diff --git a/web/content/am/TP_Dance.md b/web/content/am/TP_Dance.md
index 5506ad09618677b1cf6bd6c4be01d9a59b2bed13..3118edb2025e0d9a1835663952d8a84daa0ce560 100644
--- a/web/content/am/TP_Dance.md
+++ b/web/content/am/TP_Dance.md
@@ -12,6 +12,8 @@ Ce TP vise à implémenter avec PyTorch le transfert de mouvement d'une vidéo s
 
 Le papier propose différents points pour améliorer la continuité temporelle et les visages, que nous ne regarderons pas.
 
+![Image alt](../images/dance_principe.png)
+
 
 ### Principe général
 
@@ -53,7 +55,6 @@ Lancez d'abord le script `VideoSkeleton` qui va produire les images à partir d'
 ### Plus proche squelette
 
 La solution basique est de chercher dans le dataset qu'elle est l'image dont le squelette associé est le plus proche de celui recherché. Ce point se code dans la fonction `GenNearest::generate`. Cette solution n'est pas efficace : consommation, mémoire, recherche qui peut être longue.
-![Image alt](../images/dance_principe.png)