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-from huggingface_hub import hf_hub_download
 import fasttext
 import gradio as gr
+from huggingface_hub import hf_hub_download
 
 # Télécharger le modèle depuis Hugging Face
-model_path = hf_hub_download(repo_id="facebook/fasttext-language-identification", filename="model.bin")
+model_path = hf_hub_download(repo_id="facebook/fasttext-language-identification", filename="lid.218.bin")
 
-# Charger le modèle avec fastText
+# Charger le modèle
 model = fasttext.load_model(model_path)
 
-# Fonction de prédiction de la langue
 def predict_language(text):
-    prediction = model.predict(text)
-    return prediction[0][0]  # Retourne la langue prédite
+    # Supprimer les retours à la ligne et les espaces inutiles
+    text = text.replace('\n', ' ').strip()
+    
+    # Effectuer la prédiction
+    labels, probs = model.predict(text)
+    
+    # Retourner la langue et la probabilité
+    return labels[0], probs[0]
 
 # Interface Gradio
-iface = gr.Interface(fn=predict_language, inputs="text", outputs="text", live=True)
+iface = gr.Interface(fn=predict_language, 
+                     inputs=gr.Textbox(label="Entrez votre texte ici"), 
+                     outputs=[gr.Label(), gr.Label()],
+                     live=True)
 
+# Lancer l'application
 if __name__ == "__main__":
-    iface.launch()
+    iface.launch(share=True)