diff --git a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd
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@@ -27,7 +27,7 @@ theta = pi/2*runif(N)
 2/(mean(x+sin(theta)>1))
 ```
 
-## Avec un argument "fréquentiel" de surface
+## 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 $P[X^2+Y^2\leq 1] = \pi/4$ (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 :
 
@@ -37,8 +37,10 @@ N = 1000
 df = data.frame(X = runif(N), Y = runif(N))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 $\pi$ 
+
+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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