diff --git a/prog b/prog
index b4534b77f120e888a3ff9f83b6ae5c81ce6c2830..feabe8ff3336cc1eeb87e8a89fcb0e99747d551c 100755
Binary files a/prog and b/prog differ
diff --git a/src/main.c b/src/main.c
index 6a09da83472d773757f688cb05a1db2e9bcb51e8..b351ff45275d27e1599340d13d07fa8971fd727b 100644
--- a/src/main.c
+++ b/src/main.c
@@ -41,23 +41,30 @@ int main() {
 
 
   point drt;
-  drt.x = 6;
-  drt.y = 6;
+  drt.x = 0.8;
+  drt.y = 1.2;
   p = descenteGradient(0.000001,drt,v);
   printf("Sol Numérique : a: %f b: %f\n",p.x,p.y);
 
   //Tests
   point drtTest;
-  drtTest.x = 0;
-  drtTest.y = 2;
+  drtTest.x = 0.8;
+  drtTest.y = 1.2;
   vector vecTest = nuagePoints(drtTest, 30, 0, 20);
-  p = descenteGradient(0.000001,drtTest,v);
-  //Très proche de la sol numérique donc peut-être augmenter le bruit
-  printf("Sol Numérique : a: %f b: %f\n",p.x,p.y);
+  printf("Test n°1\n");
+  p = descenteGradient(0.000001,drtTest,vecTest);
+  printf("Sol Numérique Test 1 : a: %f b: %f\n",p.x,p.y);
 
+  printf("Test n°2\n");
+  drtTest.x = 1;
+  drtTest.y = 1;
+  vector vecTest2 = nuagePoints(drtTest, 10, 0, 10);
+  p = descenteGradient(0.000001,drtTest,vecTest2);
+  printf("Sol Numérique Test 2 : a: %f b: %f\n",p.x,p.y);
 
   vector_free(&v);
   vector_free(&vecTest);
+  vector_free(&vecTest2);
 
   return EXIT_SUCCESS;
 }
diff --git a/src/main.o b/src/main.o
index e623ffc7c056eb3aaa287713deba0cfd2c9993a8..24e9ab30a24c2b2fd28d17d9e6679a842c7a8569 100644
Binary files a/src/main.o and b/src/main.o differ
diff --git a/src/regressionLin.c b/src/regressionLin.c
index ba18829747e12c50a78c97e25bdba844b54e11c4..c0a6dd18a39abfce064958936508fccdb5207854 100644
--- a/src/regressionLin.c
+++ b/src/regressionLin.c
@@ -74,10 +74,16 @@ vector nuagePoints(point drt, int len, int minP, int maxP){
   point add;
   // Il faut prend drt proche de la solution Analytique
   for(int i = 0; i < len; i++){
-      bruit = ((double) rand()*(1-(-1))/(double)RAND_MAX-(-1));
+      // Le bruit doit être entre -1 et 1 par ex. => ici il est entre -0.5 et 0.5
+      bruit = ((double) rand()*(1)/(double)RAND_MAX-(0.5));
+    //  printf("%f\n",bruit);
       add.x = ((double) rand()*(maxP-minP)/(double)RAND_MAX-minP);
       add.y = drt.x * add.x + drt.y + bruit;
       vector_push(&vec,add);
   }
   return vec;
 }
+
+void validationCroisee(){
+
+}
diff --git a/src/regressionLin.h b/src/regressionLin.h
index 388151b549c879837e83a755c0005dd2ece5b242..bf9c0d075083adf032456f61331e316cb65fbce3 100644
--- a/src/regressionLin.h
+++ b/src/regressionLin.h
@@ -12,9 +12,6 @@
 
 // Analytique
 point findBestDroite(vector pts);
-// vérifier que ce que l'on trouve soit correct à l'exercice (on a déjà fait dans un exo)
-// on peut donc reprendre simplement A=.. et B=.. si la fonction de base ne change pas
-// sinon utilise solvSystem
 
 // Numérique
 point descenteGradient(double precision, point drt, vector pts);
@@ -22,4 +19,6 @@ point descenteGradient(double precision, point drt, vector pts);
 // Tests
 vector nuagePoints(point drt, int len, int minP, int maxP);
 
+void validationCroisee();
+
 #endif
diff --git a/src/regressionLin.o b/src/regressionLin.o
index 7a03a7c2253cb0de671c8ea168c745aff73fa86f..c827e0018c5f7c15d79f3f39add6147ac78718c5 100644
Binary files a/src/regressionLin.o and b/src/regressionLin.o differ