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@@ -19,6 +19,19 @@ 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, 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
+
+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}]
+```
+
 ## 🔎 Le détail du travail d'entrainement
 
 ### La méthodologie utilisée