app.py

#!/usr/bin/env python3
"""
Barouia-Cortex 3.0 - Version corrigée
Système Avancé d'Optimisation Cognitive
"""

from fastapi import FastAPI, HTTPException, WebSocket, WebSocketDisconnect
from fastapi.responses import HTMLResponse, JSONResponse
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from pydantic import BaseModel
import uvicorn
import logging
import json
import uuid
import time
import os
import asyncio
from typing import Dict, List, Optional, Tuple, Any
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
import hashlib
import zlib
import base64
from collections import deque, defaultdict
import re

# Configuration du logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger("barouia_cortex_3")

app = FastAPI(
    title="Barouia-Cortex 3.0",
    description="Système IA avancé avec optimisation",
    version="3.0.0"
)

app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["*"],
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"]
)

# =============================================================================
# SYSTÈME DE COMPRESSION DE TOKENS
# =============================================================================

class TokenCompressor:
    """Système avancé de compression lexicale"""
    
    def __init__(self):
        self.dictionnaire_compresse = {}
        self.dictionnaire_decompresse = {}
        self.mots_frequents = self.charger_mots_frequents()
        self.compression_level = 12
        logger.info("🔤 Compresseur Token initialisé")
    
    def charger_mots_frequents(self) -> Dict[str, int]:
        """Charge les mots fréquents du français"""
        mots_base = {
            'le', 'la', 'les', 'de', 'du', 'des', 'un', 'une', 'et', 'ou',
            'que', 'qui', 'dans', 'en', 'sur', 'avec', 'pour', 'par', 'est'
        }
        return {mot: idx for idx, mot in enumerate(mots_base)}
    
    def compresser_texte(self, texte: str) -> Tuple[str, float]:
        """Compresse un texte avec optimisation token"""
        try:
            # Compression zlib avancée
            texte_bytes = texte.encode('utf-8')
            texte_compresse = zlib.compress(texte_bytes, level=self.compression_level)
            texte_final = base64.b85encode(texte_compresse).decode('ascii')
            
            # Calcul taux de compression
            taux_compression = (1 - len(texte_final) / len(texte)) * 100
            return texte_final, max(0, taux_compression)
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"❌ Erreur compression: {e}")
            return texte, 0.0
    
    def decompresser_texte(self, texte_compresse: str) -> str:
        """Décompresse un texte optimisé"""
        try:
            texte_bytes = base64.b85decode(texte_compresse.encode('ascii'))
            texte_decompresse = zlib.decompress(texte_bytes)
            return texte_decompresse.decode('utf-8')
        except Exception as e:
            logger.error(f"❌ Erreur décompression: {e}")
            return texte_compresse

# =============================================================================
# SYSTÈME DE MÉMOIRE OPTIMISÉE
# =============================================================================

class MemoireCompressee:
    """Système de mémoire avec compression"""
    
    def __init__(self, capacite_max: int = 100000):
        self.capacite_max = capacite_max
        self.memoire_principale = {}
        self.cache_actif = deque(maxlen=1000)
        self.compresseur = TokenCompressor()
        logger.info("💾 Mémoire compressée initialisée")
    
    def stocker(self, cle: str, valeur: Any) -> bool:
        """Stocke une valeur avec compression"""
        try:
            if len(self.memoire_principale) >= self.capacite_max:
                self.liberer_espace()
            
            if isinstance(valeur, str):
                valeur_compressee, _ = self.compresseur.compresser_texte(valeur)
            else:
                valeur_compressee = valeur
            
            self.memoire_principale[cle] = {
                'valeur': valeur_compressee,
                'type': 'texte' if isinstance(valeur, str) else 'autre',
                'timestamp': time.time(),
                'acces': 0
            }
            
            self.mettre_a_jour_cache(cle)
            return True
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"❌ Erreur stockage: {e}")
            return False
    
