diff --git a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd
index 63463def997906c4f03443975e2f82e7c802cf21..aeddf9310b7d3a45f3203eedd321330c3245e134 100644
--- a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd
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@@ -10,7 +10,6 @@ knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
 ```
 
 ## En demandant à la lib maths
-
 Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut approximativement
 
 
@@ -30,9 +29,8 @@ theta = pi/2*runif(N)
 2/(mean(x+sin(theta)>1))
 ```
 ## 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 $X\simU(0,1)$ et 
-$Y\simU(0,1)$ 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 :
+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 :
 
 ```{r}
 set.seed(42)
@@ -48,4 +46,4 @@ Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de $\pi$ en compta
 
 ```{r}
 4*mean(df$Accept)
-```
\ No newline at end of file
+```