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@@ -35,17 +35,15 @@ def predict(image):
     # Calculer les scores de confiance avec softmax
     probs = torch.nn.functional.softmax(logits, dim=-1)[0]
     
-    # Obtenir les indices des trois classes les plus probables
-    top_3_indices = torch.topk(probs, 3).indices.tolist()
+    # Obtenir l'indice de la classe la plus probable
+    predicted_class_idx = probs.argmax().item()
     
-    # Obtenir les labels et les scores de confiance pour les trois classes les plus probables
-    top_3_labels_and_scores = [(id2label[str(idx)], probs[idx].item()) for idx in top_3_indices]
+    # Obtenir le label et le score de confiance de la classe la plus probable
+    predicted_label = id2label[str(predicted_class_idx)]
+    confidence_score = probs[predicted_class_idx].item()
     
-    # Formater les résultats
-    results = [f"{label}: {score:.2f}" for label, score in top_3_labels_and_scores]
-    
-    # Retourner les résultats
-    return "\n".join(results)
+    # Retourner le label et le score de confiance
+    return f"{predicted_label}: {confidence_score:.2f}"
 
 # Créer l'interface Gradio
 image = gr.Image(type="pil")