diff --git a/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org b/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org
index e5ac8f3e896ed1655c2091431564a092eb4d0c17..4a5f57d3d09e4e834d1ae2cca91f6ca4be7c400f 100644
--- a/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org
+++ b/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org
@@ -15,7 +15,7 @@
 
 Mon ordinateur m'indique que \(\pi\) vaut /approximativement/:
 
-#+begin_src python :export both :session "Python"
+#+begin_src python :results value  :session "Python" :exports both
 import math
 math.pi
 #+end_src
@@ -29,7 +29,7 @@ Mais calculé avec la *méthode* des [aiguilles de
 Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on
 obtiendrait comme *approximation*:
 
-#+begin_src python :session "Python"
+#+begin_src python :results value  :session "Python" :exports both
 import numpy as np
 np.random.seed(seed=42)
 N=10000
@@ -50,7 +50,7 @@ intervenir d'appel à la fonction sinus se base sur le fait que si
 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:
 
-#+begin_src python :session "Python" :export both
+#+begin_src python  :results output file :var matplot_lib_filename="figure_pi_mc2.png" :session "Python" :exports both
 import matplotlib.pyplot as plt
 
 np.random.seed(seed=42)
@@ -71,15 +71,21 @@ print(matplot_lib_filename)
 #+end_src
 
 #+RESULTS:
-: <matplotlib.collections.PathCollection object at 0x11abb2940>
+[[file:]]
 
 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 :session "Python" 
+#+begin_src python :results output :session "Python" :exports both 
 4*np.mean(accept)
 #+end_src
 
 #+RESULTS:
 : 3.112
+: 
+: 
+
+
+]]
+