diff --git a/module2/exo1/toy_document_en.Rmd b/module2/exo1/toy_document_en.Rmd
index 2c326fd15ad56bfbf40f478316c14fb8da98c64e..5aa56b507095ee2ddc477a336e1a111d623b4aa0 100644
--- a/module2/exo1/toy_document_en.Rmd
+++ b/module2/exo1/toy_document_en.Rmd
@@ -31,3 +31,4 @@ Note the parameter `echo = FALSE` that indicates that the code will not appear i
 Since the results are not stored in Rmd files, you should generate an HTML or PDF version of your exercises and commit them. Otherwise reading and checking your analysis will be difficult for anyone else but you.
 
 Now it's your turn! You can delete all this information and replace it by your computational document.
+
diff --git a/module2/exo1/toy_document_en.html b/module2/exo1/toy_document_en.html
index d98334ff9093909c4a550003845d6fbbdec1cbe4..83e9fb1c99c73783290b830ba5354f798bf5f57f 100644
--- a/module2/exo1/toy_document_en.html
+++ b/module2/exo1/toy_document_en.html
@@ -201,6 +201,7 @@ summary {
 <p>Note the parameter <code>echo = FALSE</code> that indicates that the code will not appear in the final version of the document. We recommend not to use this parameter in the context of this MOOC, because we want your data analyses to be perfectly transparent and reproducible.</p>
 <p>Since the results are not stored in Rmd files, you should generate an HTML or PDF version of your exercises and commit them. Otherwise reading and checking your analysis will be difficult for anyone else but you.</p>
 <p>Now it’s your turn! You can delete all this information and replace it by your computational document.</p>
+<!-- voici mon premier travail-->
 </div>
 
 
diff --git a/module2/exo4/exercice_fr.Rmd b/module2/exo4/exercice_fr.Rmd
index 7eece5e296bb586e88166aa8a263ca75b44c2b9e..7dc027928aa30077440ca8928299a553ec8934fe 100644
--- a/module2/exo4/exercice_fr.Rmd
+++ b/module2/exo4/exercice_fr.Rmd
@@ -10,24 +10,3 @@ output: html_document
 knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
 ```
 
-## Quelques explications
-
-Ceci est un document R markdown que vous pouvez aisément exporter au format HTML, PDF, et MS Word. Pour plus de détails sur R Markdown consultez <http://rmarkdown.rstudio.com>.
-
-Lorsque vous cliquerez sur le bouton **Knit** ce document sera compilé afin de ré-exécuter le code R et d'inclure les résultats dans un document final. Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclue du code R de la façon suivante:
-
-```{r cars}
-summary(cars)
-```
-
-Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple:
-
-```{r pressure, echo=FALSE}
-plot(pressure)
-```
-
-Vous remarquerez le paramètre `echo = FALSE` qui indique que le code ne doit pas apparaître dans la version finale du document. Nous vous recommandons dans le cadre de ce MOOC de ne pas utiliser ce paramètre car l'objectif est que vos analyses de données soient parfaitement transparentes pour être reproductibles. 
-
-Comme les résultats ne sont pas stockés dans les fichiers Rmd, pour faciliter la relecture de vos analyses par d'autres personnes, vous aurez donc intérêt à générer un HTML ou un PDF et à le commiter.
-
-Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces informations et les remplacer par votre document computationnel.
diff --git a/module2/exo5/exo5_fr.Rmd b/module2/exo5/exo5_fr.Rmd
index 479d7823321976e2d925d00ea599e205bfbd8cc7..6456dd73966738b9af9748fdb25a2cde437cf812 100644
--- a/module2/exo5/exo5_fr.Rmd
+++ b/module2/exo5/exo5_fr.Rmd
@@ -122,3 +122,24 @@ fiasco, l'analyse précédente comporte (au moins) un petit
 problème... Saurez-vous le trouver ? Vous êtes libre de modifier cette
 analyse et de regarder ce jeu de données sous tous les angles afin
 d'expliquer ce qui ne va pas.
+
+
+Il faut essayer en ne virant pas les moment où il n'y a pas eu de dysfonction
+```{r}
+data2 = read.csv("shuttle.csv",header=T)
+data2
+```
+
+Et cette fois-ci on refait la regression logistique comme il le faut :
+
+```{r}
+reglog2 <- glm(data=data2, as.factor(Malfunction)~Temperature, family = binomial)
+summary(reglog2)
+```
+
+On obtient cette fois une probabilité de dysfonction qui diminue à mesure que la température augmente et ce de manière significative.
+```{r}
+reglog3 <-glm(data=data, Malfunction/Count ~ Temperature+Pressure, weights=Count, 
+                   family=binomial(link='logit'))
+summary(reglog3)
+```