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@@ -20,15 +20,15 @@ Cette formation est totalement **libre sur youtube, gratuite et ouverte à toute
 
 [<img src="uploads/7be6210ee56caf8df0e643a35076e7eb/Live-10a-xs.png" width=400px>](https://www.youtube.com/@CNRS-FIDLE)
 
-Décrire un objet peut être très complexe. Si la représentation d'une image ou d'un signal
+Décrire un **objet** peut être très **complexe**. Si la représentation d'une image ou d'un signal
 peut se faire de manière relativement simple avec une matrice (tenseur) ou un vecteur,
-comment représenter une molécule, un réseau ou plus généralement un système complexe 
-comportant des interactions ?<br>
+**comment représenter une molécule ? un réseau ? ou plus généralement un système complexe, 
+comportant des interactions ?**<br>
 
 Comment travailler avec de tels objets, effectuer une prédiction ou une classification ?<br>
 
-Les Graph Neural Networks (GNN) sont des réseaux de neurones capables de travailler
-avec des données représentants des graphes et leur domaines d'applications sont
+Les **Graph Neural Networks (GNN)** sont des réseaux de neurones capables de travailler
+avec des données représentants des **graphes** et leur domaines d'applications sont
 extrêmement vastes : Drug design, détection de fraude, recommandation, etc.<br>
 
 Au sommaire de cette séquence :