diff --git a/module2/exo4/exercice_fr.Rmd b/module2/exo4/exercice_fr.Rmd
index cc5cad7d2132f8c77bac7f81c45c0a0921c848c5..3c91c64233e8fe9eede1d09c893466b22017fc6a 100644
--- a/module2/exo4/exercice_fr.Rmd
+++ b/module2/exo4/exercice_fr.Rmd
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-title: "Votre titre"
-author: "Votre nom"
-date: "La date du jour"
-output: html_document
+title: "Ex 04 Module 2"
+output: html_document 
+author: M.H 
+
 ---
 
+# Améliorer son journal de bord
+
+Puisque, je dois l'avouer, je n'ai pas rédigé un journal de bord, j'ai rapidement inventé des données qui pourraient me concerner dans la vie quotidienne. En effet, je fais le MOOC en 4 sessions intensives plutôt que quotidiennement... 
+
+Voici donc une visualisation des données fictives sur ma consommation de thé et mes heures de sommeil:
+Tout d'abord la consommation de thé : 
+
+```{r, echo = FALSE} 
+
+library(ggplot2)
+
+setwd("~/mooc-rr/module2/exo4")
+tea <- read.table(file='tea_consumption.txt', header=T, sep = "")
+tea
+dates <- as.Date(tea$date)
 
-```{r setup, include=FALSE}
-knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
+plot1 = ggplot(tea, aes(x=dates, y=numb_cups))+geom_line(colour='blue', linetype="dotdash")
+plot1 + scale_x_date(limits = as.Date(c("2023-01-27","2023-03-02")))
 ```
+Voici la moyenne de tasses de thé consommées : 
+
+```{r, echo = FALSE} 
+mean(tea$numb_cups)
+
+
+```
+
+Voici la durée du sommeil aux mêmes dates :
 
+```{r, echo = FALSE} 
+sleep <- read.table(file='sleep.txt', header=T, sep = "")
+sleep
+dates2 <- as.Date(sleep$date)
+
+
+plot2 = ggplot(sleep, aes(x=dates2, y=hours_sleep))+geom_line(colour='red', linetype="dotdash")
+plot2 + scale_x_date(limits = as.Date(c("2023-01-27","2023-03-02")))
+
+
+```
+Ainsi que la moyenne d'heures de sommeil : 
+
+```{r, echo = FALSE} 
+mean(sleep$hours_sleep)
+```
+
+
+Et finalement la corrélation entre consommation de thé et durée du sommeil 
+```{r, echo = FALSE} 
+cor(tea$numb_cups, sleep$hours_sleep)
+plot(sleep$hours_sleep, tea$numb_cups)
+```