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Dockerfile

@@ -50,4 +50,5 @@ HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=30s --start-period=5s --retries=3 \
     CMD curl -f http://localhost:8501/_stcore/health || exit 1
 
 # Commande de démarrage
-CMD ["streamlit", "run", "app.py", "--server.port=8501", "--server.address=0.0.0.0"]
+CMD ["streamlit", "run", "app.py", "--server.port=7860", "--server.address=0.0.0.0"]
+

README.md

@@ -1,3 +1,16 @@
+---
+title: Classificateur de Déchets IA
+emoji: ♻️
+colorFrom: green
+colorTo: blue
+sdk: streamlit
+sdk_version: "1.28.0"
+app_file: app.py
+pinned: false
+license: mit
+short_description: Interface IA pour classifier les déchets
+---
+
 # ♻️ Classificateur de Déchets IA
 
 Interface Streamlit pour classifier des images de déchets en utilisant des modèles de deep learning entraînés.
@@ -12,20 +25,10 @@ Interface Streamlit pour classifier des images de déchets en utilisant des mod
 
 ## 🚀 Utilisation
 
-### Local
-```bash
-# Installer les dépendances
-pip install -r requirements.txt
-
-# Lancer l'application
-streamlit run app.py
-```
-
-### Docker
-```bash
-# Construire et lancer avec Docker
-docker-compose up --build
-```
+1. **Uploadez une image** de déchet (JPG, PNG, etc.)
+2. **Sélectionnez les modèles** à utiliser (v1 et/ou v2)
+3. **Cliquez sur "Classifier"** pour obtenir les résultats
+4. **Consultez les prédictions** avec niveaux de confiance
 
 ## 📊 Types de déchets supportés
 
@@ -54,6 +57,10 @@ docker-compose up --build
 
 Les modèles sont téléchargés automatiquement depuis le repository de modèles lors du premier lancement.
 
+## 🤝 Contribution
+
+Ce projet est open source. N'hésitez pas à contribuer ou signaler des problèmes !
+
 ## 📄 Licence
 
-MIT License
+MIT License - Voir le fichier LICENSE pour plus de détails.