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-title: Application Deep8learning
-emoji: 🚀
+title: Application Cardiaque
+emoji: 🫀
 colorFrom: red
-colorTo: red
-sdk: docker
-app_port: 8501
-tags:
-- streamlit
+colorTo: pink
+sdk: streamlit
+sdk_version: "1.32.2"
+app_file: app.py
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-short_description: il s'agit d'une application pour le deep learning
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-# Welcome to Streamlit!
+# 🫀 Application de Prédiction Cardiaque
+
+Cette application Streamlit prédit le **risque de décès** chez les patients souffrant d'insuffisance cardiaque à partir de données cliniques.
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+## 🚀 Fonctionnalités
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+- Prédiction individuelle (formulaire patient)
+- Prédiction en lot (chargement de fichier CSV)
+- Visualisation des probabilités de survie/décès
+- Historique des prédictions dans la session
+- Interface multi-pages via Streamlit
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+## 📁 Fichiers nécessaires
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+- `app.py` : le script principal Streamlit
+- `meilleur_modele.pkl` : modèle ML entraîné
+- `scaler.pkl` : standardiseur utilisé pour la mise à l'échelle
+- `requirements.txt` : dépendances Python
 
-Edit `/src/streamlit_app.py` to customize this app to your heart's desire. :heart:
+## 🧪 Données attendues
+
+Les colonnes suivantes doivent être présentes pour les prédictions par fichier :
+- age, anaemia, creatinine_phosphokinase, diabetes, ejection_fraction,
+  high_blood_pressure, platelets, serum_creatinine, serum_sodium, sex, smoking, time
+
+## 🔧 Déploiement
+
+Déployez cette application sur [Hugging Face Spaces](https://huggingface.co/spaces) avec les fichiers ci-dessus.
+
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-If you have any questions, checkout our [documentation](https://docs.streamlit.io) and [community
-forums](https://discuss.streamlit.io).
+🧠 Modèle entraîné avec `RandomForestClassifier` sur le jeu de données "attaque_cardiaque".