diff --git a/Analyse.Rmd b/Analyse.Rmd
index a392d86..d5b88f6 100644
--- a/Analyse.Rmd
+++ b/Analyse.Rmd
@@ -13,20 +13,21 @@ load(file = "donnees_clean.RData")
 ## Aperçu quantitatif des données
 
 ```{r}
+library(plyr)
 library(psych)
-attach(rawdata2)
+library(tm)
+library(RTextTools)
+library(topicmodels)
 ```
 
 ## Nom de l'organisme
 
 On remarque, en calculant la fréquence des noms des organismes, que certains d'entre eux présentent des variations dans leur nom. Nous allons corriger ceci en utilisant un algorithme de similarité de la famille Latent Dirichlet Allocation.
 ```{r}
-(freq_nom_organisme <- as.data.frame(table(nom_organisme)))
-library(tm)
-library(RTextTools)
-library(topicmodels)
+(freq_nom_organisme <- as.data.frame(table(rawdata2$nom_organisme)))
 
-unique_nom_organisme <- unique(nom_organisme)
+
+unique_nom_organisme <- unique(rawdata2$nom_organisme)
 
 organisme_matrix <- create_matrix(as.vector(unique_nom_organisme), 
                         language = "french", 
@@ -35,12 +36,29 @@ organisme_matrix <- create_matrix(as.vector(unique_nom_organisme),
                         weighting = weightTf)
 
 
-lda <- LDA(organisme_matrix, 154 , method = "VEM", control = list(alpha = 0.75))
-nom_topic <- data.frame(nom_organisme = unique_nom_organisme,TOPIC = as.integer(topics(lda)))
+lda_organisme <- LDA(organisme_matrix, 154 , method = "VEM", control = list(alpha = 0.75))
+nom_topic <- data.frame(nom_organisme = unique_nom_organisme,organisme = as.integer(topics(lda_topic)))
 
 nom_topic_merged <- merge(nom_topic,freq_nom_organisme,by = "nom_organisme")
-nom_topic_sorted <- nom_topic_merged[order(nom_topic_merged$TOPIC,-nom_topic_merged$Freq),]
+nom_topic_sorted <- nom_topic_merged[order(nom_topic_merged$organisme,-nom_topic_merged$Freq),]
+nom_topic_sorted$organisme[nom_topic_sorted$nom_organisme=="Sécurité publique"] <- 53
+
+nom_topic_unique <- ddply(nom_topic_sorted, .(organisme), summarize, nom_organisme=nom_organisme[which.max(Freq)])
+correspondance_nom_organisme <- merge(nom_topic_sorted,nom_topic_unique,by="organisme")
+rawdata3 <- subset(merge(rawdata2,subset(correspondance_nom_organisme, select = -c(Freq,organisme)),by.x = "nom_organisme", by.y = "nom_organisme.x"),select=-c(nom_organisme))
+colnames(rawdata3)[which(names(rawdata3) == "nom_organisme.y")] <- "nom_organisme"
+```
+
+## Description du projet
+
+```{r}
+unique_description <- unique(rawdata2$description_du_projet)
+description_matrix <- create_matrix(as.vector(unique_description), 
+                        language = "french", 
+                        removeNumbers = TRUE, 
+                        stemWords = TRUE, 
+                        weighting = weightTf)
+lda <- LDA(description_matrix, 30 , method = "VEM", control = list(alpha = 0.1))
 ```
 
 
-