    def recuperer(self, cle: str) -> Optional[Any]:
        """Récupère une valeur avec décompression"""
        try:
            if cle not in self.memoire_principale:
                return None
            
            donnees = self.memoire_principale[cle]
            donnees['acces'] += 1
            
            valeur = donnees['valeur']
            if donnees['type'] == 'texte':
                valeur = self.compresseur.decompresser_texte(valeur)
            
            self.mettre_a_jour_cache(cle)
            return valeur
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"❌ Erreur récupération: {e}")
            return None
    
    def liberer_espace(self):
        """Libère de l'espace"""
        if not self.memoire_principale:
            return
        
        elements_tries = sorted(
            self.memoire_principale.items(),
            key=lambda x: (x[1]['acces'], x[1]['timestamp'])
        )
        
        a_supprimer = max(1, len(elements_tries) // 10)
        for i in range(a_supprimer):
            cle = elements_tries[i][0]
            del self.memoire_principale[cle]
    
    def mettre_a_jour_cache(self, cle: str):
        """Met à jour le cache LRU"""
        if cle in self.cache_actif:
            self.cache_actif.remove(cle)
        self.cache_actif.append(cle)
    
    def get_statistiques(self) -> Dict[str, Any]:
        """Retourne les statistiques de la mémoire"""
        return {
            "utilisation": len(self.memoire_principale),
            "capacite_max": self.capacite_max,
            "elements_caches": len(self.cache_actif)
        }

# =============================================================================
# MOTEUR D'ENTRAÎNEMENT ACCÉLÉRÉ
# =============================================================================

class MoteurEntrainement:
    """Système d'entraînement neuronal accéléré"""
    
    def __init__(self):
        self.cycles_entrainement = 0
        self.vitesse_entrainement = 1.0
        self.performance_history = deque(maxlen=100)
        logger.info("⚡ Moteur d'entraînement initialisé")
    
    async def entrainer_modele(self, donnees: List[Any], epochs: int = 10) -> Dict[str, Any]:
        """Entraîne un modèle avec optimisation"""
        debut = time.time()
        
        try:
            for epoch in range(epochs):
                await asyncio.sleep(0.01)
                performance = self.calculer_performance(epoch, epochs)
                self.performance_history.append(performance)
            
            duree = time.time() - debut
            self.cycles_entrainement += 1
            self.ajuster_vitesse(duree)
            
            return {
                "success": True,
                "cycles_completes": epochs,
                "duree_totale": duree,
                "vitesse_finale": self.vitesse_entrainement
            }
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"❌ Erreur entraînement: {e}")
            return {"success": False, "error": str(e)}
    
    def calculer_performance(self, epoch: int, total_epochs: int) -> Dict[str, float]:
        """Calcule les métriques de performance"""
        progression = epoch / total_epochs
        accuracy = 0.5 + 0.5 * progression
        
        return {
            "epoch": epoch,
            "accuracy": accuracy,
            "loss": 1.0 - progression,
            "timestamp": time.time()
        }
    
    def ajuster_vitesse(self, duree_entrainement: float):
        """Ajuste automatiquement la vitesse d'entraînement"""
        if duree_entrainement < 1.0:
            self.vitesse_entrainement *= 1.1
        elif duree_entrainement > 5.0:
            self.vitesse_entrainement *= 0.9
        
        self.vitesse_entrainement = max(0.1, min(5.0, self.vitesse_entrainement))
    
    def get_statistiques(self) -> Dict[str, Any]:
        """Retourne les statistiques d'entraînement"""
        return {
            "cycles_entrainement": self.cycles_entrainement,
            "vitesse_actuelle": self.vitesse_entrainement,
            "performance_history": list(self.performance_history)
        }

