diff --git a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd
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--- a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd
+++ b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd
@@ -9,14 +9,14 @@ output: html_document
 knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
 ```
 
-# En demandant à la lib maths
-Mon ordinateur m’indique que π vaut approximativement
+## En demandant à la lib maths
+Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut *approximativement*
 
-```{r}
+```{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
@@ -25,10 +25,8 @@ 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 sur Wikipedia). 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 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 :
+
 ```{r}
 set.seed(42)
 N = 1000
@@ -38,7 +36,7 @@ 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)
 ```