diff --git a/hepia_2024/pres.md b/hepia_2024/pres.md
index c5b93124ca682bc70303da0538d86ee8e74ba145..cf96620f77db34841dbe3d2cc38395a13bef5fca 100644
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@@ -286,17 +286,27 @@ Reprendre tel quel similaire à lire un livre contenant des erreurs et approxima
 
 # Résolution de problèmes
 
+## Cadre
+
 * Exercices courts
 * Travaux pratiques
-* Rendu écrit (dissertation, rapport, mémoire)
+* Rendus écrits (rapport, mémoire)
 
 . . .
 
-* Pour un retour / correction rapide et efficace
+## Utilité
+
+* Pour un retour / correction rapide
 * Pour se lancer sur un problème
 * Pur obtenir des informations sur un sujet
 * Corriger orthographe, grammaire, et style
 
+. . .
+
+## Coportement typique
+
+* Tout copier-coller dans le prompt.
+
 # Effet sur l'apprentissage: risques
 
 * L'utilisation intensive de l'IA est mauvaise pour la consolidation des apprentissages:
@@ -317,10 +327,12 @@ Reprendre tel quel similaire à lire un livre contenant des erreurs et approxima
 
 ## Détection de la fraude
 
-* Détecteurs "d'IA" marchent à 60\% (au mieux). [Artificial Intelligence Index Report](https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/05/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf)
+* Détecteurs "d'IA" marchent à 60\% (au mieux)[^1]. 
 * Détecteurs de plagiat / copie marchent bien!
 * Ce qui marche le mieux est le style **toujours le même** de ces outils.
 
+[^1]: Source: [Artificial Intelligence Index Report](https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/05/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf)
+
 # Fraude et probité (2/2)
 
 ## Citation
@@ -348,37 +360,29 @@ Source: <https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3613904.3642596>
 
 \Huge Coût des modèles génératifs
 
-# Coût computationnel: exponentiel
+# Coût computationnel: exponentiel[^1]
 
 ![](figs/training_compute_notable.png)
 
 **Comparaison :** 10 ans du plus puissant super calculateur Suisse (no 6 mondial).
 
-Source: [Artificial Intelligence Index Report](https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/05/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf)
-
-# Coût économique: exponentiel
+# Coût économique: exponentiel[^1]
 
 ![](figs/training_cost_notable.png)
 
 **Comparaison :** 10% du budget annuel de l'EPFL.
 
-Source: [Artificial Intelligence Index Report](https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/05/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf)
-
-# Coût écologique d'entraînement: exponential
+# Coût écologique d'entraînement: exponentiel[^1]
 
 ![](figs/carbon_training.png)
 
 **Comparaison :** 50 Suisses pendant 1 an pour GPT-3.
 
-Source: [Artificial Intelligence Index Report](https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/05/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf)
-
-# Coût écologique d'inférence: exponentiel
+# Coût écologique d'inférence: exponentiel[^1]
 
 ![](figs/carbon_inference.png)
 
-**Comparaison :** Recherche Google vaut 0.2g.
-
-Source: [Artificial Intelligence Index Report](https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/05/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf)
+**Comparaison :** Une recherche Google vaut 1g, une impression de mail 10g.
 
 # Conclusion
 
@@ -387,15 +391,17 @@ Source: [Artificial Intelligence Index Report](https://aiindex.stanford.edu/wp-c
 # Conclusion
 
 * Les modèles génératifs ont une efficacité impressionante,
-* Ils ont néanmoins souvent tort, tout en donnant une grande confiance dans la réponse.
+* 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?
     * Quel bénéfices pour les enseignantes et enseignants?
-    * Le coût économique/écologique est énorme et empire à chaque novuelle version.
+    * Le coût économique/écologique est énorme et explose **exponentiellement** à chaque version.
+
+# Ma conclusion
 
-# Mon avis
+## Mon avis
 
-* Ces modèles sont impressionnants, mais d'une utilité limitée pour l'enseignement et l'apprentissage:
+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.*
 
@@ -415,3 +421,20 @@ Si vous ne pouvez pas dire si un contenu est correct en *secondes*, n'utilisez p
         * Loi européenne: <https://vcsi.org/eu-ai-act-comprehensive-regulation/>
 * A suivre donc, mais prudence...
 
+# Merci
+
+\Huge 
+
+Merci de votre Attention.
+
+Questions?
+
+# Coûts énergétiques
+
+## Estimations
+
+* GPT-3: 1GWh pour son entraînement (50 genevois pendant un an)
+* GPT-4: 50GWh pour son entraînement (250 genevois pendant un an)
+* Chaque mois, ChatGPT consomme autant que 30'000 genevois (estimations)
+
+