Premier déploiement - captionneur d'images CPU optimisé

app.py

@@ -9,9 +9,9 @@ start = time.time()
 # Modèle BLIP-base (990M paramètres) - bon compromis qualité/vitesse
 # Alternative plus rapide : "nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning"
 captioner = pipeline(
-    "image-to-text",
+    "image-text-to-text",  # Changement ici : image-to-text → image-text-to-text
     model="Salesforce/blip-image-captioning-base",
-    device=-1  # Force CPU
+    device=-1
 )
 
 print(f"✅ Modèle chargé en {time.time() - start:.1f} secondes")