diff --git a/TD2 Deep Learning.ipynb b/TD2 Deep Learning.ipynb
index cd32251d2497ed8b145a474a0a94663bbad44a7f..c8be3631ac4e176d98698f07cf30979ea487a806 100644
--- a/TD2 Deep Learning.ipynb	
+++ b/TD2 Deep Learning.ipynb	
@@ -1307,7 +1307,7 @@
     "\n",
     "La taux de compression du model qat (quantization aware training) par rapport au model Net est sensiblement le même que pour les modèle quantisés précédent.\n",
     "\n",
-    "Le résultat est sans appel : la perte du overall test accuracy est passée de près de 10% (quantization post training) à moins de 2%(qat). Au niveau des classes, seule la catégorie 'dog' connait une plus forte perte de précision avec la quantisation aware training."
+    "Le résultat est sans appel : la perte du overall test accuracy est passée de près de 10% (quantization post training) à moins de 2%(qat). On passe de 1072 instances mal classées à 185!"
    ]
   },
   {