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-import streamlit as st
-import os
-from dotenv import load_dotenv
-import google.generativeai as genai
-from PyPDF2 import PdfReader
-from docx import Document
-
-# Chargement des variables d'environnement
-load_dotenv()
-API_KEY = os.getenv("API_KEY")
-
-# Configuration de l'API Gemini
-genai.configure(api_key=API_KEY)
-
-def extract_text_from_pdf(pdf_file):
-    reader = PdfReader(pdf_file)
-    text = ""
-    for page in reader.pages:
-        text += page.extract_text()
-    return text
-
-def extract_text_from_docx(docx_file):
-    doc = Document(docx_file)
-    text = ""
-    for para in doc.paragraphs:
-        text += para.text + "\n"
-    return text
-
-def analyze_documents(resume_text, job_description):
-    custom_prompt = f"""
-    Analysez le CV suivant en fonction de la description de poste fournie. Vérifiez rigoureusement chaque ligne de la description de poste et évaluez la correspondance exacte avec le CV. 
-    Respectez strictement les normes ATS et attribuez des scores uniquement aux éléments corrects. Identifiez :
-    1. Le pourcentage de correspondance entre le CV et la description de poste
-    2. Une liste précise des mots-clés manquants
-    3. Une synthèse finale de l'adéquation globale en 3 points
-    4. Des recommandations concrètes pour améliorer le CV avec des exemples
-
-    Présentez les résultats dans l'ordre ci-dessus sans numérotation. 
-    Conservez strictement ce format à chaque analyse. 
-    Ne modifiez surtout pas la structure du modèle.
-    Titre obligatoire : Analyse de CV ATS
-
-    Description de poste : {job_description}
-    CV : {resume_text}
-    """
-
-    model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')
-    response = model.generate_content(custom_prompt)
-    return response.text
-
-def rephrase_text(text):
-    custom_prompt = f"""
-    Reformulez le texte suivant selon les normes ATS en ajoutant des mesures quantifiables et des améliorations concrètes :
-    Titre obligatoire : Texte reformulé
-    Texte original : {text}
-    """
-
-    model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')
-    response = model.generate_content(custom_prompt)
-    return response.text
-
-def display_resume(file):
-    file_type = file.name.split('.')[-1].lower()
-    if file_type == 'pdf':
-        reader = PdfReader(file)
-        text = ""
-        for page in reader.pages:
-            text += page.extract_text()
-        st.text_area("Contenu du CV analysé", text, height=400)
-    elif file_type == 'docx':
-        doc = Document(file)
-        text = ""
-        for para in doc.paragraphs:
-            text += para.text + "\n"
-        st.text_area("Contenu du CV analysé", text, height=400)
-    else:
-        st.error("Format de fichier non supporté. Veuillez uploader un PDF ou DOCX.")
-
-st.set_page_config(page_title="Système d'Évaluation ATS", layout="wide")
-
-st.sidebar.title("Navigation")
-page = st.sidebar.radio("Aller à", ["Analyseur de CV", "Réécriture ATS", "Modèles ATS"])
-
-if page == "Analyseur de CV":
-    st.title("📄🔍 Système d'Évaluation ATS")
-    st.write("Analysez votre CV par rapport à une description de poste pour optimiser votre candidature.")
-
-    job_description = st.text_area("Description de poste :")
-    resume = st.file_uploader("Uploader votre CV (PDF ou DOCX)", type=["pdf", "docx"])
-
-    if resume:
-        st.write("CV uploadé :")
-        display_resume(resume)
-
-    if st.button("Analyser la correspondance"):
-        if job_description and resume:
-            with st.spinner("Analyse en cours..."):
-                resume.seek(0)
-                file_type = resume.name.split('.')[-1].lower()
-                if file_type == 'pdf':
-                    resume_text = extract_text_from_pdf(resume)
-                elif file_type == 'docx':
-                    resume_text = extract_text_from_docx(resume)
-                
-                analysis = analyze_documents(resume_text, job_description)
-                
-                st.markdown(analysis)
-                
-                if "pourcentage de correspondance" in analysis.lower():
-                    match_line = [line for line in analysis.split('\n') if "pourcentage de correspondance" in line.lower()][0]
-                    match_percentage = ''.join(filter(str.isdigit, match_line))
-                    if match_percentage:
-                        st.write(f"Correspondance avec le poste : {match_percentage}%")
-                        st.progress(int(match_percentage))
-
-                st.success("Analyse terminée !")
