diff --git a/03-vision/01-digit-prepa_data.py b/03-vision/01-digit-prepa_data.py
new file mode 100644
index 0000000..5d62fab
--- /dev/null
+++ b/03-vision/01-digit-prepa_data.py
@@ -0,0 +1,223 @@
+import os, time, random
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+import tensorflow as tf
+from tensorflow import keras
+
+###############################################################################
+# 01-digit_simple.py
+# @title: Vision par ordinateur - Reconnaissance de digit - Réseaux de neurones simples
+# @project: Mes scripts de ML
+# @lang: fr
+# @authors: Philippe Roy <philippe.roy@ac-grenoble.fr>
+# @copyright: Copyright (C) 2023 Philippe Roy
+# @license: GNU GPL
+###############################################################################
+
+###
+# Installation : 
+# - pip3 install tensorflow
+# - pip3 install keras
+# - pip3 install pydot
+# - pip3 install graphviz
+###
+
+###
+# Commandes NumPy :
+# - np.array : créer un tableau à partir d'une liste de listes
+# - np.c_ : concatène les colonnes des tableaux
+# - np.linspace : créer un tableau 1D de la valeur de début à la valeur de fin avec n valeurs
+# - np.meshgrid : créer un tableau 2D avec l'ensemble des combinaisons allant des deux valeurs de début aux deux valeurs de fin
+# - .reshape : reformater la tableau avec le nombre de lignes et le nombre de colonnes
+###
+
+###
+# Commandes Keras :
+# - keras.models.Sequential() : créer un modèle où les couches de neurones sont reliées séquentiellement (modèle simple)
+# - model.add : ajout d'une couche
+# - keras.layers.Flatten : couche de formatage de mise à plat
+# - keras.layers.Dense : couche de neurones
+# - keras.backend.clear_session() : reset de la session
+# - model.compile : compilation du modèle
+# - model.fit : entrainement du modèle
+# - model.predict : prédiction du modèle
+# - keras.utils.plot_model : créer le diagramme d'un modèle
+###
+
+###############################################################################
+# Initialisation
+###############################################################################
+
+# Init du temps
+t_debut = time.time()
+
+# Init des plots
+# fig = plt.figure(layout="constrained", figsize=(15, 5))
+fig = plt.figure(layout="constrained", figsize=(20, 7))
+fig.suptitle("Vision par ordinateur - Reconnaissance de digit par réseaux de neurones simples")
+# subfigs = fig.subfigures(1, 3)
+# model_ax = subfigs[0].subplots(1, 1)
+# apts_ax = subfigs[1].subplots(1, 1)
+# img_ax = subfigs[2].subplots(8, 10)
+img_ax = fig.subplots(10, 30)
+
+
+
+###############################################################################
+# Observations
+###############################################################################
+
+# Observations d'apprentissage, de validation et de test
+
+chiffre = keras.datasets.mnist # Jeu de données MNIST (digit)
+# train_filter = np.unique(Y_train, return_index=True)
+# X_train, Y_train = X_train[train_filter[1:]], Y_train[train_filter[1:]]
+(X, y), (X_test, y_test) = chiffre.load_data()
+X_train, y_train  = X[5000:]/255.0 , y[5000:]
+X_valid, y_valid = X[:5000]/255.0 , y[:5000]
+classes = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
+
+# ###############################################################################
+# # Phase d'apprentissage
+# ###############################################################################
+
+# n = 2 # Nombre d'itérations (valeur par défaut : 30 , 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)
+
+# keras.backend.clear_session()
+# model = keras.models.Sequential() # Modèle de reseau de neurones
+# model.add(keras.layers.Flatten(input_shape=[28, 28])) # Couche d'entrée : mise à plat des données d'entrée -> 1 node / pixel soit 784 (28x28)
+# model.add(keras.layers.Dense(300, activation="relu")) # Couche 1 : 300 nodes
+# model.add(keras.layers.Dense(100, activation="relu")) # Couche 2 : 100 nodes -> ajout
+# model.add(keras.layers.Dense(10, activation="softmax")) # Couche de sortie : 1 node par classe soit 10
+
+# 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, validation_data=(X_valid, y_valid)) # Entrainement
+
+###############################################################################
+# Phase d'inférence
+###############################################################################
+
+print ("\n")
+print ("Test sur les 80 images différentes sur un jeu de 10 000 images.")
