diff --git a/fondamentaux/01-regression_lineaire.py b/fondamentaux/01-regression_lineaire.py
index d09ad01..14a5a4a 100644
--- a/fondamentaux/01-regression_lineaire.py
+++ b/fondamentaux/01-regression_lineaire.py
@@ -87,7 +87,7 @@ y_predict_skl=model_skl.predict(x1_new) # Prédiction
 # Résultats
 ###############################################################################
 
-# Plot
+# Plot des données
 donnees_ax.set_title("Données")
 donnees_ax.plot(x1_new, y_predict, 'r-', label="Prédictions")
 donnees_ax.plot(x1_new, y_predict_skl, 'y-', label="Prédictions - Scikit-Learn")
diff --git a/fondamentaux/06-regression_logistique.py b/fondamentaux/06-regression_logistique.py
new file mode 100644
index 0000000..9d04a62
--- /dev/null
+++ b/fondamentaux/06-regression_logistique.py
@@ -0,0 +1,91 @@
+import time
+import numpy as np
+import sklearn
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+###############################################################################
+# 06-regression_logistique.py
+# @title: Apprentissage par régression logistique
+# @project: Mes scripts de ML
+# @lang: fr
+# @authors: Philippe Roy <philippe.roy@ac-grenoble.fr>
+# @copyright: Copyright (C) 2023 Philippe Roy
+# @license: GNU GPL
+###############################################################################
+
+###
+# Commandes NumPy :
+# - np.array : créer un tableau à partir d'une liste de listes
+# - np.linspace : créer un tableau 1D de la valeur de début à la valeur de fin avec n valeurs
+# - .reshape : reformater la tableau avec le nombre de lignes et le nombre de colonnes
+###
+
+###
+# Commandes Scikit-Learn :
+# - sklearn.linear_model.LogisticRegression : créer un modèle de régression logistique (méthode des moindres carrés)
+# - .fit : entrainement du modèle
+# - .predict : prédiction du modèle
+###
+
+###############################################################################
+# Initialisation
+###############################################################################
+
+# Init du temps
+t_debut = time.time()
+
+# Init des plots
+fig = plt.figure(figsize=(15, 5))
+fig.suptitle("Régression logistique")
+donnees_ax = fig.add_subplot(111) # Observations : x1 et cibles : y
+# donnees_ax = fig.add_subplot(141) # Observations : x1 et cibles : y
+# model_ax = fig.add_subplot(142) # Modèle : theta0, theta1
+# couts_ax = fig.add_subplot(143) # Coûts : RMSE, MSE, ... 
+# app_ax = fig.add_subplot(144) # Taux d'apprentissage : eta
+
+###############################################################################
+# Observations
+###############################################################################
+
+# Observations d'apprentisage
+iris = sklearn.datasets.load_iris() # Jeu de données Iris
+x1 = iris['data'][:, 3].reshape(-1, 1)  # Largeur de pétale, reshape : -1 -> nb de ligne automatique
+y = (iris["target"] == 2).astype(np.int32)  # Si Iris virginica -> 1 sinon -> 0
+donnees_ax.plot(x1[y==0], y[y==0], "bs", label="Observations - Iris non-virginica")
+donnees_ax.plot(x1[y==1], y[y==1], "g^" , label="Observations - Iris virginica")
+
+# Nouvelles observations
+x1_new=np.linspace(0, 3, 1000).reshape(-1, 1) # reshape : -1 -> nb de ligne automatique
+
+###############################################################################
+# Phase d'apprentissage
+###############################################################################
+
+model = sklearn.linear_model.LogisticRegression() # Modèle régression logistique
+model.fit(x1, y) # Entrainement
+
+###############################################################################
+# Phase d'inférence
+###############################################################################
+
+y_predict=model.predict(x1_new) # Prédiction
+y_proba = model.predict_proba(x1_new) # Probabilité
+frontiere_decision = x1_new[y_proba[:, 1] >= 0.5][0][0]
+
+###############################################################################
+# Résultats
+###############################################################################
+
+# Plot des données
+donnees_ax.set_title("Frontière de décision")
+# donnees_ax.plot(x1_new, y_predict, 'r-', label="Prédictions")
+donnees_ax.plot(x1_new, y_proba[:,1], 'b:', label="Probabilité - Scikit-Learn")
+donnees_ax.plot(x1_new, y_predict, 'y-', label="Prédictions - Scikit-Learn")
+donnees_ax.set_xlabel(r'$x_1$'+" - Largeur de pétale")
+donnees_ax.set_ylabel(r'$y$'+" - Probabilité d'être Iris virginica")
+donnees_ax.legend()
+plt.show()
+
+# Performances
+print ("Frontière de décision : "+str(round(frontiere_decision, 6)))
+print ("Temps : "+str(time.time()-t_debut))
diff --git a/fondamentaux/README.md b/fondamentaux/README.md
index 31366c7..7a335c7 100644
--- a/fondamentaux/README.md
+++ b/fondamentaux/README.md
@@ -20,5 +20,10 @@
 
 ![capture d'écran](img/05-regression_polynomiale.png)
 
+### Classificateur par régression logistique
+
+![capture d'écran](img/06-regression_logistique.png)
+
+
 
 
diff --git a/fondamentaux/img/06-regression_logistique.png b/fondamentaux/img/06-regression_logistique.png
new file mode 100644
index 0000000..feb0bc8
Binary files /dev/null and b/fondamentaux/img/06-regression_logistique.png differ