diff --git a/KNN_Mark1.py b/KNN_Mark1.py
index a1e7a47..9d8aee3 100644
--- a/KNN_Mark1.py
+++ b/KNN_Mark1.py
@@ -37,14 +37,12 @@ def kPlusProches(k, donnees_point, temp_num_jour):
     une liste du jeu de données et la conso électrique. Renvoie une liste triée 
     en fonction de la distance dont les éléments sont des tuples."""
     voisins = []
-    if  k > len(temp_num_jour[0]):
-        k = len(temp_num_jour[0])  
-        energy = temp_num_jour.pop()
-        energy.sort
-    for i in range(len(temp_num_jour[0])):
+    if  k > len(temp_num_jour):
+        k = len(temp_num_jour)
+    for i in range(len(temp_num_jour)):
         d = distance(temp_num_jour[i],donnees_point)
         voisins.append((d, i))
-    voisins.sort()  
+    voisins.sort()
     return [voisins[i][1] for i in range(k)]
 
 def numeroJour(date):
@@ -125,25 +123,26 @@ def distance(temp_jour, donneespoint):
     dist = ((x1-x2)**2)+((y1-y2)**2)+((z1-z2)**2)
     return dist
 
-def PuissanceMoyenne(lst,distance):
+def PuissanceMoyenne(lst, distance):
     """Calcule la moyenne de distances entre les points """
     lecture("pic-journalier-consommation.csv")
     moy = sum() / len()
+    return conso
 
 def recup1():
-    k = value1.get()
+    k = 5
     return k
     
 def recup2():
-    date = '2016-08-24'
+    date = 2016
     return date
     
 def recup3():
-    temp_moy = value3.get()
+    temp_moy = 34
     return temp_moy
     
 def recup4():
-    temp_ref = value4.get()
+    temp_ref = 41
     return temp_ref
     
 #def calc_conso():