diff --git a/module2/exo5/exo5_fr.Rmd b/module2/exo5/exo5_fr.Rmd
index 18161206553407fe06cae2048c890beb430c0306..6292eed921f776754ee66d16a69cdf419fb1296d 100644
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@@ -176,3 +176,20 @@ Bon, c'est cool ça quand même. Une belle courbe qui tend vers 1 à l'approche
 l'indice de confiance de la prédiction. Je suppose que je devrais suivre un
 MOOC sur les statistiques.
 
+# Avec `geom_smooth`
+
+Je viens de repenser au document exemple sur la régression logistique et je me
+souvient que ça affichait l'incertitude. On va essayer de faire pareil.
+
+```{r}
+ggplot(ce_data, aes(x=Temperature, y=Malfunction/Count)) +
+	geom_point(alpha=.2) +
+	geom_smooth(method="glm", method.args=list(family="binomial"), fullrange=TRUE) +
+	xlim(30, 90)
+```
+
+Eh beh voila ! C'est ce dont j'avais peur. On a aucune vrai info à par qu'on
+sait pas. Alors, si je me souviens bien de mes cours de master on est sensé
+pouvoir enlever les outliers avec une loi normale. Si c'est abordé dans le
+module 4, je reviendrais peut-être ajouter des choses ici.
+
diff --git a/module2/exo5/exo5_fr.pdf b/module2/exo5/exo5_fr.pdf
index 0db3e185c073b4f89593e97018ffd28653fac2ea..169150df0aaf54fc83a5540c21df9173200cbbc2 100644
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