalsize
+    %\scriptsize
+    %\begin{tabular}{lll}
+        %&\emph{Régularisation}&\emph{Valeur}\\ 
+        %\emph{Baseline}&Néant&Résultat de l'attaque\\
+        %\emph{Theoretical}&Rééquilibrage adverse&$\frac{1}{2}(1+DemParLvl)$\\
+        %\emph{Empirical}&Rééquilibrage adverse&Résultat de l'attaque\\
+    %\end{tabular}
+%\normalsize
     \hspace{10px}
-Attack surface = $1_{[\tau,1]}\circ f\circ X$.
+    Attribut = genre
+
+Surface d'attaque = $1_{[\tau,1]}\circ f\circ X$.
 \end{frame}
 
 \begin{frame}
-    \frametitle{Experimental validation on logit: building an attack}
+    \frametitle{Construction d'une attaque sur le logit}
     \begin{enumerate}
-        \item On part.
-        \item Build a random forest on this dataset.
-        \item Ajust the threshold to take into account class imbalance.
+        \item On construit un jeu de données avec le logit et l'attribut sensible
+        \item On entraîne une forêt aléatoire sur cette base de données
+        \item On ajuste le seuil pour prendre en compte le déséquilibre de classe
     \end{enumerate}
 \end{frame}
 
 \begin{frame}
-    \frametitle{Experimental validation on logit: results}
+    \frametitle{Résultats expérimentaux : attaque du logit}
     \begin{figure}
         \captionsetup{singlelinecheck=off}
         \centering
@@ -77,7 +87,7 @@ Attack surface = $1_{[\tau,1]}\circ f\circ X$.
             \scriptsize
             \begin{itemize}
                 \item \emph{Labeled Faces in the Wild (images)}
-                \item ML = Convolutional Neural Network 
+                \item ML = Réseau de neurones convolutionnel 
             \end{itemize}
             \includegraphics[width=150px]{images/figures/advdebias/lfw/lfw_advdeb_attack_soft_experimental_sex.pdf}
         \end{subfigure}
@@ -86,21 +96,23 @@ Attack surface = $1_{[\tau,1]}\circ f\circ X$.
             \centering
             \scriptsize
             \begin{itemize}
-                \item \emph{COMPAS recidivism dataset (tabular)}
-                \item ML = Random Forest
+                \item \emph{COMPAS récidivisme (tabulaire)}
+                \item ML = Forêt aléatoire
             \end{itemize}
             \includegraphics[width=150px]{images/figures/advdebias/compas/compas_advdeb_attack_soft_experimental_sex.pdf}
         \end{subfigure}
     \end{figure}
     \vspace{10px}
 
-    \scriptsize
-    \begin{tabular}{lll}
-        &\emph{Regularization}&\emph{Value}\\ 
-        \emph{Baseline}&None&Attack result\\
-        \emph{AdvDebias}&Adversarial debiasing&Attack result\\
-    \end{tabular}
-\normalsize
-    \hspace{10px}
-Attack surface = $f\circ X$.
+    %\scriptsize
+    %\begin{tabular}{lll}
+        %&\emph{Régularisation}&\emph{Valeur}\\ 
+        %\emph{Baseline}&Néant&Résultat expérimental\\
+        %\emph{AdvDebias}&Rééquilibrage adverse&Résultat expérimental\\
+    %\end{tabular}
+%\normalsize
+    \hspace{5px}
+    Attribut = genre
+
+Surface d'attaque = $f\circ X$.
 \end{frame}