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+from gliner import GLiNER
+from typing import List
+
+def run_ner(model, texts: List[str], labels_list: List[str], threshold=0.4):
+    """
+    Exécute la reconnaissance d'entités nommées (NER) sur une liste de textes.
+
+    Paramètres:
+    - model: modèle GLiNER chargé.
+    - texts: liste de textes à analyser.
+    - labels_list: liste des labels NER à détecter.
+    - threshold: seuil de confiance pour les prédictions.
+
+    Retourne:
+    - ner_results: liste de dictionnaires contenant les entités détectées pour chaque texte.
+    """
+    ner_results = []
+    for text in texts:
+        try:
+            # Prédire les entités pour le texte
+            entities = model.predict_entities(text, labels_list, threshold=threshold)
+            ner_results.append(entities)
+        except Exception as e:
+            ner_results.append([])
+    return ner_results