diff --git a/KNN_Mark1.py b/KNN_Mark1.py
index 022615b..586d15f 100644
--- a/KNN_Mark1.py
+++ b/KNN_Mark1.py
@@ -6,7 +6,8 @@ def lancer(k, date, temp_moy, temp_ref, donnees):
     print(k)
     print(donnees_point)
     #print(temp_num_jour)
-    kPlusProches(k, donnees_point, donnees)
+    lst_k_plus_proches = kPlusProches(k, donnees_point, donnees)
+    PuissanceMoyenne(lst_k_plus_proches)
     #estBissextile(an)
 
 def lecture(fichier):
@@ -18,9 +19,9 @@ def lecture(fichier):
             lst_ligne = list(ligne_net.split(";"))
             temp_jour.append(lst_ligne)
     for i in range(len(temp_jour)):
-       temp_jour[i][1] = float(temp_jour[i][1])
-       temp_jour[i][2] = float(temp_jour[i][2])
-       temp_jour[i][3] = float(temp_jour[i][3])
+        temp_jour[i][1] = float(temp_jour[i][1])
+        temp_jour[i][2] = float(temp_jour[i][2])
+        temp_jour[i][3] = float(temp_jour[i][3])
     return temp_jour
 
 def estBissextile(an):
@@ -124,10 +125,11 @@ def distance(donnees, donneespoint, i):
     z2 = donneespoint[2]
     return ((d_final)**2)+((y1-y2)**2)+((z1-z2)**2)
 
-def PuissanceMoyenne(lst,dist):
+def PuissanceMoyenne(lst_k_plus_proches):
     """Calcule la moyenne de distances entre les points """
     lecture("pic-journalier-consommation.csv")
-    conso_moy = sum() / len()
+    conso_moy = sum() / len(lst_k_plus_proches)
+    return conso_moy
 
 def recup1():
     k = 5 #value1.get()