diff --git a/optimisation-complexite/Makefile b/optimisation-complexite/Makefile
index ee21b27..ff5f3c6 100644
--- a/optimisation-complexite/Makefile
+++ b/optimisation-complexite/Makefile
@@ -1,7 +1,7 @@
 filename=$(shell basename $(shell pwd))
 timestamp=$(shell date +%Y-%m-%d_%H:%M)
 
-all: snapshot exercices dm1
+all: snapshot exercices dm1 controle1
 
 snapshot: main.tex
 	@latexmk -pdf main.tex
@@ -30,5 +30,14 @@ dm1: dm1.tex
 		echo "Updated"; \
 	fi
 
+controle1: controle1.tex
+	@latexmk -pdf controle1.tex
+	@if ! cmp --silent build/controle1.pdf controle1_*.pdf; then \
+		touch controle1_tmp.pdf; \
+		rm controle1*.pdf; \
+		cp build/controle1.pdf controle1_${timestamp}.pdf; \
+		echo "Updated"; \
+	fi
+
 clean:
 	@rm -rf build 2>/dev/null
diff --git a/optimisation-complexite/controle1.tex b/optimisation-complexite/controle1.tex
new file mode 100644
index 0000000..364d1f9
--- /dev/null
+++ b/optimisation-complexite/controle1.tex
@@ -0,0 +1,112 @@
+\documentclass[a4paper,french,12pt]{article}
+
+\title{Optimisation et complexité --- Contrôle}
+\author{Tunui Franken}
+\date{\today{} --- \currenttime}
+
+\usepackage{styles}
+\usepackage{xcolor,colortbl}
+\definecolor{Red}{rgb}{0.89,0.45,0.36}
+\newcolumntype{r}{>{\columncolor{Red}}Y}
+
+\begin{document}
+
+\maketitle
+
+\section{Exercice 1}
+
+    \subsection{Expliquer le processus de prise de décision dans le cadre d'un problème d'optimisation}
+
+        Le processus de prise de décision est un processus en plusieurs étapes.
+        Il faut d'abord identifier le problème et les paramètres.
+        Ensuite il faut établir les solutions possibles, et enfin, parmi l'ensemble des solutions, établir la (ou les) solution(s) optimale(s).
+
+    \subsection{Donner la différence entre les deux méthodes de résolution de programme linéaire (méthode graphique et méthode de simplexe)}
+
+        La méthode graphique est la méthode visuelle la plus intuitive, qui consiste à représenter le problème sous forme d'ensemble de droites sur un plan (à deux dimensions) ou un volume (à trois dimensions).
+        Cette représentation graphique sous entend qu'on ne peut pas utiliser la méthode graphique quand on a plus de 3 variables.
+
+        La méthode simplexe consiste à itérer sur un tableau pour déterminer successivement la ou les solutions optimales par remplacement de variables.
+        Elle a deux avantages~: elle ne se limite pas à un nombre de variables, et elle peut être appréhendée par un ordinateur parce qu'il s'agit d'un algorithme.
+
+    \subsection{Citer les deux méthodes utilisées pour trouver le point qui rend l'objectif optimal}
+
+        Les deux méthodes utilisées sont, comme cité précédemment, la méthode graphique et la méthode simplexe.
+
+\section{Exercice 2}
+
+    \subsection{Définir les variables}
+
+        Les variables sont~: \texttt{Produit 1}, \texttt{Produit 2}, \texttt{Produit 3} et \texttt{Produit 4}.
+
+    \subsection{Définir les contraintes}
+
