diff --git a/modules/ai_media.py b/modules/ai_media.py
index c4ac7f2..5704848 100644
--- a/modules/ai_media.py
+++ b/modules/ai_media.py
@@ -5,26 +5,6 @@ import concurrent.futures
 import base64
 from modules.logger import log_event
 
-def obtenir_modele_image_hf_dynamique(api_key: str) -> str:
-    """Interroge le Hub HF pour trouver le modèle image gratuit le plus populaire ET actif (warm)."""
-    url = "https://huggingface.co/api/models"
-    params = {
-        "pipeline_tag": "text-to-image",
-        "sort": "downloads",
-        "direction": -1,
-        "inference": "warm", # GARANTIT que le modèle est gratuit et en ligne
-        "limit": 3
-    }
-    headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"} if api_key else {}
-    try:
-        resp = requests.get(url, headers=headers, params=params, timeout=5)
-        if resp.status_code == 200 and len(resp.json()) > 0:
-            return resp.json()[0]["id"]
-    except Exception:
-        pass
-    # Secours absolu si l'API de liste ne répond pas
-    return "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
-
 def generer_image_cloudflare(prompt: str) -> bytes:
     account_id = os.getenv("CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID")
     api_token = os.getenv("CLOUDFLARE_API_TOKEN")
@@ -79,20 +59,30 @@ def generer_image_huggingface(prompt: str) -> tuple:
     api_key = os.getenv("HUGGINGFACE_API_KEY")
     if not api_key: return None, "Clé API manquante", None
     
-    # Sélection dynamique HF + Utilisation de la passerelle de secours réseau (router)
-    modele_cible = obtenir_modele_image_hf_dynamique(api_key)
-    url = f"https://router.huggingface.co/hf-inference/models/{modele_cible}"
-    headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
+    # LISTE DE REPLI HF : Modèles garantis sur le tier 100% gratuit
+    modeles_gratuits = [
+        "runwayml/stable-diffusion-v1-5", # L'indestructible par défaut
+        "prompthero/openjourney",         # Excellent pour un style Midjourney
+        "stabilityai/stable-diffusion-2-1"
+    ]
     
-    try:
-        resp = requests.post(url, headers=headers, json={"inputs": prompt}, timeout=120)
-        if resp.status_code == 200: 
-            return resp.content, "Succès", modele_cible
-        else:
-            return None, f"Erreur HTTP {resp.status_code} : {resp.text}", modele_cible
-    except Exception as e:
-        log_event("WARNING", "MEDIA", f"Échec HF : {e}")
-        return None, f"Exception système : {str(e)}", "Inconnu"
+    for modele_cible in modeles_gratuits:
+        url = f"https://router.huggingface.co/hf-inference/models/{modele_cible}"
+        headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
+        
+        try:
+            resp = requests.post(url, headers=headers, json={"inputs": prompt}, timeout=60)
+            if resp.status_code == 200: 
+                return resp.content, "Succès", modele_cible
+            else:
+                log_event("WARNING", "MEDIA", f"Échec HF ({modele_cible}) : {resp.status_code} - {resp.text}")
+                continue # Le modèle a été rejeté, on tente immédiatement le suivant
+        except Exception as e:
+            log_event("WARNING", "MEDIA", f"Exception HF ({modele_cible}) : {str(e)}")
+            continue
+            
+    # Si la boucle se termine sans aucun succès
+    return None, "Tous les modèles gratuits ont été rejetés (410) ou sont indisponibles", "Inconnu"
 
 def generer_les_images(prompt: str, fichiers: list, premium: bool) -> tuple:
     trace = []