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@@ -149,16 +149,6 @@ elif selected_page == "Dataset principal":
         st.subheader(f"👉 Taux de fraude : **{df['is_fraud'].mean()*100:.2f}%**")
         st.markdown("---")
 
-        # Image des performances du modèle
-        st.subheader("Voici les performances du modèle de prédiction utilisé")
-        features_img = load_image_from_s3(s3, S3_BUCKET_NAME, "images/aucpr.png")
-        if features_img:
-            st.image(features_img, use_container_width=False)
-    except Exception as e:
-        st.error(f"Erreur lors du chargement du dataset : {e}")
-
-        st.markdown("---")
-
         # Image des features principales
         st.subheader("Regardons également les principales features prises en compte par le modèle prédictif")
         features_img = load_image_from_s3(s3, S3_BUCKET_NAME, "images/features.png")