diff --git a/module2/exo1/toy_document_orgmode_R_fr.org b/module2/exo1/toy_document_orgmode_R_fr.org
index 1bb8f61f1d11b486ceb724afcdd14d11e5329545..3d28af502c0f1912c8604c7d9f38ef1d4493ccb0 100644
--- a/module2/exo1/toy_document_orgmode_R_fr.org
+++ b/module2/exo1/toy_document_orgmode_R_fr.org
@@ -1,6 +1,6 @@
-#+TITLE:  Votre titre
-#+AUTHOR: Votre nom
-#+DATE:   La date du jour
+#+TITLE:  À propos du calcul de \pi
+#+AUTHOR: Arnaud Legrand
+#+DATE:   [21:51:00; 19.09.2018]
 #+LANGUAGE: fr
 # #+PROPERTY: header-args :eval never-export
 
@@ -11,7 +11,62 @@
 #+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/lib/js/jquery.stickytableheaders.js"></script>
 #+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/js/readtheorg.js"></script>
 
-* Quelques explications
+* En demandant à la lib maths
+
+Mon ordinateur m'indique que \pi vaut /approximativement/ 
+#+begin_src R :results output :session *R* :exports both
+pi
+#+end_src
+
+#+RESULTS:
+: [1] 3.141593
+
+* En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
+
+Mais calculé avec la *méthode* des [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon][aiguilles de Buffon]], on obtiendrait comme *approximation* :
+
+#+begin_src R :results output :session *R* :exports both
+set.seed(42)
+N = 100000
+x = runif(N)
+theta = pi/2*runif(N)
+2/(mean(x+sin(theta)>1))
+#+end_src
+
+#+RESULTS:
+: 
+: [1] 3.14327
+
+* 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 ~ U(0,1) et Y ~ U(0,1) alors P[X² + Y² <= 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 Wikipédia]]). Le
+code suivant illustre ce fait :
+
+#+begin_src R :results output graphics :file (org-babel-temp-file "figure" ".png") :exports both :width 600 :height 400 :session *R* 
+set.seed(42)
+N = 1000
+df = data.frame(X = runif(N), Y = runif(N))
+df$Accept = (df$X**2 + df$Y**2 <=1)
+library(ggplot2)
+ggplot(df, aes(x=X,y=Y,color=Accept)) + geom_point(alpha=.2) + coord_fixed() + theme_bw()
+#+end_src
+
+#+RESULTS:
+[[file:/tmp/babel-mEAAPj/figureTP5NNK.png]]
+
+Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de \pi en
+comptant combien de fois, en moyenne, X² + Y² est inférieur à 1 :
+
+#+begin_src R :results output :session *R* :exports both
+4*mean(df$Accept)
+#+end_src
+
+#+RESULTS:
+: [1] 3.156
+
+* Quelques explications :noexport:
 
 Ceci est un document org-mode avec quelques exemples de code
 R. Une fois ouvert dans emacs, ce document peut aisément être