diff --git a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
index f06853892da6a2bc6823d15d0de3f126aaf2d794..0b1acd7b85bf470e75ca08a58bf9e9c9c1d5005f 100644
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@@ -19,7 +19,8 @@
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 1,
    "metadata": {
-    "hideCode": false
+    "hideCode": false,
+    "scrolled": true
    },
    "outputs": [
     {
@@ -40,7 +41,7 @@
    "metadata": {},
    "source": [
     "## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon\n",
-    "Mais calculé avec la **méthode** des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme **approximation**:"
+    "Mais calculé avec la __méthode__ des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme **approximation**:"
    ]
   },
   {
@@ -76,7 +77,7 @@
    "metadata": {},
    "source": [
     "## Avec un argument \"fréquentiel\" de surface\n",
-    "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:"
+    "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:"
    ]
   },
   {
@@ -106,10 +107,10 @@
     "x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n",
     "y = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n",
     "\n",
-    "accept=(x*x+y*y)<=1\n",
-    "reject=np.logical_not(accept)\n",
+    "accept = (x*x+y*y)<=1\n",
+    "reject = np.logical_not(accept)\n",
     "\n",
-    "fig, ax=plt.subplots(1)\n",
+    "fig, ax = plt.subplots(1)\n",
     "ax.scatter(x[accept], y[accept], c='b', alpha=0.2, edgecolor=None)\n",
     "ax.scatter(x[reject], y[reject], c='r', alpha=0.2, edgecolor=None)\n",
     "ax.set_aspect('equal')"
@@ -119,13 +120,15 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de $\\pi$ en comptant combien de fois, en moyenne, $X^2+Y^2$ est inférieur à 1:"
+    "Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de $\\pi$ en comptant combien de fois, en moyenne, $X^2 + Y^2$ est inférieur à 1:"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 4,
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "hideCode": false
+   },
    "outputs": [
     {
      "data": {
@@ -144,7 +147,7 @@
   }
  ],
  "metadata": {
-  "celltoolbar": "Edit Metadata",
+  "celltoolbar": "Hide code",
   "kernelspec": {
    "display_name": "Python 3",
    "language": "python",