diff --git a/journal/Readme.md b/journal/Readme.md
index b806f16694d8af7c1ab3b27a1ec0bcec9bdd4f4c..dc640691288df67ee1a73e80fe830c1002a06370 100644
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@@ -186,6 +186,7 @@ MARKDOWN : "## Exploitation des données"
 MARKDOWN : "Afin de pouvoir traité ces données en python, il est nécessaire d'importer les bibliothèques python suivantes."
 
 L'avantage de python est de pouvoir utiliser des bibliothèques contenant des fonctions déjà programmées. Vous allez utiliser les bibliothèques ``matplotlib.pyplot``, ``pandas`` et ``isoweek``. Pour cela, écrivez le code suivant :
+Pour les détails sur le code n'hésité pas à consulter les documentations de ``matplotlib.pyplot`` [ici](https://matplotlib.org/), ``pandas`` [ici](https://pandas.pydata.org) et de ``isoweek`` [ici](https://pypi.org/project/isoweek/)
 
 ```
 %matplotlib inline
@@ -322,12 +323,9 @@ plt.xticks([0,345,710,996],
 plt.grid(which='both', linestyle='--')
 ```
 
-Pour les détails sur le code n'hésité pas à consulter les documentations de ``matplotlib.pyplot`` [ici](https://matplotlib.org/), ``pandas`` [ici](https://pandas.pydata.org) et de ``isoweek`` [ici](https://pypi.org/project/isoweek/)
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 MARKDOWN : "Nous avons donc un graphique représentant le nombre de cas de Covid-19 en fonction de la date et du pays. Nous allons maintenant refaire ce graphique avec toutes les données de chaque pays selectionné cumulées."
 
-Et pour fini nous avons tracées les donnes totales de tout ces pays en échelle linéaire mais aussi en échelle logarithmique. Pour cela utiliser le code suivant :
+Pour finir, tracez les données totales de tout ces pays en échelle linéaire mais aussi en échelle logarithmique. Pour cela, utilisez le code suivant :
 
 ```
 selected_data['Total'] = selected_data['Belgium'] + selected_data['China'] + selected_data['France'] + selected_data['Germany'] + selected_data['Hong Kong'] + selected_data['Iran'] + selected_data['Italy'] + selected_data['Japan'] + selected_data['Korea, South'] + selected_data['Netherlands'] + selected_data['Portugal'] + selected_data['Spain'] + selected_data['US'] + selected_data['United Kingdom']
@@ -370,4 +368,9 @@ plt.xticks([0,345,710,996],
 
 plt.grid(which='both', linestyle='--')
 plt.show()
-```
\ No newline at end of file
+```
+
+Votre document computationnel est maintenant terminé. Vous pouvez le télécharger en format .pdf en allant dans "File", "Download as", "PDF via LaTeK" et le comparer avec le [document compuationnel de base](https://app-learninglab.inria.fr/moocrr/gitlab/f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1/mooc-rr/blob/master/module3/exo3/exercice.pdf)
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