diff --git a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
index 02114b853e79d38f0afeb6430936fdfce93fe015..45bac8c03d624aec98d839451a891733fed1f72c 100644
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-    "# March 28, 2019"
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-    "**1  À propos du calcul de** $\\pi$ "
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+    "## En demandant à la lib maths\n",
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+    "from math import *\n",
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-    "**1.2 En utilisant la méthodé des aiguilles de Buffon**"
+    "## En utilisant la méthodé des aiguilles de Buffon\n",
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-    "Mais calculé avec la **méthode** des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme **approximation:** "
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-    "import numpy as np \n",
+    "import numpy as np\n",
     "np.random.seed(seed=42)\n",
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-    "**1.3 Avec un argument \"fréquentiel\" de surface**"
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-    "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 $P\\left[ X^2 + Y^2 \\leq 1\\right] = \\pi /4$ (voir [méthode de Monte Carlo sur 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: "
+    "## 1.3 Avec un argument \"fréquentiel\" de surface\n",
+    "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 [méthode de Monte Carlo sur 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:"
    ]
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-    "%matplotlib inline \n",
-    "import matplotlib.pyplot as plt \n",
+    "%matplotlib inline\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
     "np.random.seed(seed=42)\n",
     "N = 1000\n",
     "x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n",
     "y = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n",
-    "accept = (x*x+y*y)<=1\n",
+    "accept = (x*x+y*y) <= 1\n",
     "reject = np.logical_not(accept)\n",
     "\n",
     "fig, ax = plt.subplots(1)\n",
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-    "Il est alors aisé d'obtenir une approxiamtion (pas terrible de $\\pi$ en comptant de fois, en moyenne, $X^2+Y^2$ est inférieur à 1: "
+    "Il est alors aisé d'obtenir une approxiamtion (pas terrible de $\\pi$ en comptant de fois, en moyenne, $X^2+Y^2$ est inférieur à 1 :"
    ]
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        "3.112"
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+     "execution_count": 10,
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