Set clean Retina cover photo on Organization Card

README.md

@@ -1,26 +1,9 @@
 ---
-title: WannaGoTech — Reconnaissance Vocale Médicale et Radiologique
-colorFrom: blue
-colorTo: indigo
+title: WannaGoTech
 sdk: static
 pinned: false
 ---
 
-<p align="left">
-  <img src="https://huggingface.co/WannaGoTech/WannaMedASR/resolve/main/brand/WannaMed_Header_Universal.svg" alt="WannaMed • WannaGoTech" width="232" height="46" />
-</p>
-
-### **WannaGoTech** — Reconnaissance Vocale Médicale et Radiologique en Langue Française (`0,48 %` CER • `99,52 %` de précision)
-
-**WannaGoTech** ([wannago.tech](https://wannago.tech)) développe **[WannaMed ASR v2](https://huggingface.co/WannaGoTech/WannaMedASR)** pour la suite clinique **[WannaMed](https://wannamed.com)**. Spécialisé par adaptation LoRA en 3 étapes (`196` matrices = `392` tenseurs `FP32` sans perte sur `Qwen3-ASR-1.7B`) à partir de **`36 057` comptes rendus d'imagerie et de consultation vérifiés sans faute**, **`289` dictées vocales de médecins (`WAV PCM 16-bit, 16 kHz`)**, **`13 219` termes Dragon Médical** et **`41 744` règles médicales et pharmacologiques (`SNOMED CT`)**, le modèle atteint **`0,48 %` d'erreur caractère (`CER`)** et **`0,82 %` d'erreur mot (`WER`)** sur le protocole d'évaluation Hold-Out strict (`0 %` de recouvrement avec l'entraînement).
-
-| Protocole d'évaluation (`jiwer` Levenshtein • Hold-Out 0 % fuite) | **WannaMedASR v2 (`1,7B`)** | `Qwen3-ASR-1.7B` (Base) | `Whisper Large-v3-Turbo` | Réduction d'erreur vs Whisper |
-| :--- | :---: | :---: | :---: | :---: |
-| **Dictée Clinique Gold (`30` voix médecins non-vues)** | **`0,48 %` CER / `0,82 %` WER** (`99,52 %`) | `4,14 %` CER / `15,13 %` WER | `14,90 %` CER / `31,09 %` WER | **`31,0x` plus précis** |
-| **Imagerie 9 Modalités (`30` cas IRM, TDM, Écho non-vus)** | **`0,41 %` CER / `0,74 %` WER** (`99,59 %`) | `3,84 %` CER / `13,10 %` WER | `15,86 %` CER / `43,38 %` WER | **`38,7x` plus précis** |
-| **Référentiel Public `AWANNABY SNOMED CT + PxCorpus` (`30` cas)** | **`0,56 %` CER / `0,89 %` WER** (`99,44 %`) | `15,72 %` CER / `22,37 %` WER | `11,98 %` CER / `24,34 %` WER | **`27,3x` plus précis** |
-
-- **Modèle et méthodologie (`1,7B` • `3-Stage LoRA`)** : [https://huggingface.co/WannaGoTech/WannaMedASR](https://huggingface.co/WannaGoTech/WannaMedASR)
-- **Espace de jeu audio temps réel (`16 kHz PCM` & `ZeroGPU A10G`)** : [https://huggingface.co/spaces/WannaGoTech/WannaMedASR](https://huggingface.co/spaces/WannaGoTech/WannaMedASR)
-- **Dataset public du benchmark Hold-Out (`90` cas non-vus)** : [https://huggingface.co/datasets/WannaGoTech/WannaMedASR-French-Clinical-Benchmark](https://huggingface.co/datasets/WannaGoTech/WannaMedASR-French-Clinical-Benchmark)
-- **Site officiel et licences (`GPU BF16 Lossless` & `CPU OpenVINO INT8_ASYM`)** : [wannamed.com](https://wannamed.com) • [wannamed.com/asr/](https://wannamed.com/asr/) • [wannago.tech](https://wannago.tech) • [contact@wannamed.com](mailto:contact@wannamed.com)
+<a href="https://huggingface.co/WannaGoTech/WannaMedASR">
+  <img src="https://huggingface.co/WannaGoTech/WannaMedASR/resolve/main/brand/WannaGoTech_Cover.png" width="100%" alt="WannaGoTech — WannaMed ASR v2" />
+</a>