+
+# X_new = np.empty([80, 28, 28])
+# y_new_test = np.empty(80)
+# for i_new in range(80):
+#     # print ("i_new ", i_new )
+
+#     # Boucle de remplissage
+#     deja_present=True
+#     while deja_present == True:
+#         idx = np.random.randint(X_test.shape[0]) # Index aléatoire
+#         # print ("idx ", idx )
+#         X_idx = X_test[idx]
+
+#         # Comparaison de chaque images présentes avec image idx
+#         deja_present_unitaire=[]
+#         for i_img in range (80):
+#             # print ("i_img ", i_img )
+#             deja_present_unitaire.append(True)
+#             for j in range (28):
+#                 for k in range (28):
+#                     if X_new[i_img][j][k] != X_idx[j][k]:
+#                         deja_present_unitaire[i_img]=False
+
+#         # Test sur l'ensemble des images
+#         deja_present=False
+#         for i_img in range (80):
+#             if deja_present_unitaire[i_img]==True:
+#                 deja_present = True
+
+#     # Ajout de la nouvelle image idx
+#     X_new[i_new]=X_test[idx]
+#     y_new_test[i_new] = y_test[idx]
+#     print ("ajout ", i_new, idx)
+
+#  FIXME : ne marche pas -> à faire à la main
+
+# (X_train, Y_train), (X_test, Y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
+# train_filter = np.unique(Y_train, return_index=True)
+# X_train, Y_train = X_train[train_filter[1:]], Y_train[train_filter[1:]]
+
+X_new_unique = np.unique(X_test, axis=0, return_index=True)
+
+# X_new = np.empty([80, 28, 28])
+# y_new_test = np.empty(80)
+# new_unique = random.sample(list(X_new_unique_i), 80)
+# for i in range(80):
+#     X_new[i]=X_test[new_unique[i]]
+#     y_new_test[i] = y_test[new_unique[i]]
+
+# X_new_idx = np.empty(80)
+# for i in range(80):
+
+#     # Vérification que l'index aléatoire n'a pas été 
+#     idx_unique= False
+#     while idx_unique ==False :
+#         idx_unique= True
+#         idx = np.random.randint(len(test_filter[1])) # Index aléatoire
+#         for j in range (80):
+#             if X_new_idx[j] == idx:
+#                 idx_unique= False
+                
+    
+#     X_new[i]=X_test[idx]
+#     y_new_test[i] = y_test[idx]
+
+# y_new = np.argmax(model.predict(X_new), axis=-1)
+print ("\n")
+
+# ###############################################################################
+# # Résultats
+# ###############################################################################
+
+# # Modèle
+# model_ax.set_title("Modèle")
+# keras.utils.plot_model(model, "model.png", show_shapes=True)
+# model_img=plt.imread("model.png")
+# model_ax.imshow(model_img)
+# model_ax.set_axis_off()
+# 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'], '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, 1))
+# apts_ax.set_xlabel("Époque")
+# apts_ax.legend()
+
+# # Prédictions
+# for i in range (10):
+#     for j in range (8):
+#         img_ax[j][i].imshow(X_new[i*2+j], cmap="binary", interpolation="nearest")
+#         img_ax[j][i].set_axis_off()
+#         if y_new[i*2+j] == y_new_test[i*2+j]:
+#             img_ax[j][i].set_title(classes[y_new[i*2+j]], fontsize=10)
+#         else:
+#             img_ax[j][i].set_title(classes[y_new[i*2+j]], fontsize=10, color="red")
+
+# Prédictions
+k=0
+for i in range (10): # Ligne
+    for j in range (30): # Colonne
+        img_ax[i][j].imshow(X_test[k], cmap="binary", interpolation="nearest")
+        img_ax[i][j].set_axis_off()
+        img_ax[i][j].set_title(str(k)+" : "+str(y_test[k]), fontsize=10)
+        k+=1
+
+plt.show()
+
+
+# Performances
+print ("Temps total  : "+str(time.time()-t_debut))
diff --git a/03-vision/01-digit-simple.py b/03-vision/01-digit-simple.py
new file mode 100644
index 0000000..5d62fab
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+++ b/03-vision/01-digit-simple.py
@@ -0,0 +1,223 @@
+import os, time, random
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+import matplotlib.pyplot as plt
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+import tensorflow as tf
+from tensorflow import keras
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+# 01-digit_simple.py
+# @title: Vision par ordinateur - Reconnaissance de digit - Réseaux de neurones simples
+# @project: Mes scripts de ML
+# @lang: fr
+# @authors: Philippe Roy <philippe.roy@ac-grenoble.fr>
+# @copyright: Copyright (C) 2023 Philippe Roy
+# @license: GNU GPL
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+
+###
+# Installation : 
+# - pip3 install tensorflow
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+# - pip3 install pydot
+# - pip3 install graphviz
+###
+
+###
+# Commandes NumPy :
+# - np.array : créer un tableau à partir d'une liste de listes
+# - np.c_ : concatène les colonnes des tableaux
+# - np.linspace : créer un tableau 1D de la valeur de début à la valeur de fin avec n valeurs
+# - np.meshgrid : créer un tableau 2D avec l'ensemble des combinaisons allant des deux valeurs de début aux deux valeurs de fin
+# - .reshape : reformater la tableau avec le nombre de lignes et le nombre de colonnes
+###
+
+###
+# Commandes Keras :
+# - keras.models.Sequential() : créer un modèle où les couches de neurones sont reliées séquentiellement (modèle simple)
+# - model.add : ajout d'une couche
+# - keras.layers.Flatten : couche de formatage de mise à plat
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+# - keras.backend.clear_session() : reset de la session
+# - model.compile : compilation du modèle
+# - model.fit : entrainement du modèle
+# - model.predict : prédiction du modèle
+# - keras.utils.plot_model : créer le diagramme d'un modèle
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+
+###############################################################################
+# Initialisation
+###############################################################################
