diff --git a/module2/exo1/toy_document_orgmode_R_fr.org b/module2/exo1/toy_document_orgmode_R_fr.org
index 677d8c023e0642596bc7fac0a2752e7ea672dc09..2fcc958b29a99487e0d8c2faa65da2dba5a0fefc 100644
--- a/module2/exo1/toy_document_orgmode_R_fr.org
+++ b/module2/exo1/toy_document_orgmode_R_fr.org
@@ -40,7 +40,7 @@ theta = pi/2*runif(N)
 
 
 * 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 [https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80][méthode de	
+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 [[https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80][méthode de	
 Monte Carlo sur Wikipedia]]). Le code suivant illustre ce fait :
 
 #+begin_src R :results output graphics file :file monte_carlo.png :exports both
@@ -56,9 +56,9 @@ ggplot(df, aes(x=X, y=Y, color=Accept)) +
 #+end_src
 
 #+RESULTS:
-[[file:pi_mooc.png]]
+[[file:figure_pi_mc1.png.png]]
 
-Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de π 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 :
 
 #+begin_src R :results output :exports both
 4*mean(df$Accept)