+        Les contraintes sont les quantités de ressources disponibles et que l'on ne doit donc pas dépasser.
+        Il s'agit donc de la colonne \texttt{Stock}.
+
+    \subsection{Définir la fonction objectif}
+
+        On cherche à maximiser le chiffre d'affaires, donc le \texttt{Bénéfice}.
+        La fonction objectif est donc, avec $x_1$ = \texttt{Produit 1}, $x_2$ = \texttt{Produit 2}, $x_3$ = \texttt{Produit 3} et $x_4$ = \texttt{Produit 4}~:
+        \begin{align*}
+            \text{Max } Z = 7x_1 + 9x_2 + 18x_3 + 17x_4 \\
+            \text{avec }
+            \left\{
+            \begin{array}{l}
+                2x_1 + 4x_2 + 5x_3 + 7x_4 \leq 42 \\
+                x_1 + x_2 + 2x_3 + 2x_4 \leq 17 \\
+                x_1 + 2x_2 + 3x_3 + 3x_4 \leq 42 \\
+                x_1, x_2, x_3, x_4 \geq 0 \\
+            \end{array}
+            \right.
+        \end{align*}
+
+    \subsection{Résoudre mathématiquement votre programme linéaire avec la méthode de simplexe}
+        \begin{align*}
+            \text{Max } Z = 7x_1 + 9x_2 + 18x_3 + 17x_4 \\
+            \text{avec }
+            \left\{
+            \begin{array}{l}
+                2x_1 + 4x_2 + 5x_3 + 7x_4 + x_5 = 42 \\
+                x_1 + x_2 + 2x_3 + 2x_4 + x_6 = 17 \\
+                x_1 + 2x_2 + 3x_3 + 3x_4 + x_7 = 42 \\
+                x_1, x_2, x_3, x_4, x_5, x_6, x_7 \geq 0 \\
+            \end{array}
+            \right.
+        \end{align*}
+
+        \begin{tabularx}{\linewidth}{|Y|Y|Y|Y|Y|Y|Y|Y|Y|Y|}
+            \hline
+            Max & \multicolumn{2}{|c|}{$C_i$} & 7 & 9 & 18 & 17 & 0 & 0 & 0 \\
+            \hline
+            $C_B$ & B & b & $x_1$ & $x_2$ & $x_3$ & $x_4$ & $x_5$ & $x_6$ & $x_7$ \\
+            \hline
+            0 & $x_5$ & 42 & 2 & 4 & 5 & 7 & 1 & 0 & 0 \\
+            0 & $x_6$ & 17 & 1 & 1 & 2 & 2 & 0 & 1 & 0 \\
+            0 & $x_7$ & 42 & 1 & 2 & 3 & 3 & 0 & 0 & 1 \\
+            \hline
+            \multicolumn{2}{|c|}{$Z_i$} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\
+            \hline
+            \multicolumn{3}{|c|}{$C_i - Z_i$} & 7 & 9 & 18 & 17 & 0 & 0 & 0 \\
+            \hline
+        \end{tabularx}
+
+        \begin{tabularx}{\linewidth}{|Y|Y|Y|Y|Y|r|Y|Y|Y|Y|}
+            \hline
+            Max & \multicolumn{2}{|c|}{$C_i$} & 7 & 9 & 18 & 17 & 0 & 0 & 0 \\
+            \hline
+            $C_B$ & B & b & $x_1$ & $x_2$ & $x_3$ & $x_4$ & $x_5$ & $x_6$ & $x_7$ \\
+            \hline
+            \rowcolor{Red} 18 & $x_3$ & 8.4 & 0.4 & 0.8 & 1 & 1.4 & 0.2 & 0 & 0 \\
+            0 & $x_6$ & 0.2 & 0.2 & -0.6 & 0 & -0.8 & -0.4 & 1 & 0 \\
+            0 & $x_7$ & 16.8 & -0.2 & -0.4 & 0 & -1.2 & -0.6 & 0 & 1 \\
+            \hline
+            \multicolumn{2}{|c|}{$Z_i$} & 151.2 & 7.2 & 14.4 & 18 & 25.2 & 3.6 & 0 & 0 \\
+            \hline
+            \multicolumn{3}{|c|}{$C_i - Z_i$} & -0.2 & -5.4 & 0 & -8.2 & -3.6 & 0 & 0 \\
+            \hline
+        \end{tabularx}
+
+        La solution optimale est donc 151.2.
+
+\end{document}