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diff --git a/Neurone/Neurone.cpp b/Neurone/Neurone.cpp
new file mode 100644
index 0000000..0f08602
--- /dev/null
+++ b/Neurone/Neurone.cpp
@@ -0,0 +1,131 @@
+#include"./Neurone.h"
+
+/**
+* Constructeur par defauts
+* @method Neurone::Neurone
+*/
+Neurone::Neurone(){
+  n = 0;
+}
+/**
+ * Constructeur par nombre d'entrées
+ * @method Neurone::Neurone
+ * @param  n           Nombre d'entrées
+ * @param  n           Fonction d'Activation
+ */
+Neurone::Neurone(int n,FonctionActivation::EnumFonctionActivation fct){
+  this->n = n;
+  fonctionActivation.setFonctionActivation(fct);
+  aleaWeights();
+}
+/**
+ * Constructeur par arguments
+ * @method Neurone::Neurone
+ * @param  taille           Nombre d'entrées
+ * @param  x                Vecteur de poids
+ */
+Neurone::Neurone(int n, std::vector<double> * x,FonctionActivation::EnumFonctionActivation fct){
+  w = x;
+  fonctionActivation.setFonctionActivation(fct);
+  this->n = n;
+}
+
+/**
+ * Méthode de propagation en avant
+ * @method Neurone::fire
+ * @param  in            Vecteur d'entrées
+ * @param  k             Coefficient de sigmoid k
+ * @return               Valeur d'activation
+ */
+double Neurone::fire(std::vector<double> in, double k)const{
+  return fw_activate(fw_sum(in),k);
+}
+
+/**
+ * Méthode de somme des valeurs du vecteur
+ * @method Neurone::fw_sum
+ * @param  x               Vecteur
+ * @return                 Somme
+ */
+double Neurone::fw_sum(std::vector<double> x)const{
+  double res=0;
+  for(int i=0; i<n; i++){
+      res += (x[i]) * (*w)[i];
+  }
+  return res;
+}
+
+/**
+ * Méthode d'activation
+ * @method Neurone::fw_activate
+ * @param  sum                  Valeur de la somme du vecteur (cf Neurone::fw_sum)
+ * @param  k                    Valeur du biais
+ * @return                      Valeur d'activation
+ */
+double Neurone::fw_activate(double sum, double k)const{
+  return fonctionActivation.getValeurActivation(sum,k);
+}
+/**
+ * Méthode de dérivation
+ * @method Neurone::derive_activate
+ * @param  sum                      Valeur de la somme du vecteur (cf Neurone::fw_sum)
+ * @param  k                        Valeur du coefficient de sigmoid k
+ * @return                          Valeur de dérivation
+ */
+double Neurone::derive_activate(double sum, double k)const{
+  return fonctionActivation.getValeurDerivee(sum,k);
+}
+
+/**
+ * Méthode d'apprentissage (cf Neurone::fw_sum, cf Neurone::fw_activate, cf Neurone::derive_activate)
+ * @method Neurone::learn
+ * @param  x              Vecteur de poids
+ * @param  o              Valeur attendue
+ * @param  k              Valeur de l'hyperparamètre
+ * @param  mu             Taux d'apprentissage | Learning rate
+ */
+void Neurone::learn(std::vector<double> x,double o,double k, double mu){
+  double sum = fw_sum(x);
+  double res = fw_activate(sum,k);
+  double derive = derive_activate(sum,k);
+  for(int i=0; i<n; i++){
+      (*w)[i]= (*w)[i]-  mu * (x[i]*derive*((o-res)*(-2)));
+  }
+}
+
+/**
+ * Affichage des poids
+ * @method Neurone::printWeight
+ */
+void Neurone::printWeight(){
+    for(int i=0; i<n; i++){
+        std::cout << "w" << i << " = " << (*w)[i] << std::endl;
+    }
+}
+
+/**
+ * Méthode de génération de poids aléatoire selon une loi normale centrée réduite
+ * @method Neurone::aleaWeights
+ */
+void Neurone::aleaWeights(){
+  w = new std::vector<double> (n,0.8);
+  std::default_random_engine generator(std::random_device{}());
+  std::normal_distribution<double> distribution(0,1);
+  for (int i=0; i<n; i++) {
+    (*w)[i] = distribution(generator);
+  }
+}
+/**
+ * @method Neurone::getWeight
+ * @return Vecteur de poids
+ */
+std::vector<double> * Neurone::getWeight(){
+  return w;
+}
+/**
+ * @method Neurone::getNbPoids
+ * @return Nombre de poids
+ */
+int Neurone::getNbPoids(){
+  return n;
+}