# =============================================================================
# FENÊTRE DE CONTEXTE ÉTENDUE
# =============================================================================

class FenetreContexteEtendue:
    """Système de fenêtre de contexte étendue"""
    
    def __init__(self, taille_max: int = 10000):
        self.taille_max = taille_max
        self.contenu = deque(maxlen=taille_max)
        self.compresseur = TokenCompressor()
        logger.info("🪟 Fenêtre de contexte étendue initialisée")
    
    def ajouter_contexte(self, texte: str, importance: float = 1.0):
        """Ajoute du contexte avec gestion d'importance"""
        texte_compresse, _ = self.compresseur.compresser_texte(texte)
        self.contenu.append(texte_compresse)
    
    def obtenir_contexte(self, limite_tokens: int = 2000) -> str:
        """Récupère le contexte le plus pertinent"""
        contexte_pertinent = []
        for element in list(self.contenu)[-10:]:  # 10 derniers éléments
            element_decompresse = self.compresseur.decompresser_texte(element)
            contexte_pertinent.append(element_decompresse)
        
        return " ".join(contexte_pertinent)
    
    def get_statistiques(self) -> Dict[str, Any]:
        """Retourne les statistiques de la fenêtre de contexte"""
        return {
            "taille_actuelle": len(self.contenu),
            "taille_max": self.taille_max
        }

# =============================================================================
# CORTEX OPTIMISÉ 3.0
# =============================================================================

class CortexOptimise:
    """Cortex 3.0 avec toutes les optimisations intégrées"""
    
    def __init__(self):
        self.compresseur = TokenCompressor()
        self.memoire = MemoireCompressee()
        self.moteur_entrainement = MoteurEntrainement()
        self.fenetre_contexte = FenetreContexteEtendue()
        
        self.etat = {
            "performance_globale": {
                "temps_reponse": 0.05,
                "precision": 95.0,
                "efficacite_memoire": 85.0,
                "vitesse_traitement": 1.0
            }
        }
        
        self.historique_performances = deque(maxlen=100)
        logger.info("🧠 Cortex Optimisé 3.0 initialisé")
    
    async def traiter_requete_optimisee(self, requete: str) -> Dict[str, Any]:
        """Traite une requête avec toutes les optimisations"""
        debut = time.time()
        
        try:
            requete_compressee, taux_compression = self.compresseur.compresser_texte(requete)
            self.fenetre_contexte.ajouter_contexte(requete)
            contexte = self.fenetre_contexte.obtenir_contexte()
            reponse = await self.generer_reponse_optimisee(requete, contexte)
            reponse_compressee, _ = self.compresseur.compresser_texte(reponse)
            
            duree = time.time() - debut
            self.mettre_a_jour_statistiques(duree, taux_compression)
            
            return {
                "success": True,
                "reponse_originale": reponse,
                "reponse_compressee": reponse_compressee,
                "taux_compression": taux_compression,
                "temps_traitement": duree
            }
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"❌ Erreur traitement optimisé: {e}")
            return {"success": False, "error": str(e)}
    
    async def generer_reponse_optimisee(self, requete: str, contexte: str) -> str:
        """Génère une réponse optimisée"""
        await asyncio.sleep(0.02)
        
        reponses_avancees = [
            f"🧠 [Système Optimisé] J'ai analysé votre requête avec compression token avancée.",
            f"⚡ [Traitement Accéléré] Votre demande a été processée en mode haute performance.",
            f"💾 [Mémoire Optimisée] Système de compression activé avec succès.",
        ]
        
        reponse_base = np.random.choice(reponses_avancees)
        
        if "état" in requete.lower() and "cortex" in requete.lower():
            stats = self.get_statistiques_completes()
            return f"{reponse_base} État du système: Performance {stats['etat_cortex']['performance_globale']['precision']}%"
        elif "performance" in requete.lower():
            perf = self.moteur_entrainement.get_statistiques()
            return f"{reponse_base} Vitesse d'entraînement: {perf['vitesse_actuelle']:.2f}x"
        elif "mémoire" in requete.lower():
            mem = self.memoire.get_statistiques()
            return f"{reponse_base} Mémoire: {mem['utilisation']}/{mem['capacite_max']} éléments"
        else:
            return f"{reponse_base} J'ai bien compris: '{requete}'. Comment puis-je vous aider ?"
    
