diff --git a/diffusion/greenOperatorConductionNumba.py b/diffusion/greenOperatorConductionNumba.py
index 4291d108b3b2e9c23275247590967047cfa3bd75..fd4ea861a60493b09867733d4d6c29fbd7f19f8e 100644
--- a/diffusion/greenOperatorConductionNumba.py
+++ b/diffusion/greenOperatorConductionNumba.py
@@ -36,7 +36,7 @@ def initialize_filters(N,K,n):
                     filters[i][ki][p] = (np.sin(pi*z)/(n*np.sin(pi*z/n)))**2
     return filters
 
-#La fonction initializeGreen prend en argument N, la taille de la grille/image (grille NxN) et renvoie les éléments dont on a besoin pour utiliser la fonction operate_field
+#La fonction initializeGreen prend en argument N, la taille de la grille/image (c'est un 'tuple' de taille d où d est la dimension. Ex : en dimension 2, pour une image 128x128, N=(128,128)) et renvoie les éléments dont on a besoin pour utiliser la fonction operate_field
 def initializeGreen(N,filter_level=2):
     d = len(N)
     numComp=d
@@ -106,7 +106,7 @@ def operate_fourier_field(x,y,tupleK,N,frequencies,filter_level,filters,tupleFil
         #do not use tuple as arguments in parallel mode -> remove tupleFIlters
         #if not enough, remove tupleK and use scalar index to flattened x,y
 
-#La fonction operate_field permet de calculer, pour un champ 'x' (qui représente un champ de polarisation), la déformation créée par la polarisation 'x'. C'est-à-dire, -Gamma(x). N donne la taille de la grille/image (la taille est NxN). L'argument k0 est la conductivité du milieu de référence utilisé pour le calcul. Les autres arguments sont ceux qui sont issus de la fonction initializeGreen
+#La fonction operate_field permet de calculer, pour un champ 'x' (qui représente un champ de polarisation), la déformation créée par la polarisation 'x'. C'est-à-dire, -Gamma(x). N est la taille de la grille/image. L'argument k0 est la conductivité du milieu de référence utilisé pour le calcul. Les autres arguments sont ceux qui sont issus de la fonction initializeGreen
 def operate_field(x,yFourier,fft,ifft,tupleK,N,frequencies,filter_level,filters,tupleFilters,k0):
     #start = time.time()
     xFourier=fft(x)
diff --git a/diffusion/microstructure.py b/diffusion/microstructure.py
index bfa70747656bd17e797572b088f74ce65ffd1db5..7eef5f2cda8e7783f8232c354ed42d7e0b364371 100644
--- a/diffusion/microstructure.py
+++ b/diffusion/microstructure.py
@@ -20,6 +20,7 @@ class square(object):
                 return 0
         return 1
 
+#Pour créer une image, utiliser 'microstructure=booleanSpheres(centers,radii,N)' où 'centers' est un tableau avec les coordonnées des centres des sphères/disques, 'radii' est un tableau avec les rayons des sphères/disques, et 'N' est la taille de l'image (c'est un 'tuple' de taille d où d est la dimension). Puis écrire 'phasemap=microstructure.phasemap'. 'phasemap' est alors un tableau de taille N, qui représente l'image. Le pixel vaut 1 s'il est dans la sphère, 0 sinon.
 class booleanSpheres(object):
     def __init__(self,centers,radii,N):
         self.centers=centers