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index ba0727e72447a8a81decda5fa0c33a54de5b0bbf..b45f36bf53d2b2277f32b1ff55524c9773837a5c 100644
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@@ -19,23 +19,28 @@ Puis décommenter `compare_taille` à la fin et expliquer les résultats.
 
 ###Comparaison des tailles(compare_taille)
 *Résultats:
-#Courbes: Le graphique montre l'évolution de la taille en mémoire de la table de hachage avec
+#Courbes: 
+Le graphique montre l'évolution de la taille en mémoire de la table de hachage avec
 MPHF et du dictionnaire en fonction du nombre de k-mers(n)
 
 ###Interpretation:
-#Table avec MPHF: La taille de la table de hachage avec MPHF augmente linéairement avec n, mais 
+#Table avec MPHF: 
+La taille de la table de hachage avec MPHF augmente linéairement avec n, mais 
 avec une pente plus faible que celle du dictionnaire. Cela est du à l'effcacité de la MPHF qui 
 minimise les collisions et donc la taille de la table.
 
-#Dict: La taille du dictionnaire augmente également linéairement avec n, mais avec une pente elevée.
+#Dict: 
+La taille du dictionnaire augmente également linéairement avec n, mais avec une pente elevée.
 Cela est du à la surcharge mémoire associée à la gestion des collisions et à la structure de données
 plus complexe
 
-#Efficacité: La table de hachage avec MPHF est plus efficace en termes de mémoire que le dictionnaire
+#Efficacité: 
+La table de hachage avec MPHF est plus efficace en termes de mémoire que le dictionnaire
 standard, surtout pour de grands ensembles de données. Cela est du à la minimisation des collisions
 et à la structure plus compacte de la MPHF.
 
-#Utilisation: Cette méthode est particulièrement utile dans des applications où la mémoire est une ressource
+#Utilisation: 
+Cette méthode est particulièrement utile dans des applications où la mémoire est une ressource
 critique, comme dans le traitement de grands ensembles de données génomiques.###
 
 Bonus : faites varier `nb_niveaux` et `gamma`, voyez quelle influence ils peuvent avoir.