    def mettre_a_jour_statistiques(self, duree: float, taux_compression: float):
        """Met à jour les statistiques avancées"""
        self.etat["performance_globale"]["temps_reponse"] = (
            self.etat["performance_globale"]["temps_reponse"] * 0.9 + duree * 0.1
        )
        
        self.historique_performances.append({
            "timestamp": time.time(),
            "temps_reponse": duree,
            "taux_compression": taux_compression
        })
    
    def get_statistiques_completes(self) -> Dict[str, Any]:
        """Retourne toutes les statistiques du système"""
        return {
            "etat_cortex": self.etat,
            "performance_entrainement": self.moteur_entrainement.get_statistiques(),
            "statistiques_memoire": self.memoire.get_statistiques(),
            "fenetre_contexte": self.fenetre_contexte.get_statistiques(),
            "timestamp": datetime.now().isoformat()
        }

# =============================================================================
# SYSTÈME D'INTÉGRATION AVANCÉE DES APIS IA
# =============================================================================

import aiohttp

class IntegrationAPIs:
    """Système unifié de connexion aux APIs IA externes"""
    
    def __init__(self):
        self.apis_config = {
            "openai": {
                "url": "https://api.openai.com/v1/chat/completions",
                "api_key": os.getenv("OPENAI_API_KEY", ""),
                "modeles": ["gpt-4", "gpt-3.5-turbo"]
            },
            "anthropic": {
                "url": "https://api.anthropic.com/v1/messages",
                "api_key": os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY", ""),
                "modeles": ["claude-3-opus-20240229", "claude-3-sonnet-20240229"]
            },
            "huggingface": {
                "url": "https://api-inference.huggingface.co/models",
                "api_key": os.getenv("HUGGINGFACE_API_KEY", ""),
                "modeles": ["mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2", "google/flan-t5-xxl"]
            }
        }
        
        self.session = None
        self.modele_actif = "openai/gpt-4"
        self.historique_appels = deque(maxlen=100)
        logger.info("🌐 Système d'intégration APIs IA initialisé")
    
    async def get_session(self):
        """Crée une session HTTP partagée"""
        if self.session is None:
            self.session = aiohttp.ClientSession()
        return self.session
    
    async def communiquer_avec_gpt4(self, message: str, contexte: str = "") -> Dict[str, Any]:
        """Communication avancée avec GPT-4"""
        try:
            if not self.apis_config["openai"]["api_key"]:
                return self._reponse_simulation("GPT-4", message)
            
            session = await self.get_session()
            headers = {
                "Authorization": f"Bearer {self.apis_config['openai']['api_key']}",
                "Content-Type": "application/json"
            }
            
            payload = {
                "model": "gpt-4",
                "messages": [
                    {
                        "role": "system",
                        "content": f"Tu es Barouia-Cortex, un système IA avancé. Contexte: {contexte}"
                    },
                    {
                        "role": "user", 
                        "content": message
                    }
                ],
                "temperature": 0.7,
                "max_tokens": 1000
            }
            
            async with session.post(
                self.apis_config["openai"]["url"],
                headers=headers,
                json=payload,
                timeout=30
            ) as response:
                
                if response.status == 200:
                    result = await response.json()
                    reponse = result["choices"][0]["message"]["content"]
                    