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+# Init du temps
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+# Init des plots
+# fig = plt.figure(layout="constrained", figsize=(15, 5))
+fig = plt.figure(layout="constrained", figsize=(20, 7))
+fig.suptitle("Vision par ordinateur - Reconnaissance de digit par réseaux de neurones simples")
+# subfigs = fig.subfigures(1, 3)
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+# Observations
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+# Observations d'apprentissage, de validation et de test
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+# Prédictions
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deleted file mode 100644
index e0a2049..0000000
--- a/03-vision/01-digit_simple.py
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-import numpy as np
-import matplotlib.pyplot as plt
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-# 01-digit_simple.py
-# @title: Vision par ordinateur - Reconnaissance de digit - Réseaux de neurones simples
-# @project: Mes scripts de ML
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-# @authors: Philippe Roy <philippe.roy@ac-grenoble.fr>
-# @copyright: Copyright (C) 2023 Philippe Roy
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-# Installation : 
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-###
-# Commandes NumPy :
-# - np.array : créer un tableau à partir d'une liste de listes
-# - np.c_ : concatène les colonnes des tableaux
-# - np.linspace : créer un tableau 1D de la valeur de début à la valeur de fin avec n valeurs
-# - np.meshgrid : créer un tableau 2D avec l'ensemble des combinaisons allant des deux valeurs de début aux deux valeurs de fin
-# - .reshape : reformater la tableau avec le nombre de lignes et le nombre de colonnes
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-# Commandes Keras :
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-# - model.add : ajout d'une couche
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-# Initialisation
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-
-# Init du temps
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-# Init des plots
-fig = plt.figure(layout="constrained", figsize=(15, 5))
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-# Observations
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-# Observations d'apprentissage, de validation et de test
-chiffre = keras.datasets.mnist # Jeu de données MNIST (digit)
-(X, y), (X_test, y_test) = chiffre.load_data()
-X_train, y_train  = X[5000:]/255.0 , y[5000:]
-X_valid, y_valid = X[:5000]/255.0 , y[:5000]
-classes = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
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-# Phase d'apprentissage
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-n = 2 # Nombre d'itérations (valeur par défaut : 30 , 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)
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-perte="sparse_categorical_crossentropy" # Type de perte (hyperparamètre)
-#perte="mse" # Type de perte (hyperparamètre)
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-keras.backend.clear_session()
-model = keras.models.Sequential() # Modèle de reseau de neurones
-model.add(keras.layers.Flatten(input_shape=[28, 28])) # Couche d'entrée : mise à plat des données d'entrée -> 1 node / pixel soit 784 (28x28)
-model.add(keras.layers.Dense(300, activation="relu")) # Couche 1 : 300 nodes
-model.add(keras.layers.Dense(100, activation="relu")) # Couche 2 : 100 nodes -> ajout
-model.add(keras.layers.Dense(10, activation="softmax")) # Couche de sortie : 1 node par classe soit 10
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-optimiseur=keras.optimizers.SGD(learning_rate= eta)
-model.compile(loss=perte, optimizer=optimiseur, metrics=["accuracy"]) # Compilation du modèle
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-apts = model.fit(X_train, y_train, epochs=n, batch_size=lot, validation_data=(X_valid, y_valid)) # Entrainement
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-# Phase d'inférence
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-print ("\n")
-print ("Test sur les 80 images différentes sur un jeu de 10 000 images.")
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-idx = np.random.randint(X_test.shape[0]-80) # Index aléatoire
-X_new = X_test[idx:idx+80]
-y_new = np.argmax(model.predict(X_new), axis=-1)
-y_new_test= y_test[idx:idx+80]
-
-print ("\n")
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-# Résultats
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-# Modèle
-model_ax.set_title("Modèle")
-keras.utils.plot_model(model, "model.png", show_shapes=True)
-model_img=plt.imread("model.png")
-model_ax.imshow(model_img)
-model_ax.set_axis_off()
-os.remove("model.png") # Supression du fichier temporaire
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-# Courbes d'apprentissage
-apts_ax.set_title("Courbes d'apprentissage")
-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, 1))
-apts_ax.set_xlabel("Époque")
-apts_ax.legend()
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-# Prédictions
-for i in range (10):
-    for j in range (8):
-        img_ax[j][i].imshow(X_new[i*2+j], cmap="binary", interpolation="nearest")
-        img_ax[j][i].set_axis_off()
-        if y_new[i*2+j] == y_new_test[i*2+j]:
-            img_ax[j][i].set_title(classes[y_new[i*2+j]], fontsize=10)
-        else:
-            img_ax[j][i].set_title(classes[y_new[i*2+j]], fontsize=10, color="red")
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-plt.show()
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-# Performances
-print ("Temps total  : "+str(time.time()-t_debut))
diff --git a/03-vision/02-digit_cnn.py b/03-vision/02-digit-cnn.py
similarity index 100%
rename from 03-vision/02-digit_cnn.py
rename to 03-vision/02-digit-cnn.py