diff --git a/TP2/TP2_ex2_sujet.ipynb b/TP2/TP2_ex2_sujet.ipynb
index cc77ce30e17be759410b381ff375e6cfd84c7dbb..339913208baa0953458e37269f459ac9aa4619b3 100644
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+++ b/TP2/TP2_ex2_sujet.ipynb
@@ -264,7 +264,7 @@
     "import matplotlib.pyplot as plt\n",
     "from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram\n",
     "from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering\n",
-    "%matplotlib notebook"
+    "%matplotlib inline"
    ]
   },
   {
@@ -272,7 +272,7 @@
    "id": "ff5c683c",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "...et on définit dans la cellule suivante une fonction `plot_dendrogram` permettant d'afficher le dendrogramme issu d'une classification calculée par la fonction `AgglomerativeClustering` de scikit-learn (on n'utilise pas la classification hiérarchique de scipy, contrairement à l'exercice 1)."
+    "...et on définit dans la cellule suivante une fonction `plot_dendrogram` permettant d'afficher le dendrogramme issu d'une classification calculée par la fonction `AgglomerativeClustering` de scikit-learn."
    ]
   },
   {
@@ -328,7 +328,7 @@
     "m = len(Data)\n",
     "editdist = np.zeros((m,m))\n",
     "\n",
-    "# votre code ici (calcul du tableau editdist, prend approximativement 2 minutes): \n"
+    "# votre code ici (calcul du tableau editdist, prend une à deux minutes): \n"
    ]
   },
   {
@@ -384,7 +384,7 @@
    "metadata": {},
    "outputs": [],
    "source": [
-    "model = AgglomerativeClustering(linkage=\"single\",distance_threshold=0,n_clusters=None,affinity='precomputed')\n",
+    "model = AgglomerativeClustering(linkage=\"single\",distance_threshold=0,n_clusters=None,metric='precomputed')\n",
     "model = model.fit(editdist)\n",
     "plt.figure(figsize=[9,6])\n",
     "plot_dendrogram(model,labels=Names)\n",