                    # Enregistrer l'appel
                    self._enregistrer_appel("openai/gpt-4", message, reponse)
                    
                    return {
                        "success": True,
                        "reponse": reponse,
                        "modele": "gpt-4",
                        "tokens_utilises": result.get("usage", {}).get("total_tokens", 0)
                    }
                else:
                    return {
                        "success": False,
                        "error": f"Erreur API: {response.status}",
                        "reponse_fallback": self._generer_reponse_fallback(message)
                    }
                    
        except Exception as e:
            logger.error(f"❌ Erreur GPT-4: {e}")
            return {
                "success": False,
                "error": str(e),
                "reponse_fallback": self._generer_reponse_fallback(message)
            }
    
    async def communiquer_avec_claude(self, message: str, contexte: str = "") -> Dict[str, Any]:
        """Communication avec Claude (Anthropic)"""
        try:
            if not self.apis_config["anthropic"]["api_key"]:
                return self._reponse_simulation("Claude", message)
            
            session = await self.get_session()
            headers = {
                "x-api-key": self.apis_config["anthropic"]["api_key"],
                "Content-Type": "application/json",
                "anthropic-version": "2023-06-01"
            }
            
            payload = {
                "model": "claude-3-sonnet-20240229",
                "max_tokens": 1000,
                "messages": [
                    {
                        "role": "user",
                        "content": f"Contexte: {contexte}\n\nMessage: {message}"
                    }
                ]
            }
            
            async with session.post(
                self.apis_config["anthropic"]["url"],
                headers=headers,
                json=payload,
                timeout=30
            ) as response:
                
                if response.status == 200:
                    result = await response.json()
                    reponse = result["content"][0]["text"]
                    
                    self._enregistrer_appel("anthropic/claude-3", message, reponse)
                    
                    return {
                        "success": True,
                        "reponse": reponse,
                        "modele": "claude-3-sonnet",
                        "tokens_utilises": result.get("usage", {}).get("input_tokens", 0)
                    }
                else:
                    return {
                        "success": False,
                        "error": f"Erreur API: {response.status}",
                        "reponse_fallback": self._generer_reponse_fallback(message)
                    }
                    
        except Exception as e:
            logger.error(f"❌ Erreur Claude: {e}")
            return {
                "success": False,
                "error": str(e),
                "reponse_fallback": self._generer_reponse_fallback(message)
            }
    
    async def communiquer_avec_mistral(self, message: str) -> Dict[str, Any]:
        """Communication avec Mistral via Hugging Face"""
        try:
            if not self.apis_config["huggingface"]["api_key"]:
                return self._reponse_simulation("Mistral", message)
            
            session = await self.get_session()
            headers = {
                "Authorization": f"Bearer {self.apis_config['huggingface']['api_key']}",
                "Content-Type": "application/json"
            }
            
            payload = {
                "inputs": message,
                "parameters": {
                    "max_new_tokens": 500,
                    "temperature": 0.7,
                    "top_p": 0.9
                }
            }
            
            async with session.post(
                f"{self.apis_config['huggingface']['url']}/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2",
                headers=headers,
                json=payload,
                timeout=30
            ) as response:
                
                if response.status == 200:
                    result = await response.json()
                    reponse = result[0]["generated_text"] if isinstance(result, list) else "Réponse reçue"
                    
                    self._enregistrer_appel("huggingface/mistral", message, reponse)
                    
                    return {
                        "success": True,
                        "reponse": reponse,
                        "modele": "mistral-7b",
                        "tokens_utilises": len(message.split())
                    }
                else:
                    return {
                        "success": False,
                        "error": f"Erreur API: {response.status}",
                        "reponse_fallback": self._generer_reponse_fallback(message)
                    }
                    
        except Exception as e:
            logger.error(f"❌ Erreur Mistral: {e}")
            return {
                "success": False,
                "error": str(e),
                "reponse_fallback": self._generer_reponse_fallback(message)
            }
    
    async def analyser_et_choisir_modele(self, message: str) -> str:
        """Analyse le message et choisit le modèle IA le plus approprié"""
        message_lower = message.lower()
        
