diff --git a/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org b/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org
index 27eaa69dbbd6680515feaca94c17998787ab30db..7cbddc77c26affeee517192f87007f4f6deac82e 100644
--- a/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org
+++ b/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org
@@ -50,8 +50,7 @@ theta = np.random.uniform(size=N, low=0, high=pi/2)
 
 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 $P[X^2+Y^2≤1]=π
-\Pi/4$ (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 Wikipedia]]). Le code suivant
+$X∼U(0,1)$ et $Y∼U(0,1)$ alors $P[X^2+Y^2≤1]=\Pi/4$ (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 Wikipedia]]). Le code suivant
 illustre ce fait :