diff --git a/02-intro_rna/04-keras-tf_playground-xor.py b/02-intro_rna/04-keras-tf_playground-xor.py
index 0bca55b..48684d4 100644
--- a/02-intro_rna/04-keras-tf_playground-xor.py
+++ b/02-intro_rna/04-keras-tf_playground-xor.py
@@ -1,6 +1,8 @@
 import os, time
 import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
+from matplotlib import cm
+from matplotlib.colors import ListedColormap, LinearSegmentedColormap
 
 import tensorflow as tf
 from tensorflow import keras
@@ -74,9 +76,9 @@ donnees_ax = fig.add_subplot(133) # Observations : x1,x2 et cibles : y
 # Observations
 ###############################################################################
 
-# Observations
+# Observations d'apprentissage
 m = 1000 # Nombre d'observations
-bg = 1 # Quantité du bruit gaussien
+bg = 1 # Quantité du bruit gaussien # FIXME : pas en place
 x1 = np.random.uniform(-5,5, m) # Liste des observations x1
 x2 = np.random.uniform(-5,5, m) # Liste des observations x2
 y = np.empty(m)  # Liste des observations cible (XOR)
@@ -91,62 +93,57 @@ for i in range (m):
     else:
         y[i]=1
 
-# Split en observations d'entrainement et observations de test
+# Split en observations d'entrainement et de validation
 test_size=0.1 # Ratio du lot de test
 m_train = int(np.round(m*(1-test_size)))
 x1_train, x2_train, y_train  = x1[:m_train], x2[:m_train], y[:m_train] # Jeu d'entrainement
-x1_test, x2_test, y_test  = x1[m_train:], x2[m_train:], y[m_train:] # Jeu de test
+x1_valid, x2_valid, y_valid  = x1[m_train:], x2[m_train:], y[m_train:] # Jeu de validation
 X_train  = np.c_[x1_train, x2_train]
-X_test  = np.c_[x1_test, x2_test]
+X_valid  = np.c_[x1_valid, x2_valid]
 
 # Plots
-donnees_ax.plot(x1_train[y_train==1], x2_train[y_train==1], ".", color="tab:blue")
-donnees_ax.plot(x1_train[y_train==0], x2_train[y_train==0], "." , color="tab:orange")
-donnees_ax.plot(x1_test[y_test==1], x2_test[y_test==1], "o", markerfacecolor='tab:blue', color="black")
-donnees_ax.plot(x1_test[y_test==0], x2_test[y_test==0], "o", markerfacecolor='tab:orange', color="black")
+donnees_ax.plot(x1_train[y_train==1], x2_train[y_train==1], "o", markerfacecolor="tab:blue", markeredgecolor='white', markeredgewidth=0.75)
+donnees_ax.plot(x1_train[y_train==0], x2_train[y_train==0], "o" , markerfacecolor="tab:orange", markeredgecolor='white', markeredgewidth=0.75)
+donnees_ax.plot(x1_valid[y_valid==1], x2_valid[y_valid==1], "o", markerfacecolor='tab:blue', markeredgecolor='black')
+donnees_ax.plot(x1_valid[y_valid==0], x2_valid[y_valid==0], "o", markerfacecolor='tab:orange', markeredgecolor='black')
+
+# Nouvelles observations
+m_new = 100 # Résolution par axes
+x1_new=np.linspace(-6, 6, m_new).reshape(-1, 1)
+x2_new=np.linspace(-6, 6, m_new).reshape(-1, 1)
+x1_new_mg, x2_new_mg = np.meshgrid(x1_new, x2_new)
+X_new = np.c_[x1_new_mg.ravel(), x2_new_mg.ravel()]
 
 ###############################################################################
 # Phase d'apprentissage
 ###############################################################################
 
-n = 1000 # Nombre d'itérations (valeur par défaut : 30 , hyperparamètre)
+n = 200 # Nombre d'itérations (valeur par défaut : 200 , hyperparamètre)
 eta = 0.01 # Taux d'appentissage (valeur par défaut dans Keras : 0.01, hyperparamètre)
 lot=32 # Taille de lot (valeur par défaut dans Keras: 32 , hyperparamètre)
 
