diff --git a/module3/exo3/exercice.ipynb b/module3/exo3/exercice.ipynb
index d0a080f1ef753d674a2965a103b1a8a42971af6e..3791703973c2e67dbe12d00dff62e5116272843e 100644
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     "# Analyse de la concentration de CO₂"
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+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Titre\n",
+    "-----\n",
+    "Concentration de CO2 dans l'atmosphère depuis 1958 (Mauna Loa)\n",
+    "\n",
+    "Objectif pédagogique\n",
+    "--------------------\n",
+    "Analyser la série temporelle historique de la concentration de CO2 (connue sous le nom de \"Keeling Curve\").\n",
+    "L'objectif est de :\n",
+    "1. Visualiser l'évolution hebdomadaire depuis 1958.\n",
+    "2. Séparer l'oscillation périodique (saisonnière) de la tendance de fond (systématique).\n",
+    "3. Modéliser cette tendance lente pour extrapoler la concentration attendue en 2025.\n",
+    "\n",
+    "Reproductibilité (à lire avant d'exécuter)\n",
+    "-------------------------------------------\n",
+    "- Code 100% autonome : le notebook télécharge les données à l'exécution.\n",
+    "- Aucune étape manuelle (pas de téléchargement local préalable requis).\n",
+    "- Tous les traitements (nettoyage, modélisation) sont explicités dans le code.\n",
+    "\n",
+    "Données & Sources (liens pérennes)\n",
+    "-----------------------------------\n",
+    "- Source officielle : Scripps Institution of Oceanography (UCSD).\n",
+    "- Jeu de données : Weekly in situ CO2 at Mauna Loa.\n",
+    "- URL directe : https://scrippsco2.ucsd.edu/assets/data/atmospheric/stations/in_situ_co2/weekly/weekly_in_situ_co2_mlo.csv\n",
+    "*Note : Le fichier est mis à jour régulièrement. Les résultats peuvent varier légèrement selon la date d'exécution.*\n",
+    "\n",
+    "Environnement logiciel / bibliothèques\n",
+    "---------------------------------------\n",
+    "- Python >= 3.x\n",
+    "- Bibliothèques nécessaires : pandas, matplotlib, numpy, scipy\n",
+    "- Installation : pip install pandas matplotlib numpy scipy\n",
+    "\n",
+    "Points méthodologiques\n",
+    "-----------------------\n",
+    "- Importation : Gestion des en-têtes complexes du fichier Scripps et filtrage des commentaires.\n",
+    "- Nettoyage : Exclusion des valeurs manquantes ou aberrantes (codées -999.99).\n",
+    "- Modélisation : Utilisation d'une régression quadratique (polynôme de degré 2) pour capturer l'accélération de la tendance de fond.\n",
+    "- Décomposition : L'oscillation est obtenue par soustraction : [Données Brutes] - [Tendance Modélisée].\n",
+    "\n",
+    "Sorties générées\n",
+    "-----------------\n",
+    "- exercice.ipynb : Le notebook Jupyter complet avec code et graphiques.\n",
+    "- exercice.pdf   : Version statique du notebook pour l'évaluation.\n",
+    "- Graphiques intégrés :\n",
+    "    1. Évolution globale du CO2.\n",
+    "    2. Décomposition (Tendance vs Oscillation).\n",
+    "    3. Extrapolation jusqu'en 2025.\n",
+    "\n",
+    "Auteurs & attribution\n",
+    "----------------------\n",
+    "- Exercice réalisé pour l'évaluation par les pairs du MOOC Recherche Reproductible.\n",
+    "- Données originales : Keeling et al., Scripps Institution of Oceanography."
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 11,