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 import streamlit as st
-import os
+import time  # Import du module time
+
+# Titre de l'application
+st.title("GreenIA - Hackathon")
+st.subheader("🌿 Une IA plus frugale pour classifier les images 📷")
 
 # Upload d'image
 uploaded_file = st.file_uploader("📂 Chargez une image...", type=["jpg", "png", "jpeg"])
 
+# Affichage de l'image et prédiction (exemple)
 if uploaded_file:
-    # Récupérer le nom du fichier
-    file_name = uploaded_file.name
-
-    # Définir un chemin temporaire où enregistrer l’image
-    temp_dir = "temp_images"
-    os.makedirs(temp_dir, exist_ok=True)  # Crée le dossier s'il n'existe pas
-    file_path = os.path.join(temp_dir, file_name)
-
-    # Écrire le fichier dans le dossier temporaire
-    with open(file_path, "wb") as f:
-        f.write(uploaded_file.getbuffer())  # Sauvegarde du fichier
+    st.image(uploaded_file, caption="Image chargée.", use_column_width=True)
+    st.write("🔄 Analyse en cours...")
 
-    # Afficher le chemin du fichier
-    st.write(f"📁 Fichier enregistré temporairement à : {file_path}")
+    # Simulation du temps de traitement
+    time.sleep(10)  # Pause de 3 secondes pour simuler l'analyse
 
-    # Afficher l'image
-    st.image(file_path, caption="Image chargée.", use_column_width=True)
+    # Affichage du résultat (exemple)
+    st.error(" L'image possède une anomalie.")  # Message d'erreur si anomalie détectée