 # perte="sparse_categorical_crossentropy" # Type de perte (hyperparamètre)
-# perte="mse" # Type de perte (hyperparamètre)
-perte='mean_absolute_error'
+perte="mse" # Type de perte (hyperparamètre)
+# perte='mean_absolute_error'
 
 keras.backend.clear_session()
 model = keras.models.Sequential() # Modèle de reseau de neurones
 # model.add(keras.layers.Flatten(input_shape=[1, 1])) # Couche d'entrée
 model.add(keras.layers.Dense(4, input_dim=2, activation="relu")) # Couche 1 : 4 nodes
 model.add(keras.layers.Dense(4, activation="relu")) # Couche 2 : 4 nodes
-model.add(keras.layers.Dense(1, activation="relu")) # Couche de sortie : 1 node par classe
+model.add(keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")) # Couche de sortie : 1 node par classe
 
 optimiseur=keras.optimizers.SGD(learning_rate= eta)
 model.compile(loss=perte, optimizer=optimiseur, metrics=["accuracy"]) # Compilation du modèle
 
-apts = model.fit(X_train, y_train, epochs=n, batch_size=lot) # Entrainement
+apts = model.fit(X_train, y_train, epochs=n, batch_size=lot, validation_data=(X_valid, y_valid)) # Entrainement
 
 ###############################################################################
 # Phase d'inférence
 ###############################################################################
 
-# X_new=[]
-# y_new=[]
-# for i in range(8):
-#     idx = np.random.randint(X_test.shape[0]) # Index aléatoire
-#     X_new.append(X_test[idx:idx+1]/255.0)
-#     y_new.append(y_test[idx:idx+1])
-
-# idx = np.random.randint(X_test.shape[0]-32) # Index aléatoire
-# print ("\n")
-# print ("Test sur les images de "+ str(idx) + " à "+ str(idx+32) + " sur un jeu de 10 000 images.")
-# X_new = X_test[idx:idx+32]
-# y_new = np.argmax(model.predict(X_new), axis=-1)
-# y_new_test= y_test[idx:idx+32]
-# print ("\n")
+y_predict=model.predict(X_new) # Prédiction
+y_predict_map = y_predict.reshape(x1_new_mg.shape)
 
 ###############################################################################
 # Résultats
@@ -162,18 +159,25 @@ os.remove("model.png") # Supression du fichier temporaire
 
 # Courbes d'apprentissage
 apts_ax.set_title("Courbes d'apprentissage")
-apts_ax.plot(apts.epoch, apts.history['loss'], 'r-', label="Perte - entrainement")
-# apts_ax.plot(apts.epoch, apts.history['val_loss'], 'r-', label="Perte - validation")
-apts_ax.plot(apts.epoch, apts.history['accuracy'], 'b-', label="Précision - entrainement")
-# apts_ax.plot(apts.epoch, apts.history['val_accuracy'], 'r:', label="Précision - validation")
-apts_ax.set(ylim=(0, 1))
+apts_ax.plot(apts.epoch, apts.history['loss'], 'b-', label="Perte - entrainement")
+apts_ax.plot(apts.epoch, apts.history['val_loss'], 'r-', label="Perte - validation")
+apts_ax.plot(apts.epoch, apts.history['accuracy'], 'b:', label="Précision - entrainement")
+apts_ax.plot(apts.epoch, apts.history['val_accuracy'], 'r:', label="Précision - validation")
+apts_ax.set(ylim=(-0.05, 1.05))
 apts_ax.set_xlabel("Époque")
 apts_ax.legend()
 
 # Plot des données
 donnees_ax.set_title("Données")
+new_colors = ["tab:orange", "white", "tab:blue"]
+new_cmap = LinearSegmentedColormap.from_list("mycmap", new_colors) # FIXME : faire un dégradé
+cc = donnees_ax.contourf(x1_new_mg, x2_new_mg, y_predict_map, cmap=new_cmap)
+donnees_ax.set_xticks([-5,0,5])
+donnees_ax.set_yticks([-5,0,5])
 donnees_ax.set_xlabel(r'$x_1$')
 donnees_ax.set_ylabel(r'$x_2$', rotation=0)
+donnees_ax.set(xlim=(-5.25, 5.25), ylim=(-5.25, 5.25))
+fig.colorbar(cc, ax=donnees_ax)
 # donnees_ax.legend()
 plt.show()
 
diff --git a/02-intro_rna/README.md b/02-intro_rna/README.md
index c5c39ad..7a9dcab 100644
--- a/02-intro_rna/README.md
+++ b/02-intro_rna/README.md
@@ -8,3 +8,8 @@
 
 ![capture d'écran](img/02-keras-classificateur_img.png)
 
+### Réseaux de neurones avec Keras - Classificateur : Ou exclusif (XOR)
+
+![capture d'écran](img/04-keras-tf_playground-xor.png)
+
+
diff --git a/02-intro_rna/img/04-keras-tf_playground-xor.png b/02-intro_rna/img/04-keras-tf_playground-xor.png
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