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@@ -10,14 +10,17 @@ loaded_model = joblib.load(filename)
 
 # Fonction de traitement d'image
 def preprocess_image(image):
-    # Convertir l'image en tableau NumPy
-    img_array = np.array(image)
+    # Convertir l'image en niveaux de gris
+    gray_image = image.convert("L")
+
+    # Redimensionner l'image à 8x8 pixels
+    resized_image = gray_image.resize((8, 8), Image.ANTIALIAS)
 
-    # Réduire la taille de l'image à 8x8 (comme les images du jeu de données)
-    resized_img = resize(img_array, (8, 8), anti_aliasing=True)
+    # Convertir l'image en tableau NumPy
+    img_array = np.array(resized_image)
 
     # Aplatir l'image en un vecteur 1D
-    flat_img = resized_img.flatten()
+    flat_img = img_array.flatten()
 
     # Normaliser les valeurs de pixel entre 0 et 16 (correspondant aux valeurs dans le jeu de données)
     normalized_img = (flat_img / 255) * 16