diff --git a/module2/exo2/exercice_fr.Rmd b/module2/exo2/exercice_fr.Rmd
index 7eece5e296bb586e88166aa8a263ca75b44c2b9e..d2e64312c0fc282874f2e6e588820187909e4582 100644
--- a/module2/exo2/exercice_fr.Rmd
+++ b/module2/exo2/exercice_fr.Rmd
@@ -1,7 +1,7 @@
 ---
-title: "Votre titre"
-author: "Votre nom"
-date: "La date du jour"
+title: "Module 2 - Exo 2"
+author: "Christian Wiat"
+date: "13 Décembre 2020"
 output: html_document
 ---
 
@@ -10,24 +10,20 @@ output: html_document
 knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
 ```
 
-## Quelques explications
+## récupération des données
 
-Ceci est un document R markdown que vous pouvez aisément exporter au format HTML, PDF, et MS Word. Pour plus de détails sur R Markdown consultez <http://rmarkdown.rstudio.com>.
+Les données suivantes ont été mises dans un  fichier csv local 
 
-Lorsque vous cliquerez sur le bouton **Knit** ce document sera compilé afin de ré-exécuter le code R et d'inclure les résultats dans un document final. Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclue du code R de la façon suivante:
+E:/R/mooc/mooc27exo2.csv
 
-```{r cars}
-summary(cars)
+```{r}
+#library()
+df <- read.csv2("E:/R/mooc/mooc27exo2.csv", header=FALSE, sep=",")
+dfn<- as.numeric(df)
 ```
 
-Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple:
+# moyenne et l'écart-type, le min, la médiane et le max
 
-```{r pressure, echo=FALSE}
-plot(pressure)
+```{r}
+cat("moyenne:" , mean(dfn), " sd:", sd(dfn), " minimum:", min(dfn), " mediane:", median(dfn), " maximum:" , max(dfn))
 ```
-
-Vous remarquerez le paramètre `echo = FALSE` qui indique que le code ne doit pas apparaître dans la version finale du document. Nous vous recommandons dans le cadre de ce MOOC de ne pas utiliser ce paramètre car l'objectif est que vos analyses de données soient parfaitement transparentes pour être reproductibles. 
-
-Comme les résultats ne sont pas stockés dans les fichiers Rmd, pour faciliter la relecture de vos analyses par d'autres personnes, vous aurez donc intérêt à générer un HTML ou un PDF et à le commiter.
-
-Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces informations et les remplacer par votre document computationnel.
diff --git a/module2/exo3/exercice_fr.Rmd b/module2/exo3/exercice_fr.Rmd
index 7eece5e296bb586e88166aa8a263ca75b44c2b9e..3de96412022e1f7769235e7b5c883d0a9c2bddb8 100644
--- a/module2/exo3/exercice_fr.Rmd
+++ b/module2/exo3/exercice_fr.Rmd
@@ -1,7 +1,7 @@
 ---
-title: "Votre titre"
-author: "Votre nom"
-date: "La date du jour"
+title: "Module 2 - Exo 3"
+author: "Christian Wiat"
+date: "13 Décembre 2020"
 output: html_document
 ---
 
@@ -10,24 +10,25 @@ output: html_document
 knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
 ```
 
-## Quelques explications
+## récupération des données
 
-Ceci est un document R markdown que vous pouvez aisément exporter au format HTML, PDF, et MS Word. Pour plus de détails sur R Markdown consultez <http://rmarkdown.rstudio.com>.
+Les données suivantes ont été mises dans un  fichier csv local 
 
-Lorsque vous cliquerez sur le bouton **Knit** ce document sera compilé afin de ré-exécuter le code R et d'inclure les résultats dans un document final. Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclue du code R de la façon suivante:
+E:/R/mooc/mooc27exo2.csv
 
-```{r cars}
-summary(cars)
+```{r}
+#library()
+df <- read.csv2("E:/R/mooc/mooc27exo2.csv", header=FALSE, sep=",")
+dfn<- as.numeric(df)
 ```
 
-Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple:
 
-```{r pressure, echo=FALSE}
-plot(pressure)
+```{r}
+plot(dfn,type="l", xlim=c(1,100), ylim=c(0,25),xaxs="i",yaxs="i")
+grid(nx = 20,ny=5 )
 ```
 
-Vous remarquerez le paramètre `echo = FALSE` qui indique que le code ne doit pas apparaître dans la version finale du document. Nous vous recommandons dans le cadre de ce MOOC de ne pas utiliser ce paramètre car l'objectif est que vos analyses de données soient parfaitement transparentes pour être reproductibles. 
-
-Comme les résultats ne sont pas stockés dans les fichiers Rmd, pour faciliter la relecture de vos analyses par d'autres personnes, vous aurez donc intérêt à générer un HTML ou un PDF et à le commiter.
-
-Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces informations et les remplacer par votre document computationnel.
+```{r}
+hist(dfn, col = "blue",xlim=c(0,25), ylim=c(0,25), breaks=10,freq=TRUE)
+grid(nx = 5,ny=5 )
+```