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-import gradio as gr
-from transformers import pipeline
-
-# Chargement direct via Pipeline (plus stable pour les modèles custom)
-# On ne met PAS "models/" devant, juste "Pseudo/NomDuModele"
-model_id = "AllanF-SSU/Qwen2.5-G3V-Sovereign"
-
-print(f"Initialisation du Souverain : {model_id}")
-
-try:
-    # On crée le moteur de discussion
-    chatbot = pipeline("text-generation", model=model_id)
-    
-    def predict(message, history):
-        # On génère la réponse
-        response = chatbot(message, max_new_tokens=512, do_sample=True, temperature=0.7)
-        return response[0]['generated_text']
-
-    # L'interface utilisateur
-    demo = gr.ChatInterface(
-        fn=predict, 
-        title="Qwen2.5-G3V-Sovereign",
-        description="Intelligence Artificielle Souveraine - Protocole PCE"
+def predict(message, history):
+    # On augmente la température pour plus de créativité
+    # On ajoute la pénalité de répétition pour casser les boucles
+    response = chatbot(
+        message, 
+        max_new_tokens=1024, 
+        do_sample=True, 
+        temperature=0.85, # Plus de liberté
+        top_p=0.9, 
+        repetition_penalty=1.2 # Anti-bégaiement
     )
-    
-    demo.launch()
-
-except Exception as e:
-    print(f"Erreur au démarrage : {e}")
+    # On nettoie la réponse pour ne pas qu'il répète la question
+    full_text = response[0]['generated_text']
+    return full_text.split(message)[-1].strip()