diff --git a/convert.py b/convert.py
index 585415c..b327447 100644
--- a/convert.py
+++ b/convert.py
@@ -28,10 +28,10 @@ def nettoyer_csv_texte(csv_in_path, csv_out_path):
     with open(csv_in_path, "r", encoding="utf-8", errors="replace") as f:
         lines = f.readlines()
 
-    # 1️⃣ Supprimer les 3 premières lignes quoi qu'il arrive
+    # 1 Supprimer les 3 premières lignes quoi qu'il arrive
     lines = lines[3:]
 
-    # 2️⃣ Chercher la première ligne contenant MOT_DEBUT (SOLDE)
+    # 2 Chercher la première ligne contenant MOT_DEBUT (SOLDE)
     idx_debut = None
     for i, line in enumerate(lines):
         if MOT_DEBUT.lower() in line.lower():
@@ -41,7 +41,7 @@ def nettoyer_csv_texte(csv_in_path, csv_out_path):
         # Supprimer tout jusqu'à et y compris cette ligne
         lines = lines[idx_debut + 1:]
 
-    # 3️⃣ Supprimer à partir de la ligne contenant MOT_FIN (Total des mouvements)
+    # 3 Supprimer à partir de la ligne contenant MOT_FIN (Total des mouvements)
     idx_fin = None
     for i, line in enumerate(lines):
         if MOT_FIN.lower() in line.lower():
@@ -50,19 +50,19 @@ def nettoyer_csv_texte(csv_in_path, csv_out_path):
     if idx_fin is not None:
         lines = lines[:idx_fin]
 
-    # 4️⃣ Détection du séparateur sur un échantillon
+    # 4 Détection du séparateur sur un échantillon
     sample = "".join(lines[:20])
     delim = detect_delimiter(sample)
 
-    # 5️⃣ Lecture en mode tolérant avec csv.reader
+    # 5 Lecture en mode tolérant avec csv.reader
     reader = csv.reader(lines, delimiter=delim)
     rows = [row for row in reader]
 
-    # 6️⃣ Normaliser le nombre de colonnes (éviter erreurs si certaines lignes sont plus courtes)
+    # 6 Normaliser le nombre de colonnes (éviter erreurs si certaines lignes sont plus courtes)
     max_cols = max(len(r) for r in rows) if rows else 0
     rows = [r + [""] * (max_cols - len(r)) for r in rows]
 
-    # 7️⃣ Supprimer les lignes dont le premier champ contient "date" (sauf on garde une copie pour l'entête globale)
+    # 7 Supprimer les lignes dont le premier champ contient "date" (sauf on garde une copie pour l'entête globale)
     header_line = None
     filtered_rows = []
     for r in rows:
@@ -73,7 +73,7 @@ def nettoyer_csv_texte(csv_in_path, csv_out_path):
             continue  # ne pas inclure cette ligne dans ce fichier final
         filtered_rows.append(r)
 
-    # 8️⃣ Fusionner les lignes dont la première colonne est vide avec la précédente
+    # 8 Fusionner les lignes dont la première colonne est vide avec la précédente
     merged = []
     for r in filtered_rows:
         if (r[0] or "").strip() == "" and merged:
@@ -86,7 +86,7 @@ def nettoyer_csv_texte(csv_in_path, csv_out_path):
         else:
             merged.append(r)
 
-    # 9️⃣ Nettoyer les deux dernières colonnes : supprimer les points dans les nombres
+    # 9 Nettoyer les deux dernières colonnes : supprimer les points dans les nombres
     if merged:
         for r in merged:
             if len(r) >= 2:
@@ -96,7 +96,7 @@ def nettoyer_csv_texte(csv_in_path, csv_out_path):
                 # Avant-dernière colonne
                 r[-2] = r[-2].replace(".", "")
 
-    # 🔟 Sauvegarde du fichier nettoyé
+    # 10 Sauvegarde du fichier nettoyé
     with open(csv_out_path, "w", encoding="utf-8", newline="") as f:
         writer = csv.writer(f, delimiter=delim)
         writer.writerows(merged)