diff --git a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
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@@ -18,14 +18,15 @@
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-    "## 1   On the computation of $\\pi$"
+    "# À propos du calcul de $\\pi$"
    ]
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    "source": [
-    "### 1.1 Asking the maths library"
+    "## En demandant à la lib maths\n",
+    "Mon ordinateur m'indique que $\\pi$ vaut *approximativement*"
    ]
   },
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-    "### 1.2 Buffon’s needle"
-   ]
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-   "source": [
-    "Applying the method of [Buffon’s needle](https://en.wikipedia.org/wiki/Buffon%27s_needle_problem), we get the approximation"
+    "## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon\n",
+    "Mais calculé avec la __méthode__ des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme __approximation__ :"
    ]
   },
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-    "### 1.3 Using a surface fraction argument"
-   ]
-  },
-  {
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-   "source": [
-    "A method that is easier to understand and does not make use of the sin function is based on the\n",
-    "fact that if $X ∼ U(0, 1)$ and $Y ∼ U(0, 1)$, then $P[X^2 + Y^2 ≤ 1] = \\pi/4$ (see [\"Monte Carlo method\"\n",
-    "on Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method)). The following code uses this approach:"
+    "## Avec un argument \"fréquentiel\" de surface\n",
+    "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 :"
    ]
   },
   {
@@ -127,12 +114,14 @@
     }
    ],
    "source": [
-    "%matplotlib inline\n",
+    "%matplotlib inline  \n",
     "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "\n",
     "np.random.seed(seed=42)\n",
     "N = 1000\n",
     "x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n",
     "y = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n",
+    "\n",
     "accept = (x*x+y*y) <= 1\n",
     "reject = np.logical_not(accept)\n",
     "\n",
@@ -146,8 +135,7 @@
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    "source": [
-    "It is then straightforward to obtain a (not really good) approximation to $\\pi$ by counting how\n",
-    "many times, on average, $X^2 + Y^2$ is smaller than 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 :"
    ]
   },
   {