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diff --git a/src/daComposant/daAlgorithms/SamplingTest.py b/src/daComposant/daAlgorithms/SamplingTest.py
index 6b986de..f71d9f4 100644
--- a/src/daComposant/daAlgorithms/SamplingTest.py
+++ b/src/daComposant/daAlgorithms/SamplingTest.py
@@ -1,6 +1,6 @@
-#-*-coding:iso-8859-1-*-
+# -*- coding: utf-8 -*-
 #
-# Copyright (C) 2008-2016 EDF R&D
+# Copyright (C) 2008-2020 EDF R&D
 #
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 # modify it under the terms of the GNU Lesser General Public
@@ -32,31 +32,31 @@ class ElementaryAlgorithm(BasicObjects.Algorithm):
             name     = "SampleAsnUplet",
             default  = [],
             typecast = tuple,
-            message  = "Points de calcul définis par une liste de n-uplet",
+            message  = "Points de calcul définis par une liste de n-uplet",
             )
         self.defineRequiredParameter(
             name     = "SampleAsExplicitHyperCube",
             default  = [],
             typecast = tuple,
-            message  = "Points de calcul définis par un hyper-cube dont on donne la liste des échantillonages de chaque variable comme une liste",
+            message  = "Points de calcul définis par un hyper-cube dont on donne la liste des échantillonages de chaque variable comme une liste",
             )
         self.defineRequiredParameter(
             name     = "SampleAsMinMaxStepHyperCube",
             default  = [],
             typecast = tuple,
-            message  = "Points de calcul définis par un hyper-cube dont on donne la liste des échantillonages de chaque variable par un triplet [min,max,step]",
+            message  = "Points de calcul définis par un hyper-cube dont on donne la liste des échantillonages de chaque variable par un triplet [min,max,step]",
             )
         self.defineRequiredParameter(
             name     = "SampleAsIndependantRandomVariables",
             default  = [],
             typecast = tuple,
-            message  = "Points de calcul définis par un hyper-cube dont les points sur chaque axe proviennent de l'échantillonage indépendant de la variable selon la spécification ['distribution',[parametres],nombre]",
+            message  = "Points de calcul définis par un hyper-cube dont les points sur chaque axe proviennent de l'échantillonage indépendant de la variable selon la spécification ['distribution',[parametres],nombre]",
             )
         self.defineRequiredParameter(
             name     = "QualityCriterion",
             default  = "AugmentedWeightedLeastSquares",
             typecast = str,
-            message  = "Critère de qualité utilisé",
+            message  = "Critère de qualité utilisé",
             listval  = ["AugmentedWeightedLeastSquares","AWLS","AugmentedPonderatedLeastSquares","APLS","DA",
                         "WeightedLeastSquares","WLS","PonderatedLeastSquares","PLS",
                         "LeastSquares","LS","L2",
@@ -67,25 +67,36 @@ class ElementaryAlgorithm(BasicObjects.Algorithm):
             name     = "SetDebug",
             default  = False,
             typecast = bool,
-            message  = "Activation du mode debug lors de l'exécution",
+            message  = "Activation du mode debug lors de l'exécution",
             )
         self.defineRequiredParameter(
             name     = "StoreSupplementaryCalculations",
             default  = [],
             typecast = tuple,
-            message  = "Liste de calculs supplémentaires à stocker et/ou effectuer",
-            listval  = ["CostFunctionJ", "CostFunctionJb", "CostFunctionJo","CurrentState","InnovationAtCurrentState","SimulatedObservationAtCurrentState"]
+            message  = "Liste de calculs supplémentaires à stocker et/ou effectuer",
+            listval  = [
+                "CostFunctionJ",
+                "CostFunctionJb",
+                "CostFunctionJo",
+                "CurrentState",
+                "InnovationAtCurrentState",
+                "SimulatedObservationAtCurrentState",
+                ]
             )
         self.defineRequiredParameter(
             name     = "SetSeed",
             typecast = numpy.random.seed,
-            message  = "Graine fixée pour le générateur aléatoire",
+            message  = "Graine fixée pour le générateur aléatoire",
             )
+        self.requireInputArguments(
+            mandatory= ("Xb", "HO"),
+            )
+        self.setAttributes(tags=(
+            "Checking",
+            ))
 
     def run(self, Xb=None, Y=None, U=None, HO=None, EM=None, CM=None, R=None, B=None, Q=None, Parameters=None):
-        self._pre_run()
-        #
-        self.setParameters(Parameters)
+        self._pre_run(Parameters, Xb, Y, U, HO, EM, CM, R, B, Q)
         #
         Hm = HO["Direct"].appliedTo
         #
@@ -153,11 +164,11 @@ class ElementaryAlgorithm(BasicObjects.Algorithm):
                     Jo  = numpy.max( numpy.abs(Y - _HX) )
                 #
                 J   = float( Jb ) + float( Jo )
-            if "CurrentState" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
+            if self._toStore("CurrentState"):
                 self.StoredVariables["CurrentState"].store( _X )
-            if "InnovationAtCurrentState" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
+            if self._toStore("InnovationAtCurrentState"):
                 self.StoredVariables["InnovationAtCurrentState"].store( Y - _HX )
-            if "SimulatedObservationAtCurrentState" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
+            if self._toStore("SimulatedObservationAtCurrentState"):
                 self.StoredVariables["SimulatedObservationAtCurrentState"].store( _HX )
             self.StoredVariables["CostFunctionJb"].store( Jb )
             self.StoredVariables["CostFunctionJo"].store( Jo )
@@ -193,4 +204,4 @@ class ElementaryAlgorithm(BasicObjects.Algorithm):
 
 # ==============================================================================
 if __name__ == "__main__":
-    print '\n AUTODIAGNOSTIC \n'
+    print('\n AUTODIAGNOSTIC\n')