Update app.py

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@@ -18,11 +18,18 @@ def load_model():
     base_model_name = "openai/whisper-large"  # Modèle de base
     adapter_model_name = "SimpleFrog/whisper_finetuned"  # Adaptateur LoRA
 
+    # Récupérer le token Hugging Face depuis une variable d'environnement
+    hf_token = os.environ.get("HF_TOKEN")
+
+    if not hf_token:
+        raise ValueError("Aucun token Hugging Face trouvé dans l'environnement. Ajoute 'HF_TOKEN'.")
+
+
     # Charger le modèle de base
     model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained(base_model_name)
 
-    # Charger l'adaptateur LoRA et l'appliquer au modèle
-    model = PeftModel.from_pretrained(model, adapter_model_name)
+    # Charger l'adaptateur LoRA (avec le token car modèle privé)
+    model = PeftModel.from_pretrained(model, adapter_model_name, token=hf_token)
 
     # Charger le processeur audio
     processor = WhisperProcessor.from_pretrained(base_model_name)