diff --git a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd
index bb4620c3d82173b22f883c742ef20970be1bdcb7..caedd2c65c2b26c78bbc4ce7fa6d298f2fd47c87 100644
--- a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd
+++ b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd
@@ -10,7 +10,7 @@ output: html_document
 knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
 ```
 
-# En demandant à la lib maths
+## En demandant à la lib maths
 
 Mon ordinateur m’indique que \(\pi\) vaut *approximativement*
 
@@ -18,7 +18,7 @@ Mon ordinateur m’indique que \(\pi\) vaut *approximativement*
 pi
 ```
 
-# En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
+## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
 Mais calculé avec la **méthode** des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme **approximation** :
 
 ```{r}
@@ -29,7 +29,7 @@ theta = pi/2*runif(N)
 2/(mean(x+sin(theta)>1))
 ```
 
-# Avec un argument “fréquentiel” de surface
+## Avec un argument “fréquentiel” de surface
 Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d’appel à la fonction sinus se base sur le fait que si \(X\sim U(0,1)\) et \(Y\sim U(0,1)\) alors \(P[X^2+Y^2\leq 1] = \pi/4\) (voir [méthode de Monte Carlo sur Wikipedia](https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80)). Le code suivant illustre ce fait:
 ```{r}
 set.seed(42)