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@@ -36,9 +36,9 @@ You can use this model directly with a pipeline for token classification:
 ```python
 >>>from transformers import pipeline
 >>>pipe = pipeline(model="ChouBERT/ChouBERT-16-plant-health-ner", aggregation_strategy="simple")
->>>pipe(" Attaque de rouille brune en Dordogne sur du blé tendre variété Oregrain !")
-[]
 >>>pipe("Soupe de poisson toute prête de carrefour avec fromage râpé, croûtons à l'ail et rouille #TeamFeignasse.")
+[]
+>>>pipe(" Attaque de rouille brune en Dordogne sur du blé tendre variété Oregrain !")
 [{'entity_group': 'Maladie',
   'score': 0.80249035,
   'word': '',