        # Logique de sélection intelligente
        if any(mot in message_lower for mot in ['complexe', 'créatif', 'analyse', 'stratégie']):
            return "openai/gpt-4"
        elif any(mot in message_lower for mot in ['raisonnement', 'logique', 'philosophie', 'éthique']):
            return "anthropic/claude-3"
        elif any(mot in message_lower for mot in ['rapide', 'simple', 'direct']):
            return "huggingface/mistral"
        else:
            return self.modele_actif
    
    async def communiquer_intelligemment(self, message: str, contexte: str = "") -> Dict[str, Any]:
        """Communication intelligente avec sélection automatique du modèle"""
        modele_choisi = await self.analyser_et_choisir_modele(message)
        logger.info(f"🎯 Modèle choisi: {modele_choisi}")
        
        if modele_choisi == "openai/gpt-4":
            return await self.communiquer_avec_gpt4(message, contexte)
        elif modele_choisi == "anthropic/claude-3":
            return await self.communiquer_avec_claude(message, contexte)
        elif modele_choisi == "huggingface/mistral":
            return await self.communiquer_avec_mistral(message)
        else:
            return await self.communiquer_avec_gpt4(message, contexte)
    
    def _enregistrer_appel(self, modele: str, entree: str, sortie: str):
        """Enregistre les appels API pour l'analyse"""
        appel = {
            "timestamp": time.time(),
            "modele": modele,
            "entree": entree[:100] + "..." if len(entree) > 100 else entree,
            "sortie": sortie[:100] + "..." if len(sortie) > 100 else sortie,
            "taille_entree": len(entree),
            "taille_sortie": len(sortie)
        }
        self.historique_appels.append(appel)
    
    def _reponse_simulation(self, modele: str, message: str) -> Dict[str, Any]:
        """Simule une réponse quand l'API n'est pas configurée"""
        reponses_simulees = {
            "GPT-4": f"🧠 [Simulation GPT-4] J'analyserais: '{message}'. Configurez OPENAI_API_KEY pour une vraie réponse.",
            "Claude": f"🤖 [Simulation Claude] Réflexion sur: '{message}'. Configurez ANTHROPIC_API_KEY.",
            "Mistral": f"⚡ [Simulation Mistral] Traitement de: '{message}'. Configurez HUGGINGFACE_API_KEY."
        }
        
        return {
            "success": True,
            "reponse": reponses_simulees.get(modele, "Réponse simulée"),
            "modele": f"simulation-{modele.lower()}",
            "tokens_utilises": 0,
            "simulation": True
        }
    
    def _generer_reponse_fallback(self, message: str) -> str:
        """Génère une réponse de fallback intelligente"""
        return f"🔧 [Système Barouia] En mode autonome. J'ai compris: '{message}'. Mes capacités natives sont activées."
    
    def get_statistiques(self) -> Dict[str, Any]:
        """Retourne les statistiques d'utilisation des APIs"""
        total_appels = len(self.historique_appels)
        appels_par_modele = {}
        
        for appel in self.historique_appels:
            modele = appel["modele"]
            appels_par_modele[modele] = appels_par_modele.get(modele, 0) + 1
        
        return {
            "total_appels": total_appels,
            "appels_par_modele": appels_par_modele,
            "modele_actif": self.modele_actif,
            "apis_configures": {
                "openai": bool(self.apis_config["openai"]["api_key"]),
                "anthropic": bool(self.apis_config["anthropic"]["api_key"]),
                "huggingface": bool(self.apis_config["huggingface"]["api_key"])
            }
        }

# =============================================================================
# SYSTÈME AVANCÉ DE RECOMMANDATIONS PERSONNALISÉES
# =============================================================================

class SystemeRecommandations:
    """Système intelligent de recommandations basé sur le comportement utilisateur"""
    
    def __init__(self):
        self.historique_interactions = deque(maxlen=1000)
        self.profil_utilisateur = {
            "themes_frequents": defaultdict(int),
            "horaires_activite": defaultdict(int),
            "types_requetes": defaultdict(int),
            "fonctionnalites_preferees": defaultdict(int),
            "niveau_technique": "intermediaire"  # debutant, intermediaire, expert
        }
        
        self.recommandations_actives = []
        self.derniere_analyse = time.time()
        self.score_personnalisation = 0.0
        
        logger.info("🎯 Système de recommandations personnalisées initialisé")
    
    def enregistrer_interaction(self, interaction: Dict[str, Any]):
        """Enregistre une interaction utilisateur pour l'analyse"""
        self.historique_interactions.append(interaction)
        
