diff --git a/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org b/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org
index 4a5f57d3d09e4e834d1ae2cca91f6ca4be7c400f..96675725a8449c83e50a3bb45c85aecd2b125e3e 100644
--- a/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org
+++ b/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org
@@ -25,8 +25,8 @@ math.pi
 
 * En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
 
-Mais calculé avec la *méthode* des [aiguilles de
-Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on
+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 value  :session "Python" :exports both
@@ -46,8 +46,8 @@ theta = np.random.uniform(size=N, low=0, high=math.pi/2)
 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
 \(X\tilde U(0, 1)\) et \(Y\tilde U(0, 1)\) alors \(P[X^2+Y^2 \leq 1]=\pi /4\)
-(voir [méthode de Monte Carle sur
-Wikipedia](https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80). Le
+(voir [[(https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80][méthode de Monte Carle sur
+Wikipedia]]. Le
 code suivant illustre ce fait:
 
 #+begin_src python  :results output file :var matplot_lib_filename="figure_pi_mc2.png" :session "Python" :exports both