diff --git a/hepia_2024/pres.md b/hepia_2024/pres.md
index cf96620f77db34841dbe3d2cc38395a13bef5fca..075f3f4974a936a04ef4b34afbf6f8f09ff698eb 100644
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@@ -81,7 +81,7 @@
     * présentation - nom
     * sur - préposition
 2. Un réseau de neurones prédit le mot suivant le plus *probable*.
-3. Mesures de protection pour empêcher les fuites dedonnées (pas à proprement parler dans les LLMs)
+3. Mesures de protection pour empêcher les fuites de données (pas à proprement parler dans les LLMs)
 
 . . .
 
@@ -93,7 +93,7 @@
 
 * On *entraîne* le réseau de neurones sur des gigantesques ensembles de données (Wikipedia, Github, etc.):
     * Nécessaire pour l'apprentissage des patterns (formes).
-    * Donne des résultats impressionants: complexes et élégants.
+    * Donne des résultats impressionnants: complexes et élégants.
 
 . . .
 
@@ -269,7 +269,7 @@ Source : conversation avec Copilot, 6/2/2024
 5. Introduction à la complexité algorithmique - Université de Limoges. <https://www.irem.unilim.fr/OLD/fileadmin/documents/2015_01_04-Introduction_complexite_algorithmique.pdf>.
 6. undefined. <https://bing.com/search?q=>.
 
-# Comparaisonn avec une vraie création de cours
+# Comparaison avec une vraie création de cours
 
 1. Recherche bibliographique (anciens cours suivis, cours existants dans l'école, cours d'autres écoles, livres, ...).
 2. Création d'un syllabus réaliste basé sur **l'expérience acquise** dans le domaine.
@@ -303,7 +303,7 @@ Reprendre tel quel similaire à lire un livre contenant des erreurs et approxima
 
 . . .
 
-## Coportement typique
+## Comportement typique
 
 * Tout copier-coller dans le prompt.
 
@@ -312,7 +312,7 @@ Reprendre tel quel similaire à lire un livre contenant des erreurs et approxima
 * L'utilisation intensive de l'IA est mauvaise pour la consolidation des apprentissages:
     * Pas de travail reformulation/réinterprétation,
     * Pas besoin de comprendre les questions,
-    * Pas besoin de conprendre les réponses,
+    * Pas besoin de comprendre les réponses,
     * Globalement: très grande passivité des élèves.
 
 . . .
@@ -390,7 +390,7 @@ Source: <https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3613904.3642596>
 
 # Conclusion
 
-* Les modèles génératifs ont une efficacité impressionante,
+* Les modèles génératifs ont une efficacité impressionnante,
 * Ils ont néanmoins souvent tort, tout en donnant à l'utilisateur/trice une grande confiance dans la réponse.
 * Le coût-bénéfice est à évaluer:
     * Quel bénéfices pour les élèves?
@@ -403,7 +403,7 @@ Source: <https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3613904.3642596>
 
 Ces modèles sont impressionnants, mais d'une utilité limitée pour l'enseignement et l'apprentissage:
 
-*Il faut être un expert pointu pour les utiliser efficacement et détecter les fautes comises.*
+*Il faut être un expert pointu pour les utiliser efficacement et détecter les fautes commises.*
 
 ## Mon conseil