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@@ -35,8 +35,8 @@ En fonction des \glspl{ds}, deux types d’approches mathématiques :
 
 Quatre paramètres permettent d’affiner le modèle :
 \begin{itmz}
-\item{\textbf{noyau} : linéaire, \gls{rbf}, polynominal ou \gls{sigmoid}}
-\item{\textbf{degré} : aide à trouver un \gls{hpp} séparateur en contexte polynominal,
+\item{\textbf{noyau} : linéaire, \gls{rbf}, polynomial ou \gls{sigmoid}}
+\item{\textbf{degré} : aide à trouver un \gls{hpp} séparateur en contexte polynomial,
 faisant rapidement augmenter le temps nécessaire à l’entraînement}
 \item{\textbf{gamma} : pour les \glspl{hpp} non linéaires}
 \item{\textbf{C} : pénalité augmentant la distance des données prises en compte,\\
@@ -63,7 +63,7 @@ Régression la plus simple : une approximation affine est suffisante.
 Régression nécessitant l’utilisation d’une fonction noyau.\\
 Une plus grande valeur de C intègre des données plus éloignées.
 
-\bifig{}{Régression polynominale de degré 2, variation de C \cite{homl-nonlinear}}
+\bifig{}{Régression polynomiale de degré 2, variation de C \cite{homl-nonlinear}}
 {15em}{regression_nonlinear_left}{regression_nonlinear_right}
 
 \pagebreak
@@ -139,23 +139,31 @@ et donc en précision.
 …
 
 \bifig{}{Séparabilité linéaire \cite{homl-nonlinear-linear}}
-{14em}{nonlinear_linear_left}{nonlinear_linear_right}
+{14.5em}{nonlinear_linear_left}{nonlinear_linear_right}
 
 …
 
 \fig{}{ \cite{homl-feat-poly}}
-{9em}{features_polynomial}
+{14em}{features_polynomial}
+
+\pagebreak
+
+\textbf{Noyau polynomial}
 
 …
 
-\bifig{}{\Gls{kf} polynominale \cite{homl-poly}}
+\bifig{}{\Gls{kf} polynomiale \cite{homl-poly}}
 {14em}{kernel_polynomial_left}{kernel_polynomial_right}
 
+\textbf{Similarité}
+
 …
 
 \bifig{}{ \cite{homl-feat-simi}}
 {14em}{features_similar_left}{features_similar_right}
 
+\textbf{Noyau gaussien \gls{rbf}}
+
 …
 
 \bifig{}{\Gls{kf} gaussien \gls{rbf} \cite{homl-rbf}}