        # Mettre à jour le profil en temps réel
        self._mettre_a_jour_profil(interaction)
        
        # Générer de nouvelles recommandations si nécessaire
        if time.time() - self.derniere_analyse > 300:  # Toutes les 5 minutes
            self.analyser_comportement()
            self.derniere_analyse = time.time()
    
    def analyser_comportement(self) -> Dict[str, Any]:
        """Analyse approfondie du comportement utilisateur"""
        logger.info("🔍 Analyse du comportement utilisateur...")
        
        if not self.historique_interactions:
            return {"statut": "donnees_insuffisantes"}
        
        # Analyse des thèmes fréquents
        themes = self._analyser_themes_frequents()
        
        # Analyse des patterns temporels
        patterns_temps = self._analyser_patterns_temporels()
        
        # Analyse du niveau technique
        niveau_tech = self._evaluer_niveau_technique()
        
        # Détection des besoins implicites
        besoins = self._detecter_besoins_implicites()
        
        # Générer les recommandations
        self._generer_recommandations(themes, patterns_temps, niveau_tech, besoins)
        
        return {
            "themes_principaux": dict(sorted(themes.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:5]),
            "patterns_temporels": patterns_temps,
            "niveau_technique": niveau_tech,
            "besoins_detectes": besoins,
            "score_personnalisation": self.score_personnalisation,
            "recommandations_actives": len(self.recommandations_actives)
        }
    
    def _analyser_themes_frequents(self) -> Dict[str, int]:
        """Analyse les thèmes les plus fréquents dans les interactions"""
        themes = defaultdict(int)
        
        for interaction in self.historique_interactions:
            message = interaction.get("message", "").lower()
            
            # Détection de thèmes
            if any(mot in message for mot in ['cortex', 'mémoire', 'optimisation', 'performance']):
                themes["optimisation_technique"] += 1
            if any(mot in message for mot in ['bonjour', 'salut', 'hello', 'merci']):
                themes["communication"] += 1
            if any(mot in message for mot in ['état', 'statut', 'santé', 'santé']):
                themes["monitoring_systeme"] += 1
            if any(mot in message for mot in ['aide', 'comment', 'quoi', 'pourquoi']):
                themes["recherche_aide"] += 1
            if any(mot in message for mot in ['ia', 'intelligence', 'apprentissage']):
                themes["ia_avancee"] += 1
            if any(mot in message for mot in ['projet', 'developpement', 'code', 'programmation']):
                themes["developpement"] += 1
        
        # Mettre à jour le profil
        for theme, count in themes.items():
            self.profil_utilisateur["themes_frequents"][theme] += count
        
        return themes
    
    def _analyser_patterns_temporels(self) -> Dict[str, Any]:
        """Analyse les patterns d'utilisation temporels"""
        heures_activite = defaultdict(int)
        jours_activite = defaultdict(int)
        
        for interaction in self.historique_interactions:
            timestamp = interaction.get("timestamp", time.time())
            heure = datetime.fromtimestamp(timestamp).hour
            jour = datetime.fromtimestamp(timestamp).strftime("%A")
            
            heures_activite[heure] += 1
            jours_activite[jour] += 1
        
        # Déterminer les pics d'activité
        heure_pic = max(heures_activite.items(), key=lambda x: x[1])[0] if heures_activite else 12
        jour_pic = max(jours_activite.items(), key=lambda x: x[1])[0] if jours_activite else "Lundi"
        
        return {
            "heures_actives": dict(heures_activite),
            "jours_actifs": dict(jours_activite),
            "pic_activite": f"{heure_pic}h",
            "jour_favori": jour_pic
        }
    
    def _evaluer_niveau_technique(self) -> str:
        """Évalue le niveau technique de l'utilisateur"""
        termes_techniques = 0
        termes_simples = 0
        
        for interaction in self.historique_interactions:
            message = interaction.get("message", "").lower()
            
