diff --git a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
index fb30eca070a88fba0ec81e64ce15e2d653f02f21..b0e6f015cc5ddaeeb7d90f9c437727faa00f7b7b 100644
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@@ -12,7 +12,7 @@
    "metadata": {},
    "source": [
     "## En demandant à la lib maths\n",
-    "Mon éditeur m'indique que $\\pi$ vaut *approximativement*"
+    "Mon ordinateur m'indique que $\\pi$ vaut *approximativement*"
    ]
   },
   {
@@ -38,7 +38,7 @@
    "metadata": {},
    "source": [
     "## 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__ :"
+    "Mais calculé avec la __méthode__ des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme __approximation__ :\n"
    ]
   },
   {
@@ -71,8 +71,7 @@
    "metadata": {},
    "source": [
     "## Avec un argument \"fréquentiel\" de surface\n",
-    "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 $X \\sim \\mathcal{U}(0,1)$ et $Y \\sim \\mathcal{U}(0,1)$ 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 à la fonction sinus se base sur le fait que si $X \\sim \\mathcal{U}(0,1)$ et $Y \\sim \\mathcal{U}(0,1)$ 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 :"
    ]
   },
   {
@@ -95,6 +94,7 @@
    ],
    "source": [
     "%matplotlib inline\n",
+    "\n",
     "import matplotlib.pyplot as plt\n",
     "np.random.seed(seed=42)\n",
     "N = 1000\n",
@@ -103,6 +103,7 @@
     "\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",
@@ -113,7 +114,7 @@
    "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:"
    ]
   },
   {