diff --git a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
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--- a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
+++ b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
@@ -19,7 +19,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 13,
+   "execution_count": 1,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -45,7 +45,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 14,
+   "execution_count": 2,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -54,7 +54,7 @@
        "3.128911138923655"
       ]
      },
-     "execution_count": 14,
+     "execution_count": 2,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }
@@ -73,12 +73,22 @@
    "metadata": {},
    "source": [
     "## Avec un argument \"fréquentiel\" de surface\n",
-    "Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d'appel 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 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:"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 15,
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "%matplotlib inline\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -95,9 +105,6 @@
     }
    ],
    "source": [
-    "%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",
@@ -116,12 +123,12 @@
    "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": 16,
+   "execution_count": 5,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -130,7 +137,7 @@
        "3.112"
       ]
      },
-     "execution_count": 16,
+     "execution_count": 5,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }