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@@ -19,6 +19,9 @@ L'objectif de ce modèle est de savoir si un **article de presse** traite du **s
 
 Le modèle final présenté n'est évidemment **pas parfait** et possède des **biais**. En effet, certains choix du modèles peuvent être discutables : ceci provient du **périmètre de définition** de la notion de **climat**.
 
+Pour tester le modèle avec le langage Python, il y a **deux solutions** :
+- Soit en **téléchargeant le modèle** avec la bibliothèque Python [transformers](https://pypi.org/project/transformers/)
+
 Pour tester le modèle, il suffit d'installer la bibliothèque Python [transformers](https://pypi.org/project/transformers/) dans un environnement virtuel et exécuter le code suivant :
 ```python
 from transformers import pipeline
@@ -27,10 +30,30 @@ pipe = pipeline("text-classification", model="pierre-loic/climate-news-articles"
 sentence = "Guerre en Ukraine, en direct : le président allemand appelle à ne pas « bloquer » Washington pour la livraison d’armes à sous-munitions"
 print(pipe(sentence))
 ```
-
 ```
 [{'label': 'NE TRAITE PAS DU CLIMAT', 'score': 0.6566330194473267}]
 ```
+- Soit en appelant l'**API** d'Hugging Face avec la bibliothèque Python [requests](https://pypi.org/project/requests/)
+
+Pour appeler l'**API** d'Hugging Face, il vous faut un **token** que vous pouvez récupérer dans votre espace personnel. Il ne vous plus qu'à exécuter le code suivant :
+```python
+import requests
+
+API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/pierre-loic/climate-news-articles"
+headers = {"Authorization": "Bearer xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"}
+
+def query(payload):
+	response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
+	return response.json()
+	
+output = query({
+	"inputs": "Canicule : deux nouveaux départements du Sud-Est placés en vigilance orange lundi",
+})
+print(output)
+```
+```
+[[{'label': 'TRAITE DU CLIMAT', 'score': 0.511335015296936}, {'label': 'NE TRAITE PAS DU CLIMAT', 'score': 0.48866504430770874}]]
+```
 
 ## 🔎 Le détail du travail d'entrainement