diff --git a/report/report.qmd b/report/report.qmd
index 4b93603f0b28879440664d9567fc889e1a4538b3..3dae28a780e3a3790b688b496d31f51125757841 100644
--- a/report/report.qmd
+++ b/report/report.qmd
@@ -138,7 +138,7 @@ le minimum recherché. Ce cas sera illustré plus tard.
 A travers les exemples présenté sur la @fig-basegd-lr, nous pouvons facilement
 se convaincre que le bon choix de la valeur du taux d'apprentissage, comme
 beaucoup de choses dans la vie, repose sur un compromis. La valeur de $\lambda$
-ne doit à la fois ne pas être trop petite (sinon le nombre d'itérations deviendra
+doit à la fois ne pas être trop petite (sinon le nombre d'itérations deviendra
 énorme), ni trop grande (risque de rater un minimum, en "sautant" par-dessus).
 
 Dès lors, la valeur du taux d'apprentissage choisie pour les algorithmes de