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@@ -38,39 +38,12 @@ class AgricultureAnalyzer:
                 dataset = load_dataset(dataset_id, token=hf_token)
                 print(f"🔑 Authentification avec token réussie")
             else:
-                print(f"⚠️ Aucun token HF_TOKEN trouvé, tentative sans authentification")
-                dataset = load_dataset(dataset_id)
-            
+                print(f"⚠️ Aucun token HF_TOKEN trouvé, tentative sans authentification")            
             print(f"📊 Splits disponibles: {list(dataset.keys())}")           
         except Exception as e:
             print(f"⚠️ Erreur lors du chargement depuis Hugging Face: {e}")
-            print("🔄 Basculement vers les fichiers locaux...")
-
         return self.analyze_data()
-    
-    def create_sample_data(self):
-        """Crée des données d'exemple pour la démo"""
-        np.random.seed(42)
-        n_parcels = 45
-        n_interventions = 653
-        
-        parcels = {
-            'numparcell': np.random.randint(1, n_parcels+1, n_interventions),
-            'nomparc': [f"Parcelle_{i}" for i in np.random.randint(1, n_parcels+1, n_interventions)],
-            'surfparc': np.random.uniform(0.1, 7.0, n_interventions),
-            'libelleusag': np.random.choice(['blé tendre hiver', 'maïs grain', 'colza hiver', 'haricot vert industrie', 
-                                           'CIPAN autre', 'orge hiver', 'soja', 'avoine printemps'], n_interventions),
-            'familleprod': np.random.choice(['Herbicides', 'Fongicides', 'Insecticides', 'Fertilisants'], 
-                                          n_interventions, p=[0.16, 0.25, 0.15, 0.44]),
-            'produit': [f"Produit_{i}" for i in np.random.randint(1, 50, n_interventions)],
-            'quantitetot': np.random.uniform(0.1, 25.0, n_interventions),
-            'libevenem': ['Traitement et protection des cultures'] * n_interventions,
-            'millesime': [2025] * n_interventions,
-            'raisonsoci': ['Station Expérimentale de Kerguéhennec'] * n_interventions
-        }
-        
-        return pd.DataFrame(parcels)
-    
+            
     def analyze_data(self):
         """Analyse des données et calcul des risques"""
         if self.df is None: