RB model URI

app.py

@@ -13,7 +13,6 @@ load_dotenv()
 MLFLOW_TRACKING_APP_URI = os.getenv("MLFLOW_TRACKING_APP_URI", "https://olivier-52-ml-flow.hf.space")
 MODEL_NAME = os.getenv("MODEL_NAME", "climate-fake-news-detector-model-XGBoost-v1")
 STAGE = os.getenv("STAGE", "production")
-MODEL_URI = os.getenv("MODEL_URI", f"runs:/2b4ffb192bbf4fb1bc5dfd8ef692039f/climate-fake-news-detector-model")
 
 # Configure les identifiants AWS pour accéder au bucket S3
 os.environ["AWS_ACCESS_KEY_ID"] = os.getenv("AWS_ACCESS_KEY_ID")
@@ -42,7 +41,7 @@ def load_model():
         mlflow.set_tracking_uri(MLFLOW_TRACKING_APP_URI)
 
         # Charge le modèle depuis MLflow
-        model_uri = MODEL_URI
+        model_uri = f"models:/{MODEL_NAME}@{STAGE}"
         model = mlflow.sklearn.load_model(model_uri)
         print("Modèle chargé avec succès depuis MLflow.")
     except Exception as e: