diff --git a/module2/exo1/cars.png b/module2/exo1/cars.png
index c6d11231a623dd84dd346684b7ad070020623436..d573b49bc7b4cdfc7ed96582349a8d01900ead13 100644
Binary files a/module2/exo1/cars.png and b/module2/exo1/cars.png differ
diff --git a/module2/exo1/toy_document_orgmode_R_fr.org b/module2/exo1/toy_document_orgmode_R_fr.org
index ca3614dab842fe258cb2cd187df684ac32151510..533e089a36fa3d715e52859c0f15ad401221bb29 100644
--- a/module2/exo1/toy_document_orgmode_R_fr.org
+++ b/module2/exo1/toy_document_orgmode_R_fr.org
@@ -2,8 +2,6 @@
#+AUTHOR: Louis Lacoste
#+DATE: 2022-11-17
#+LANGUAGE: fr
-# #+PROPERTY: header-args :eval never-export
-
#+HTML_HEAD:
#+HTML_HEAD:
#+HTML_HEAD:
@@ -11,7 +9,9 @@
#+HTML_HEAD:
#+HTML_HEAD:
-* 1 En demandant à la lib maths
+#+PROPERTY: header-args :session :exports both
+
+* En demandant à la lib maths
Mon ordinateur m'indique que \pi vaut /approximativement/
#+begin_src R :results output :session *R* :exports both
pi
@@ -20,7 +20,7 @@
#+RESULTS:
: [1] 3.141593
-* 2 En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
+* 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 R :results output :session *R* :exports both
@@ -30,10 +30,10 @@
theta = pi/2*runif(N)
2/(mean(x+sin(theta)>1)
#+end_src
-* 3 Avec un argumennt "fréquentiel" de surface
+* Avec un argumennt "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
+$X \sim U(0,1) et Y \sim U(0,1)$ alors $P[X^{2} + Y^{2} \leq 1] = \pi/4$ (voir
[[https://fr.wikipedia.org/wiki/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 R :results output graphics :file (org-babel-temp-file "figure" ".png") :exports both :width 600 :height 400 :session *R*
@@ -41,4 +41,12 @@ set.seed(42)
N = 1000
df = data.frame(X = runif(N), Y = runif(N))
df$Accept = (df$X**2 + df$Y**2 <= 1)
-library
+library(ggplot2)
+ggplot(df, aes(x=X,y=Y,color=Accept)) + geom_point(alpha=.2) + coord_fixed() + theme_bw()
+#+end_src
+
+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 R :results output :session *R* :exports both
+4*mean(df$Accept)
+#+end_src