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Date: Sat, 25 Oct 2025 18:26:36 +0000
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 module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb | 52 ++++++++----------------------
 1 file changed, 13 insertions(+), 39 deletions(-)

diff --git a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
index a9a94b9..c57ea11 100644
--- a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
+++ b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
@@ -4,21 +4,15 @@
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-    "# 1 À propos du calcul de π"
+    "# À propos du calcul de $\\pi$"
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-    "## 1.1 En demandant à la lib maths"
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-    "Mon ordinateur m’indique que π vaut *approximativement*"
+    "## En demandant à la lib maths\n",
+    "Mon ordinateur m'indique que $\\pi$ vaut *approximativement*"
    ]
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-    "## 1.2 En utilisant la méthode des aiguilles de buffon"
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-    "Mais calculé avec la **méthode** des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme **approximation** :\n"
+    "## 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__ :"
    ]
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-    "In [2]: import numpy as np\n",
+    "import numpy as np\n",
     "np.random.seed(seed=42)\n",
     "N = 10000\n",
     "x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n",
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-    "## 1.3 Avec un argument \"fréquentiel\" de surface"
-   ]
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-   "source": [
-    "Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d’appel à la fonction\n",
-    "sinus se base sur le fait que si X ∼ U(0, 1) et Y ∼ U(0, 1) alors P[X2 + Y2 ≤ 1] = π/4 (voir\n",
-    "[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:"
+    "## 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 :"
    ]
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-    " %matplotlib inline\n",
+    "%matplotlib inline\n",
     "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "\n",
     "np.random.seed(seed=42)\n",
     "N = 1000\n",
     "x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n",
     "y = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n",
-    "1\n",
+    "\n",
     "accept = (x*x+y*y) <= 1\n",
     "reject = np.logical_not(accept)\n",
+    "\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",
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-    " Il est alors aisé d’obtenir une approximation (pas terrible) de π en comptant combien de fois,\n",
-    "en moyenne, X2 + Y2 est inférieur à 1 :"
+    "Il est alors aisé d’obtenir une approximation (pas terrible) de π en comptant combien de fois,en moyenne, X2 + Y2 est inférieur à 1 :"
    ]
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     "4*np.mean(accept)"
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2.18.1