diff --git a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd
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--- a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd
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@@ -5,13 +5,17 @@ date: "25 juin 2018"
 output: html_document
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-## En demandant à la lib maths
+```{r setup, include=FALSE}
+knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
+```
 
-Mon ordinateur m’indique que $π$ vaut *approximativement*
+## En demandant à la lib maths
+Mon ordinateur m’indique que $\pi$ vaut *approximativement*
 
-```{r setup, include=TRUE}
+```{r cars}
 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 obtiendrait comme **approximation** :
 
@@ -24,8 +28,7 @@ theta = pi/2*runif(N)
 ```
 
 ## Avec un argument “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 $X∼U(0,1)$ et $Y∼U(0,1)$ alors $P[X^2+Y^2≤1]=π/4$ (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:
+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 :
 
 ```{r}
 set.seed(42)
@@ -36,8 +39,10 @@ library(ggplot2)
 ggplot(df, aes(x=X,y=Y,color=Accept)) + geom_point(alpha=.2) + coord_fixed() + theme_bw()
 ```
 
-Il est alors aisé d’obtenir une approximation (pas terrible) de $π$ en comptant combien de fois, en moyenne, $X^2+Y^2$ est inférieur à 1:
+
+Il est alors aisé d’obtenir une approximation (pas terrible) de $π$ en comptant combien de fois, en moyenne, $X^2 + Y^2$ est inférieur à 1 :
 
 ```{r}
 4*mean(df$Accept)
 ```
+