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game_engine.py

@@ -508,9 +508,9 @@ def export_to_clean_dataset(session_data: list[dict], dataset_name: str = DATASE
     if not DATASET_AVAILABLE:
         return "❌ Modules dataset non disponibles"
     
-    hf_token = os.getenv("HF_TOKEN")
+    hf_token = os.getenv("HF_TOKEN") or os.getenv("tk_calcul_ocr")  # Support des deux noms
     if not hf_token:
-        return "❌ Token HuggingFace manquant"
+        return "❌ Token HuggingFace manquant (HF_TOKEN ou tk_calcul_ocr)"
     
     try:
         print(f"\n🚀 === EXPORT VERS DATASET CALCUL OCR ===")

image_processing.py

@@ -80,8 +80,9 @@ def optimize_image_for_ocr(image_dict: dict | np.ndarray | Image.Image | None) -
         else:
             pil_image = image.convert('RGB')
 
-        # Redimensionner si nécessaire pour optimiser OCR
-        max_size = 300
+        # Redimensionner AGRESSIVEMENT pour optimiser OCR (16x16 patches)
+        # 128x128 = 64 patches vs 300x300 = 351 patches (5.5x plus rapide !)
+        max_size = 128  # Optimisé pour TrOCR
         if pil_image.size[0] > max_size or pil_image.size[1] > max_size:
             pil_image.thumbnail((max_size, max_size), Image.Resampling.LANCZOS)
 
@@ -139,13 +140,13 @@ def recognize_number_fast_with_image(image_dict: dict | np.ndarray | Image.Image
         if optimized_image is None:
             return "0", None, None
 
-        # OCR rapide - optimisé pour les nombres de calculs
+        # OCR rapide - optimisé pour TrOCR (moins de patches, plus rapide)
         pixel_values = processor(images=optimized_image, return_tensors="pt").pixel_values
 
         generated_ids = model.generate(
             pixel_values,
-            max_length=5,  # Augmenté pour les calculs plus complexes
-            num_beams=1,
+            max_length=4,  # Retour à 4 pour les calculs (plus rapide)
+            num_beams=1,   # Pas de beam search (plus rapide)
             do_sample=False,
             pad_token_id=processor.tokenizer.pad_token_id
         )