Correction du Problème de Texte Non Pertinent

Il semble que l'OCR détecte du texte qui ne devrait pas être traduit, comme des marqueurs de sous-titres ou des métadonnées ("== sync, corrected by elderman == @elder_man"). Voici comment améliorer l'application pour gérer ce problème :

Améliorations Apportées

1. Prétraitement du Texte

J'ai ajouté une fonction cleanDetectedText qui :

• Supprime les lignes contenant des marqueurs de sous-titres comme "== sync, corrected by elderman == @elder_man"
• Élimine les timestamps et autres textes non pertinents
• Nettoie les espaces multiples et les lignes vides

2. Détection de Contenu Arabe

J'ai ajouté une fonction containsArabic qui :

• Vérifie si le texte contient des caractères arabes
• Affiche un avertissement si aucun texte arabe n'est détecté

3. Interface Utilisateur Améliorée

• Avertissements visuels : Des alertes informent l'utilisateur lorsque le texte a été nettoyé ou si aucun texte arabe n'est détecté
• Édition manuelle : L'utilisateur peut modifier le texte détecté avant la traduction
• Restauration du texte original : Un bouton permet de revenir au texte original si nécessaire

4. Modèle de Traduction Amélioré

J'ai remplacé le modèle de traduction par facebook/mbart-large-50-many-to-many-mmt qui :

• Est plus robuste pour la traduction multilingue
• Prend en charge explicitement l'arabe et l'anglais
• Permet de spécifier les langues source et cible

Comment Utiliser

1. Téléchargez une image contenant du texte en arabe ou en dialecte tunisien
2. Détectez le texte en cliquant sur le bouton "Détecter le texte"
3. Vérifiez et modifiez le texte détecté si nécessaire (supprimez les marqueurs de sous-titres ou autres textes non pertinents)
4. Traduisez le texte en cliquant sur le bouton "Traduire le texte"

Conseils pour de Meilleurs Résultats

1. Images claires : Utilisez des images avec un texte clair et bien contrasté
2. Vérifiez le texte détecté : Assurez-vous que le texte détecté est correct avant de le traduire
3. Supprimez les textes non pertinents : Supprimez manuellement tout texte qui n'est pas en arabe ou qui ne doit pas être traduit
4. Patience lors du premier chargement : Le modèle de traduction peut prendre quelques instants à se charger la première fois

Correction de l'Erreur HTTP 503 (Service Unavailable)

L'erreur HTTP 503 indique que le service Hugging Face est temporairement indisponible ou que le modèle est en cours de chargement. C'est courant avec les grands modèles comme mbart-large-50. Voici comment améliorer l'application pour gérer cette situation :

Améliorations pour Résoudre l'Erreur HTTP 503

L'erreur HTTP 503 indique que le service Hugging Face est temporairement indisponible ou que le modèle est en cours de chargement. J'ai apporté plusieurs améliorations pour résoudre ce problème :

1. Système de Traduction à Plusieurs Niveaux

J'ai implémenté un système de traduction robuste avec trois niveaux :

1. Premier niveau : Modèle Hugging Face léger (Helsinki-NLP/opus-mt-ar-en)
2. Deuxième niveau : Modèle Hugging Face plus avancé (facebook/mbart-large-50)
3. Solutions de secours : APIs gratuites (MyMemory et LibreTranslate) si les modèles Hugging Face échouent

2. Mécanisme de Nouvelle Tentative

• Attente intelligente : Si le modèle est en cours de chargement, l'application attend quelques secondes avant de réessayer
• Bouton "Réessayer" : Un bouton permet à l'utilisateur de relancer la traduction après un délai
• Tentatives automatiques : Le système essaie automatiquement jusqu'à 2 fois avant de passer aux solutions de secours

3. Messages d'Erreur Améliorés

• Erreurs spécifiques : Les messages d'erreur sont plus précis et indiquent clairement quand un modèle est en cours de chargement
• Indication de la méthode : L'application affiche quelle méthode de traduction a été utilisée (Hugging Face ou solution de secours)

4. Optimisation des Performances

• Modèle léger en premier : L'application essaie d'abord un modèle plus léger qui se charge plus rapidement
• Traitement parallèle : Si un modèle échoue, l'application passe immédiatement au suivant sans attendre

Comment Utiliser

1. Téléchargez une image contenant du texte en arabe ou en dialecte tunisien
2. Détectez le texte en cliquant sur le bouton "Détecter le texte"
3. Vérifiez et modifiez le texte détecté si nécessaire
4. Traduisez le texte en cliquant sur le bouton "Traduire le texte"
5. Si vous obtenez une erreur 503, attendez quelques instants et cliquez sur le bouton "Réessayer"

Conseils pour Éviter l'Erreur 503

1. Commencez par un texte court : Les premiers textes courts aident à "réchauffer" le modèle
2. Patience lors du premier chargement : Le premier appel peut prendre jusqu'à 30 secondes pour charger le modèle
3. Utilisez des textes simples : Les textes complexes ou très longs peuvent surcharger le modèle
4. Vérifiez votre connexion Internet : Une connexion stable est nécessaire pour les appels API