diff --git a/Code/DecisionTree.py b/Code/DecisionTree.py
index 41f8fd7..b3ddd11 100644
--- a/Code/DecisionTree.py
+++ b/Code/DecisionTree.py
@@ -65,13 +65,13 @@ class DecisionTree: #nom de la class à changer
         classes_uniques = np.unique(train_labels)
         # la feuille est vide
         if (n_examples == 0):
-            return self.plurality_value(parent_examples)
+            return list(("Feuille",self.plurality_value(parent_examples)))
         # tous les exemples ont la même classe
         elif len(classes_uniques)==1:
-            return classes_uniques[0]
+            return list(("Feuille",classes_uniques[0]))
         # la liste d'attributs est vides
         elif (sum(attributes)==0):
-            return self.plurality_value(train_labels)
+            return list(("Feuille",self.plurality_value(train_labels)))
         else:
             # Calcul du gain
             attr = np.where(attributes==1)[0]
@@ -86,7 +86,6 @@ class DecisionTree: #nom de la class à changer
             a_max = attr[pos_gain_max]
             a_max_split = a_split[pos_gain_max]
             tree = []
-            tree.append(("Test",a_max,a_max_split))
             attributes[a_max]=0
             # pour chaque valeur de l'attribut, faire un sous-arbre
             for v in [True,False]: