diff --git a/lectures/numpy.md b/lectures/numpy.md
index 34d7bd6..5c8bb32 100644
--- a/lectures/numpy.md
+++ b/lectures/numpy.md
@@ -113,9 +113,9 @@ a
 type(a)
 ```
 
-Les tableaux NumPy ressemblent à certains égards aux listes Python, à deux différences importantes près :
+Les tableaux NumPy ressemblent à certains égards aux listes Python, à deux différences importantes près :
 
-* Les données *doivent être homogènes* : tous les éléments doivent avoir le même type.
+* Les données *doivent être homogènes* : tous les éléments doivent avoir le même type.
 * Ces types doivent être l'un des [types de données](https://numpy.org/doc/stable/reference/arrays.dtypes.html) (`dtypes`) fournis par NumPy.
 
 Parmi les types de données les plus couramment utilisés, on trouve :
@@ -152,13 +152,13 @@ Considérons l'affectation suivante
 z = np.zeros(10)
 ```
 
-Ici, `z` est un tableau **unidimensionnel** : ce n'est ni un vecteur ligne ni un vecteur colonne.
+Ici, `z` est un tableau **unidimensionnel** : ce n'est ni un vecteur ligne ni un vecteur colonne.
 
 ```{code-cell} python3
 z.shape
 ```
 
-Ici, le tuple représentant la forme du tableau ne contient qu'un seul élément : sa longueur
+Ici, le tuple représentant la forme du tableau ne contient qu'un seul élément : sa longueur
 (les tuples à un seul élément se terminent par une virgule).
 
 Pour transformer ce tableau en tableau bidimensionnel, nous pouvons modifier son attribut `shape`
diff --git a/lectures/python_by_example.md b/lectures/python_by_example.md
index a803665..6a0ffd6 100644
--- a/lectures/python_by_example.md
+++ b/lectures/python_by_example.md
@@ -131,7 +131,7 @@ d'importer des fonctionnalités supplémentaires.
 ```{index} single: Python; Packages
 ```
 
-Comme indiqué ci-dessus, NumPy est un package Python.
+NumPy, que nous avons présenté plus haut, est un package Python.
 
 Les packages sont utilisés par les développeurs pour organiser le code qu'ils souhaitent partager.
 
@@ -189,7 +189,7 @@ Cette écriture permet d'alléger le code lorsque la fonction `sqrt` est utilis
 L'inconvénient est que, dans un long programme, ces deux lignes pourraient être
 séparées par de nombreuses autres lignes.
 
-En revanche, dans un programme long, il peut devenir plus difficile de déterminer de quelle bibliothèque provient `sqrt`.
+Il devient alors plus difficile de déterminer de quelle bibliothèque provient `sqrt`.
 
 ### Tirages aléatoires
 
@@ -279,7 +279,7 @@ x
 
 Ici `append()` est ce qu'on appelle une **méthode**, c'est-à-dire une fonction « attachée à » un objet --- dans ce cas, la liste `x`.
 
-Nous étudierons les méthodes plus en détail dans un {doc}`chapitre ultérieur <oop_intro>`. Pour le moment, retenons simplement que :
+Nous étudierons les méthodes plus en détail dans un {doc}`chapitre ultérieur <oop_intro>`. Pour le moment, retenons simplement que :
 
 * Les objets Python tels que les listes, les chaînes de caractères, etc. ont tous des méthodes utilisées pour manipuler les données contenues dans l'objet.
 * Les objets chaînes de caractères ont des [méthodes de chaîne](https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#string-methods), les objets listes ont des [méthodes de liste](https://docs.python.org/3/tutorial/datastructures.html#more-on-lists), etc.
@@ -729,7 +729,7 @@ $\pi = A / r^2$.
 Résumé : si nous pouvons estimer l'aire d'un cercle de diamètre 1, alors diviser
 par $r^2 = (1/2)^2 = 1/4$ donne une estimation de $\pi$.
 
-Nous estimons l'aire en générant des observations d'une loi uniforme bidimensionnelle et en regardant la
+Nous estimons l'aire en générant des observations d'une loi uniforme bivariée et en regardant la
 fraction qui tombe dans le cercle.
 
 ```{code-cell} python3