diff --git a/journal/Readme.md b/journal/Readme.md
index db229cc03a02eba5b188ef977f7b1ab582497916..207469882e7c7a66f4e0f73b5fa15e94544e22e2 100644
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@@ -280,10 +280,10 @@ selected_data = selected_data.rename(columns={'index': 'Date'})
 En plus, d'avoir localisé les valeurs des différents pays, celles-ci ont été regroupées dans un dataframe nommé "selected_data" à l'aide de la fonction ``DataFrame()``.
 Les fonctions ``reset_index()`` et ``.rename()`` quant à elles permettent de pouvoir classer toutes ces valeurs en fonction de la date à laquelle elles correspondent.
 
-MARKDOWN : "Un fois nos données regroupées dans le DataFrame `selected_data`, je vais alors pouvoir les tracer avec la fonction `.plot()` de la bibliothèque Pandas."
+MARKDOWN : "Une fois nos données regroupées dans le DataFrame `selected_data`, je vais alors pouvoir les tracer avec la fonction `.plot()` de la bibliothèque Pandas."
 
 Il ne reste plus qu'à tracer les différentes données que vous souhaitez. 
-Dans un premier temps vous allez tracer les données de chaque pays en fonction de la date à l'aide de la fonction ``.plot()``. Pour cela, utilisez le code suivant :
+Dans un premier temps, vous allez tracer les données de chaque pays en fonction de la date à l'aide de la fonction ``.plot()``. Pour cela, utilisez le code suivant :
 
 ```
 colors = ['black',