diff --git a/journal/Readme.md b/journal/Readme.md
index 77ae0a2f95802306b8098717e075dbae1d4449f2..c5fe94fa81158da41ab15b84a1e27deb30517462 100644
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@@ -43,7 +43,7 @@ Mon document est [celui-ci](https://app-learninglab.inria.fr/moocrr/jupyter/user
 Il a suffit de reproduire les textes en markdown avec des syntaxes vu précédemment et les morceaux de codes en python. 
 Pour avoir le même affichage que dans l'exemple il faut enregistrer le document en pdf.
 
-De plus, les équations en markdown s'écrivent comme dans le tableau ci-dessous
+De plus, les équations en markdown s'écrivent comme dans le tableau ci-dessous :
 
 | **Syntaxe** | **Symbole** | **Exemple** |
 |---|---|---|
@@ -66,6 +66,8 @@ Pour cela il faut utiliser les commandes ci dessous.
 |Minimum|``np.min(List)``|
 |Maximum|``np.max(List)``|
 
+Voici le [lien](https://app-learninglab.inria.fr/moocrr/jupyter/user/f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1/notebooks/work/module2/exo2/exercice.ipynb) pour accéder à l'exercice 02-2.
+
 ### Exercice 02-3 : Réaliser un affichage graphique
 
 Pour tracer un graphique utiliser ``import matplotlib.pyplot as plt``
@@ -75,10 +77,46 @@ Pour tracer un graphique utiliser ``import matplotlib.pyplot as plt``
 |Graphique|``plt.plot(List)``|
 |Histogramme|``plt.hist(List)``|
 
+Voici un [exemple](https://app-learninglab.inria.fr/moocrr/jupyter/user/f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1/notebooks/work/module2/exo3/exercice.ipynb) de graphiques effectués avec cette méthode.
+
+## Module 3 : La main à la pâte : une analyse réplicable
+
 ### Exercice 03-1 : Analyse de l'incidence du syndrôme grippal avec une copie locale des données
 
 Dans cet exercice, nous modifions un URL qui nécessite un accès internet par un URL local afin d'être sûr de ne pas avoir de problème lors de l'ouverture du fichier.
 Pour cela, nous enregistrons les données localement dans un fichier CSV et nous modifions le code afin que celui-ci utilise le bon fichier.
 
+```
+# data_url = "http://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-3.csv"
+data_url = "Donnees_Grippe.csv"
+```
+
+Pour plus de précision sur le code, voir directement sur le notebook de l'exercice correspondant [ici](https://app-learninglab.inria.fr/moocrr/jupyter/user/f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1/notebooks/work/module3/exo1/analyse-syndrome-grippal.ipynb).
+
 ### Exercice 03-2 : Analyse de l'incidence de la varicelle
 
+Afin d'obtenir des résultats similaires à l'exercice précédent, il suffit de reproduire le même code avec les données de la varicelle et en modifiant la date de départ de chaque année à septembre au lieu de aout.
+
+```
+# data_url = "https://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-7.csv"
+data_url = "Donnees_Varicelle.csv"
+```
+
+Et pour effectuer un changement du mois de référence de chaque année de août à septembre :
+
+```
+first_august_week = [pd.Period(pd.Timestamp(y, 8, 1), 'W')
+                     for y in range(1985,
+                                    sorted_data.index[-1].year)]
+```
+Devient :
+
+```
+first_september_week = [pd.Period(pd.Timestamp(y, 9, 1), 'W')
+                     for y in range(1991,
+                                    sorted_data.index[-1].year)]
+```
+
+Nous pouvons alors voir que l'année avec le plus de cas de varicelle est l'année 2009 et celle avec le moins de cas est l'année 2020.
+
+Pour plus de précision sur le code, voir directement sur le notebook de l'exercice correspondant [ici](https://app-learninglab.inria.fr/moocrr/jupyter/user/f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1/notebooks/work/module3/exo2/exercice.ipynb).