diff --git a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd
index a642e9e1d7ffcf603af6d77d97051d57b7c84871..8de6b18db82f24eabdd3f3a4bcd5407f84d518fd 100644
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@@ -1,19 +1,26 @@
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-title: "À propos du calcul de pi"
+title: "Ã??? propos du calcul de pi"
 author: "Arnaud Legrand"
 date: "25 juin 2018"
-output: html_document
+output:
+  pdf_document: default
+  html_document: default
 ---
 
-#En demandant à la lib maths
-Mon ordinateur m’indique que π vaut **approximativement**
 
-```{r setup, include=TRUE}
+```{r setup, include=FALSE}
+knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)	
+```
+
+##En demandant à la lib maths
+Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut *approximativement*
+
+```{r cars}
 pi
 ```
 
-#En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
-Mais calculé avec la **méthode** des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme **approximation** :
+##En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
+Mais calculé avec la __méthode__ des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme __approximation__ :
 ```{r}
 set.seed(42)
 N = 100000
@@ -22,8 +29,8 @@ theta = pi/2*runif(N)
 2/(mean(x+sin(theta)>1))
 ```
 
-#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]=π/4 (voir [méthode de Monte Carlo](https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80) sur Wikipedia). Le code suivant illustre ce fait:
+#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 $P[X2+Y^2\leq1]=\pi/4$ (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:
 ```{r}
 set.seed(42)
 N = 1000
@@ -32,9 +39,8 @@ 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()
 ```
-Il est alors aisé d’obtenir une approximation (pas terrible) de π en comptant combien de fois, en moyenne, X2+Y2 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 :
 ```{r}
 4*mean(df$Accept)
 ```
 
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