-        else:
-            st.error("Veuillez saisir la description de poste et uploader un CV.")
-
-elif page == "Réécriture ATS":
-    st.title("🔮 Réécriture ATS")
-    st.write("Optimisez vos phrases pour passer les filtres ATS avec des formulations quantifiables.")
-
-    text_to_rephrase = st.text_area("Texte à reformuler :")
-    
-    if st.button("Générer la réécriture"):
-        if text_to_rephrase:
-            with st.spinner("Réécriture en cours..."):
-                rephrased_text = rephrase_text(text_to_rephrase)
-                st.write(rephrased_text)
-                st.success("Réécriture terminée !")
-        else:
-            st.error("Veuillez saisir le texte à reformuler.")
-
-elif page == "Modèles ATS":
-    st.title("📄📝 Modèles ATS Gratuits")
-    st.write("Téléchargez des modèles de CV optimisés pour les systèmes ATS :")
-
-    templates = {
-        "Modèle 1": "https://docs.google.com/document/d/1NWFIz-EZ1ZztZSdXfrrcdffSzG-uermd/edit",
-        "Modèle 2": "https://docs.google.com/document/d/1xO7hvK-RQSb0mjXRn24ri3AiDrXx6qt8/edit",
-        "Modèle 3": "https://docs.google.com/document/d/1fAukvT0lWXns3VexbZjwXyCAZGw2YptO/edit",
-        "Modèle 4": "https://docs.google.com/document/d/1htdoqTPDnG-T0OpTtj8wUOIfX9PfvqhS/edit",
-        "Modèle 5": "https://docs.google.com/document/d/1uTINCs71c4lL1Gcb8DQlyFYVqzOPidoS/edit",
-        "Modèle 6": "https://docs.google.com/document/d/1KO9OuhY7l6dn2c5xynpCOIgbx5LWsfb0/edit"
-    }
-
-    cols = st.columns(3)
-    for index, (template_name, template_link) in enumerate(templates.items()):
-        col = cols[index % 3]
-        col.markdown(f"""
-            <div style="text-align:center">
-                <iframe src="https://drive.google.com/file/d/{template_link.split('/')[-2]}/preview" width="200" height="250"></iframe>
-                <br>
-                <a href="{template_link}" target="_blank">{template_name}</a>
-            </div>
+import streamlit as st
+import os
+#from dotenv import load_dotenv
+import google.generativeai as genai
+from PyPDF2 import PdfReader
+from docx import Document
+
+# Chargement des variables d'environnement
+#load_dotenv()
+#API_KEY = os.getenv("API_KEY")
+
+#prise en charge par hugging face
+API_KEY = os.environ.get("API_KEY")  # Récupère la clé depuis les paramètres du Space
+
+
+# Configuration de l'API Gemini
+genai.configure(api_key=API_KEY)
+
+def extract_text_from_pdf(pdf_file):
+    reader = PdfReader(pdf_file)
+    text = ""
+    for page in reader.pages:
+        text += page.extract_text()
+    return text
+
+def extract_text_from_docx(docx_file):
+    doc = Document(docx_file)
+    text = ""
+    for para in doc.paragraphs:
+        text += para.text + "\n"
+    return text
+
+def analyze_documents(resume_text, job_description):
+    custom_prompt = f"""
+    Analysez le CV suivant en fonction de la description de poste fournie. Vérifiez rigoureusement chaque ligne de la description de poste et évaluez la correspondance exacte avec le CV. 
+    Respectez strictement les normes ATS et attribuez des scores uniquement aux éléments corrects. Identifiez :
+    1. Le pourcentage de correspondance entre le CV et la description de poste
+    2. Une liste précise des mots-clés manquants
+    3. Une synthèse finale de l'adéquation globale en 3 points
+    4. Des recommandations concrètes pour améliorer le CV avec des exemples
+
+    Présentez les résultats dans l'ordre ci-dessus sans numérotation. 
+    Conservez strictement ce format à chaque analyse. 
+    Ne modifiez surtout pas la structure du modèle.
