diff --git a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd
index 7fb2bccda6e61f301626c6300b09b564337cf4c8..5386973eab74521db4dc386c681b8eb3e402c969 100644
--- a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd
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@@ -12,7 +12,6 @@ knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
 ## En demandant à la lib maths
 Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut *approximativement*
 
-
 ```{r cars}
 pi
 ```
@@ -27,6 +26,7 @@ x = runif(N)
 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 $X\sim U(0,1)$ 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 :
 
@@ -45,3 +45,4 @@ Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de $\pi$ en compta
 ```{r}
 4*mean(df$Accept)
 ```
+