diff --git a/cnam/travaux/probatoire/document.tex b/cnam/travaux/probatoire/document.tex
index 81970b9..2c13a14 100644
--- a/cnam/travaux/probatoire/document.tex
+++ b/cnam/travaux/probatoire/document.tex
@@ -23,7 +23,7 @@ urlcolor=blue,
 %⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅
 \newcommand{\hr}{\rule{\textwidth}{1pt}}
 % definitions ––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––
-\def\fulltitle{\begin{center}\textbf{
+\def\fulltitle{\begin{center}\textbf{%
 SVM\\
 Machine à Vecteurs de Support
 }\end{center}}
diff --git a/cnam/travaux/probatoire/document/introduction.tex b/cnam/travaux/probatoire/document/introduction.tex
index 62459bd..e860747 100644
--- a/cnam/travaux/probatoire/document/introduction.tex
+++ b/cnam/travaux/probatoire/document/introduction.tex
@@ -2,7 +2,7 @@
 
 La prédominance des data sets de très grande taille
 a fait émerger de nouvelles méthodes d’analyse de ces données.
-Faisant suite aux méthodes de clustering,
-les SVM permettent de classifier automatiquement les grands jeux de données.
+Faisant suite aux méthodes de clustering, les \gls{svm}
+permettent de classifier automatiquement les grands jeux de données.
 
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