diff --git a/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org b/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org
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--- a/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org
+++ b/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org
@@ -14,19 +14,21 @@
 * En demandant à la lib maths
 
 Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut /approximativement/
-#+begin_src python :results output :exports both
+
+#+begin_src python :results value :session *python* :exports both
 from math import *
 pi
 #+end_src
 
 #+RESULTS:
+: 3.141592653589793
 
 * En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
 
 Mais calculé avec la *méthode* des
 [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon][aiguilles de Buffon]], on obtiendrait comme *approximation* :
 
-#+begin_src python :results output :exports both
+#+begin_src python :results value :session *python* :exports both
 import numpy as np
 np.random.seed(seed=42)
 N = 10000
@@ -36,6 +38,7 @@ theta = np.random.uniform(size=N, low=0, high=pi/2)
 #+end_src
 
 #+RESULTS:
+: 3.12891113892
 
 * Avec un argument "fréquentiel" de surface
 
@@ -43,7 +46,7 @@ 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 [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Méthode_de_Monte-Carlo#Détermination_de_la_valeur_de_π][méthode de Monte Carlo sur Wikipedia]]). Le
 code suivant illustre ce fait:
-#+begin_src python :results file :session :var matplot_lib_filename="./figure_pi_mc1.png" :exports both
+#+begin_src python :results output file :var matplot_lib_filename="./figure_pi_mc2.png" :exports both :session *python*
 import matplotlib.pyplot as plt
 
 np.random.seed(seed=42)
@@ -64,11 +67,12 @@ print(matplot_lib_filename)
 #+end_src
 
 #+RESULTS:
-[[file:<matplotlib.collections.PathCollection object at 0x114944d30>]]
+[[file:./figure_pi_mc2.png]]
 
 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 :
-#+begin_src python :results output :exports both
+
+#+begin_src python :results output :session *python* :exports both
 4*np.mean(accept)
 #+end_src