diff --git a/TP8/analyse_tris.csv b/TP8/analyse_tris.csv
new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/TP8/analyse_tris.csv
@@ -0,0 +1,102 @@
+taille;"tri séléction";"tri insertion"
+ 0; 0.00; 0.00
+ 1; 0.00; 0.00
+ 2; 1.00; 1.00
+ 3; 3.00; 2.76
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+ 30; 435.00; 245.34
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+ 74; 2701.00; 1418.40
+ 75; 2775.00; 1466.94
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+ 79; 3081.00; 1583.32
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+ 94; 4371.00; 2297.28
+ 95; 4465.00; 2349.78
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+ 99; 4851.00; 2497.82
+100; 4950.00; 2573.92
diff --git a/TP8/analyse_tris2.py b/TP8/analyse_tris2.py
new file mode 100755
index 0000000000000000000000000000000000000000..7946ec383689160df1b1cd1fbf3d24568783fb95
--- /dev/null
+++ b/TP8/analyse_tris2.py
@@ -0,0 +1,90 @@
+#!/usr/bin/python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+"""
+:mod:`analyse_tris` module
+:author: FIL - Faculté des Sciences et Technologies - Univ. Lille <http://portail.fil.univ-lille1.fr>_
+:date: janvier 2017
+:dernières révisions: février 2018, février 2019
+
+Analyse empirique des tris
+
+"""
+from random import shuffle
+from typing import Callable
+from compare import compare
+from ap_decorators import count
+from tris import *
+from functools import cmp_to_key
+
+################################################
+# ANALYSE EMPIRIQUE DES TRIS #
+################################################
+
+# ajout d'un compteur à la fonction compare
+compare = count(compare)
+
+def analyser_tri(tri: Callable[[list[T], Callable[[T, T], int]], NoneType],
+ nbre_essais: int,
+ taille: int) -> float:
+ """
+ renvoie: le nombre moyen de comparaisons effectuées par l'algo tri
+ pour trier des listes de taille t, la moyenne étant calculée
+ sur n listes aléatoires.
+ précondition: n > 0, t >= 0, la fonc
+ """
+ res = 0
+ for i in range(nbre_essais):
+ compare.counter = 0
+ l = [k for k in range(taille)]
+ shuffle(l)
+ tri(l, compare)
+ res += compare.counter
+ return res / nbre_essais
+
+def tri_sort(l: list[T], compare: Callable[[T, T], int]) -> None:
+ l.sort(key = cmp_to_key(compare))
+
+
+if (__name__ == '__main__'):
+ from matplotlib import pyplot as plt
+
+ # Calcul de nombres moyens de comparaison pour des listes
+ # de tailles comprises entre 0 et TAILLE_MAX
+ NB_ESSAIS = 50
+ TAILLE_MAX = 100
+ c_select = [0.0] * (TAILLE_MAX + 1)
+ c_insert = [0.0] * (TAILLE_MAX + 1)
+ c_sort = [0.0] * (TAILLE_MAX + 1)
+
+ for t in range(TAILLE_MAX + 1):
+ c_select[t] = analyser_tri(tri_select, 1, t)
+ # inutile de moyenner pour le tri par sélection
+ c_insert[t] = analyser_tri(tri_insert, NB_ESSAIS, t)
+ c_sort[t] = analyser_tri(tri_sort, NB_ESSAIS, t)
+
+
+
+ # Sauvegarde des données calculées dans un fichier au format CSV
+ prem_ligne = 'taille;"tri séléction";"tri insertion"\n'
+ ligne = '{:3d};{:8.2f};{:8.2f}\n'
+ with open('analyse_tris.csv', 'wt', encoding='utf8') as sortie:
+ sortie.write(prem_ligne)
+ for t in range(TAILLE_MAX + 1):
+ sortie.write(ligne.format(t,
+ c_select[t],
+ c_insert[t],
+ ))
+
+ # Représentation graphique
+ plt.plot(list(range(TAILLE_MAX + 1)), c_select, 'b.', label='Tri sélection')
+ plt.plot(list(range(TAILLE_MAX + 1)), c_insert, 'r.', label='Tri insertion')
+ plt.plot(list(range(TAILLE_MAX + 1)), c_sort, 'g.', label='Tri sort')
+ plt.title('Tris : nbre de comparaisons')
+ plt.legend()
+ plt.xlabel('n = taille des listes')
+ plt.ylabel('c(n) = nbre de comparaisons')
+ plt.savefig('tris_nbcomp.png')
+ plt.show()
+
+
diff --git a/TP8/tris_nbcomp.png b/TP8/tris_nbcomp.png
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..23313899895a26ae5533235b6f36fccd0aba9d48
Binary files /dev/null and b/TP8/tris_nbcomp.png differ