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 ## Reinforce 
 
-Le fichier reinforce_cartpole.py est composer d'un agent (Neural Network) et le l'entrainement d'un model pour le problème du CartPole.
+The file reinforce_cartpole.py is composed of an agent (Neural Network) and the training of a model for the CartPole problem.
 
-Le graphique de l'évolution des recompenses totales aux cours des épisodes est présent dans le fichier : image.png
+
+The graph of the evolution of the total rewards during the episodes is present in the file : image.png
 
 
 ## Stable-Baselines3
 
-Le fichier a2c_sb3_cartpole.py comporte un model pour resoudre le problème du CartPole en utilisant un algorithme Advantage Actor-Critic (A2C) grace à la bilbiothèque Stable-Baselines3.
+The file a2c_sb3_cartpole.py contains a model to solve the CartPole problem using an Advantage Actor-Critic (A2C) algorithm with the Stable-Baselines3 library.
 
 ## Hugging Face Hub
+
+I uploaded my model on huggingface :
 https://huggingface.co/manonghelfi/a2c_cartpole/tree/main
 
-J'ai téléchargé mon model sur huggingface avec les commandes python suivantes : 
+With the following python commands: 
 
 ```
 from huggingface_sb3 import push_to_hub
@@ -26,13 +29,12 @@ push_to_hub(
 )
 ```
 
-
-Aprés mettre identifié grace à la commande : `huggingface-cli login`
+After identifying with the command : `huggingface-cli login`
 
 ## Weights & Biases
-Le run du model est présent ici : https://wandb.ai/ghelfi/cartpole-training/runs/06exlpbm
+The run of the model is here : https://wandb.ai/ghelfi/cartpole-training/runs/06exlpbm
 
-Réalisé grace au code ci dessous : 
+Realized with the code below: 
 ```
 import wandb
 wandb.init(project='cartpole-training')