+    Titre obligatoire : Analyse de CV ATS
+
+    Description de poste : {job_description}
+    CV : {resume_text}
+    """
+
+    model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')
+    response = model.generate_content(custom_prompt)
+    return response.text
+
+def rephrase_text(text):
+    custom_prompt = f"""
+    Reformulez le texte suivant selon les normes ATS en ajoutant des mesures quantifiables et des améliorations concrètes :
+    Titre obligatoire : Texte reformulé
+    Texte original : {text}
+    """
+
+    model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')
+    response = model.generate_content(custom_prompt)
+    return response.text
+
+def display_resume(file):
+    file_type = file.name.split('.')[-1].lower()
+    if file_type == 'pdf':
+        reader = PdfReader(file)
+        text = ""
+        for page in reader.pages:
+            text += page.extract_text()
+        st.text_area("Contenu du CV analysé", text, height=400)
+    elif file_type == 'docx':
+        doc = Document(file)
+        text = ""
+        for para in doc.paragraphs:
+            text += para.text + "\n"
+        st.text_area("Contenu du CV analysé", text, height=400)
+    else:
+        st.error("Format de fichier non supporté. Veuillez uploader un PDF ou DOCX.")
+
+st.set_page_config(page_title="Système d'Évaluation ATS", layout="wide")
+
+st.sidebar.title("Navigation")
+page = st.sidebar.radio("Aller à", ["Analyseur de CV", "Réécriture ATS", "Modèles ATS"])
+
+if page == "Analyseur de CV":
+    st.title("📄🔍 Système d'Évaluation ATS")
+    st.write("Analysez votre CV par rapport à une description de poste pour optimiser votre candidature.")
+
+    job_description = st.text_area("Description de poste :")
+    resume = st.file_uploader("Uploader votre CV (PDF ou DOCX)", type=["pdf", "docx"])
+
+    if resume:
+        st.write("CV uploadé :")
+        display_resume(resume)
+
+    if st.button("Analyser la correspondance"):
+        if job_description and resume:
+            with st.spinner("Analyse en cours..."):
+                resume.seek(0)
+                file_type = resume.name.split('.')[-1].lower()
+                if file_type == 'pdf':
+                    resume_text = extract_text_from_pdf(resume)
+                elif file_type == 'docx':
+                    resume_text = extract_text_from_docx(resume)
+                
+                analysis = analyze_documents(resume_text, job_description)
+                
+                st.markdown(analysis)
+                
+                if "pourcentage de correspondance" in analysis.lower():
+                    match_line = [line for line in analysis.split('\n') if "pourcentage de correspondance" in line.lower()][0]
+                    match_percentage = ''.join(filter(str.isdigit, match_line))
+                    if match_percentage:
+                        st.write(f"Correspondance avec le poste : {match_percentage}%")
+                        st.progress(int(match_percentage))
+
+                st.success("Analyse terminée !")
+        else:
+            st.error("Veuillez saisir la description de poste et uploader un CV.")
+
+elif page == "Réécriture ATS":
+    st.title("🔮 Réécriture ATS")
+    st.write("Optimisez vos phrases pour passer les filtres ATS avec des formulations quantifiables.")
+
+    text_to_rephrase = st.text_area("Texte à reformuler :")
+    
+    if st.button("Générer la réécriture"):
+        if text_to_rephrase:
+            with st.spinner("Réécriture en cours..."):
+                rephrased_text = rephrase_text(text_to_rephrase)
+                st.write(rephrased_text)
+                st.success("Réécriture terminée !")
+        else:
+            st.error("Veuillez saisir le texte à reformuler.")
+
+elif page == "Modèles ATS":
+    st.title("📄📝 Modèles ATS Gratuits")
+    st.write("Téléchargez des modèles de CV optimisés pour les systèmes ATS :")
+
+    templates = {
+        "Modèle 1": "https://docs.google.com/document/d/1NWFIz-EZ1ZztZSdXfrrcdffSzG-uermd/edit",
+        "Modèle 2": "https://docs.google.com/document/d/1xO7hvK-RQSb0mjXRn24ri3AiDrXx6qt8/edit",
+        "Modèle 3": "https://docs.google.com/document/d/1fAukvT0lWXns3VexbZjwXyCAZGw2YptO/edit",
+        "Modèle 4": "https://docs.google.com/document/d/1htdoqTPDnG-T0OpTtj8wUOIfX9PfvqhS/edit",
+        "Modèle 5": "https://docs.google.com/document/d/1uTINCs71c4lL1Gcb8DQlyFYVqzOPidoS/edit",
+        "Modèle 6": "https://docs.google.com/document/d/1KO9OuhY7l6dn2c5xynpCOIgbx5LWsfb0/edit"
+    }
+
+    cols = st.columns(3)
+    for index, (template_name, template_link) in enumerate(templates.items()):
+        col = cols[index % 3]
+        col.markdown(f"""
+            <div style="text-align:center">
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+            </div>
         """, unsafe_allow_html=True)