@doc doc"""
Tester l'algorithme des régions de confiance

# Entrées :
   * affichage : (Bool) affichage ou non des résultats de chaque test

# les cas de test (dans l'ordre)
   * avec Cauchy :
	   - fct 1 : x011,x012
	   - fct 2 : x021,x022,x023
   * avec gct :
       - fct 1 : x011,x012
       - fct 2 : x021,x022,x023
"""
function tester_regions_de_confiance(afficher::Bool, Regions_De_Confiance::Function)

    # La tolérance utilisée dans les tests
    tol_erreur = 1e-2
    # initialisation des variables de l'algorithme
    gamma1 = 0.5
    gamma2 = 2.00
    eta1 = 0.25
    eta2 = 0.75
    deltaMax = 10
    Tol_abs = sqrt(eps())
    Tol_rel = 1e-8
    maxits = 5000
    delta0_1 = 2
    delta0_2 = 2
    options1 = [deltaMax, gamma1, gamma2, eta1, eta2, delta0_1, maxits, Tol_abs, Tol_rel]
    options2 = [deltaMax, gamma1, gamma2, eta1, eta2, delta0_2, maxits, Tol_abs, Tol_rel]

    # l'ensemble de tests
    @testset "La méthode des RC " begin
        ###################################################
        #	les tests avec le pas de Cauchy 			  #
        ###################################################
        # Un premier sous-ensemble de tests
        @testset "avec Cauchy " begin
            # cas de test 1
            x_min11, fmin11, flag11, nb_iters11 = Regions_De_Confiance("cauchy", fct1, grad_fct1, hess_fct1, pts1.x011, options1)
            if (afficher)
                afficher_resultats("régions de confiance avec " * "cauchy", "fonction 1", "x011", x_min11, fmin11, flag11, sol_exacte_fct1, nb_iters11)
            end
            @test isapprox(x_min11, sol_exacte_fct1, atol = tol_erreur)

            # cas de test 2
            x_min12, fmin12, flag12, nb_iters12 = Regions_De_Confiance("cauchy", fct1, grad_fct1, hess_fct1, pts1.x012, options1)
            if (afficher)
                afficher_resultats("régions de confiance avec " * "cauchy", "fonction 1", "x012", x_min12, fmin12, flag11, sol_exacte_fct1, nb_iters12)
            end
            @test x_min12 ≈ sol_exacte_fct1 atol = tol_erreur

            # cas de test 3
            x_min21, fmin21, flag21, nb_iters21, = Regions_De_Confiance("cauchy", fct2, grad_fct2, hess_fct2, pts1.x021, options2)
            if (afficher)
                afficher_resultats("régions de confiance avec " * "cauchy", "fonction 2", "x021", x_min21, fmin21, flag21, sol_exacte_fct2, nb_iters21)
            end
            @test x_min21 ≈ sol_exacte_fct2 atol = tol_erreur

            # cas de test 4
            x_min22, fmin22, flag22, nb_iters22 = Regions_De_Confiance("cauchy", fct2, grad_fct2, hess_fct2, pts1.x022, options2)
            println("iters = ", nb_iters22)
            if (afficher)
                afficher_resultats("régions de confiance avec " * "cauchy", "fonction 2", "x022", x_min22, fmin22, flag22, sol_exacte_fct2, nb_iters22)
            end
            @test x_min22 ≈ sol_exacte_fct2 atol = tol_erreur

            # cas de test 5
            x_min23, fmin23, flag23, nb_iters23 = Regions_De_Confiance("cauchy", fct2, grad_fct2, hess_fct2, pts1.x023, options2)
            if (afficher)
                afficher_resultats("régions de confiance avec " * "cauchy", "fonction 2", "x023", x_min23, fmin23, flag23, sol_exacte_fct2, nb_iters23)
            end
            @test x_min23 ≈ sol_exacte_fct2 atol = tol_erreur
        end

        ###################################################
        #	les tests avec le gradient conjugué tronqué   #
        ###################################################
        # Un deuxième sous-ensemble de tests
        @testset "avec GCT " begin
            # cas de test 1
            x_min11, fmin11, flag11, nb_iters11 = Regions_De_Confiance("gct", fct1, grad_fct1, hess_fct1, pts1.x011, options1)
            if (afficher)
                afficher_resultats("régions de confiance avec " * "gct", "fonction 1", "x011", x_min11, fmin11, flag11, sol_exacte_fct1, nb_iters11)
            end
            @test isapprox(x_min11, sol_exacte_fct1, atol = tol_erreur)

            # cas de test 2
            x_min12, fmin12, flag12, nb_iters12 = Regions_De_Confiance("gct", fct1, grad_fct1, hess_fct1, pts1.x012, options1)
            if (afficher)
                afficher_resultats("régions de confiance avec " * "gct", "fonction 1", "x012", x_min12, fmin12, flag12, sol_exacte_fct1, nb_iters12)
            end
            @test x_min12 ≈ sol_exacte_fct1 atol = tol_erreur

            # cas de test 3
            x_min21, fmin21, flag21, nb_iters21 = Regions_De_Confiance("gct", fct2, grad_fct2, hess_fct2, pts1.x021, options2)
            if (afficher)
                afficher_resultats("régions de confiance avec " * "gct", "fonction 2", "x021", x_min21, fmin21, flag21, sol_exacte_fct2, nb_iters21)
            end
            @test x_min21 ≈ sol_exacte_fct2 atol = tol_erreur

            # cas de test 4
            x_min22, fmin22, flag22, nb_iters22 = Regions_De_Confiance("gct", fct2, grad_fct2, hess_fct2, pts1.x022, options2)
            if (afficher)
                afficher_resultats("régions de confiance avec " * "gct", "fonction 2", "x022", x_min22, fmin22, flag22, sol_exacte_fct2, nb_iters22)
            end
            @test x_min22 ≈ sol_exacte_fct2 atol = tol_erreur

            # cas de test 5
            x_min23, fmin23, flag23, nb_iters23 = Regions_De_Confiance("gct", fct2, grad_fct2, hess_fct2, pts1.x023, options2)
            if (afficher)
                afficher_resultats("régions de confiance avec " * "gct", "fonction 2", "x023", x_min11, fmin23, flag23, sol_exacte_fct2, nb_iters23)
            end
            @test x_min23 ≈ sol_exacte_fct2 atol = tol_erreur
        end
    end
end