diff --git a/.DS_Store b/.DS_Store
index 801dbbfe341b8be3c7a21024f642288b612c928d..7a8a4977784e4786f1a1052904ea7b41b7d2b53f 100644
Binary files a/.DS_Store and b/.DS_Store differ
diff --git a/README.md b/README.md
index 454568775d8c964d6618b418b016d0254121f94e..a3d8afbc1fbde4e27983c3a539104eae7210db92 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -76,6 +76,14 @@ Nos expérimentations concernent l’étude de différentes approches de clas
 
 
 
+### Matrice de confusion obtenue avec l’approche SGD+TF-IDF sur le jeu de test
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+![image info](./img/sgd_tf_idf_s10000.png)
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+Cette figure présente la matrice de confusion obtenue avec la méthode SGD+TF-IDF sur le jeu de test. On peut voir qu’un grand nombre d’articles des classes *Arts et métiers* et *Economie domestique* a été classé dans la classe *Métiers*, de la même manière les classes *Mesure*, *Miné- ralogie*, *Pharmacie* et *Politique* sont souvent confondues avec les classes *Commerce*, *Histoire naturelle*, *Médecine - Chirurgie* et *Droit - Jurisprudence*, respectivement. Les proximités sé- mantiques entre ces classes montrent bien la difficulté pour les modèles de choisir entre l’une ou l’autre et les résultats confirment qu’en cas de trop grande proximité les modèles choisissent la classe la plus représentée dans le jeu de données.
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 ## Citation
 
 Moncla, L., Chabane, K., et Brenon, A. (2022). Classification automatique d’articles encyclopédiques. *Conférence francophone sur l’Extraction et la Gestion des Connaissances (EGC)*. Blois, France.
diff --git a/img/sgd_tf_idf_s10000.png b/img/sgd_tf_idf_s10000.png
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..adadaafc52a7231edba43b6129312cf5e201bab9
Binary files /dev/null and b/img/sgd_tf_idf_s10000.png differ