diff --git a/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org b/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org
index d62c2befe1da522f2313492326f84978d5c6b431..a5195d7fff753b6ae4a83c567ccce434759623ce 100644
--- a/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org
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@@ -11,6 +11,8 @@
 #+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/lib/js/jquery.stickytableheaders.js"></script>
 #+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/js/readtheorg.js"></script>
 
+#+TOC: headlines 1
+
 * En demandant à lib maths 
 
 Mon ordinateur m'indique que π vaut /approximativement/:
@@ -47,7 +49,7 @@ 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 $P[X^2 + Y^2 ≤ 1] = π/4$ (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 :
 
-#+begin_src python :results file :session :var matplot_lib_filename="./figure.png" :exports both
+#+begin_src python :results output file :session :var matplot_lib_filename="./figure.png" :exports both
 import matplotlib.pyplot as plt
 
 np.random.seed(seed=42)
@@ -68,7 +70,8 @@ print(matplot_lib_filename)
 #+end_src
 
 #+RESULTS:
-[[file:<matplotlib.collections.PathCollection object at 0x7f337d1964f0>]]
+[[file:./figure.png]]
+
 
  Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de π en
  comptant combien de fois, en moyenne, $X^2 + Y^2$ est inférieur à $1$ :