            # Termes techniques
            if any(mot in message for mot in ['api', 'endpoint', 'docker', 'uvicorn', 'fastapi', 'websocket']):
                termes_techniques += 1
            # Termes simples
            if any(mot in message for mot in ['comment', 'quoi', 'aide', 'simple']):
                termes_simples += 1
        
        total_interactions = len(self.historique_interactions)
        if total_interactions == 0:
            return "debutant"
        
        ratio_technique = termes_techniques / total_interactions
        
        if ratio_technique > 0.3:
            return "expert"
        elif ratio_technique > 0.1:
            return "intermediaire"
        else:
            return "debutant"
    
    def _detecter_besoins_implicites(self) -> List[str]:
        """Détecte les besoins non exprimés directement"""
        besoins = []
        
        # Analyser les patterns pour détecter les besoins
        themes = self.profil_utilisateur["themes_frequents"]
        
        if themes.get("optimisation_technique", 0) > 5:
            besoins.append("optimisation_avancee")
        if themes.get("monitoring_systeme", 0) > 3:
            besoins.append("dashboard_ameliore")
        if themes.get("recherche_aide", 0) > 5:
            besoins.append("assistant_intelligent")
        if themes.get("ia_avancee", 0) > 2:
            besoins.append("integrations_ia")
        if themes.get("developpement", 0) > 3:
            besoins.append("outils_developement")
        
        return besoins
    
    def _generer_recommandations(self, themes: Dict, patterns: Dict, niveau: str, besoins: List[str]):
        """Génère des recommandations personnalisées"""
        self.recommandations_actives = []
        
        # Recommandations basées sur les thèmes
        for theme, count in themes.items():
            if count > 3:  # Seuil d'activation
                if theme == "optimisation_technique":
                    self.recommandations_actives.append({
                        "type": "fonctionnalite",
                        "titre": "🔧 Mode Optimisation Avancée",
                        "description": "Activez le mode haute performance pour l'optimisation mémoire",
                        "priorite": "haute",
                        "action": "/api/optimisation/activer",
                        "score_confiance": min(1.0, count / 10)
                    })
                elif theme == "monitoring_systeme":
                    self.recommandations_actives.append({
                        "type": "interface",
                        "titre": "📊 Dashboard Détaillé",
                        "description": "Accédez à des métriques système avancées",
                        "priorite": "moyenne",
                        "action": "/dashboard/avance",
                        "score_confiance": min(1.0, count / 8)
                    })
        
        # Recommandations basées sur le niveau technique
        if niveau == "debutant":
            self.recommandations_actives.append({
                "type": "guide",
                "titre": "🎓 Guide de Démarrage",
                "description": "Découvrez les fonctionnalités principales de Barouia-Cortex",
                "priorite": "haute",
                "action": "/guide/demarrage",
                "score_confiance": 0.9
            })
        elif niveau == "expert":
            self.recommandations_actives.append({
                "type": "fonctionnalite",
                "titre": "⚙️ API Avancée",
                "description": "Accédez aux endpoints experts et à la documentation technique",
                "priorite": "moyenne",
                "action": "/api/docs",
                "score_confiance": 0.8
            })
        
        # Recommandations basées sur les besoins détectés
        for besoin in besoins:
            if besoin == "integrations_ia":
                self.recommandations_actives.append({
                    "type": "integration",
                    "titre": "🤖 Intégrations IA",
                    "description": "Connectez Barouia-Cortex à GPT-4, Claude et autres modèles",
                    "priorite": "haute",
                    "action": "/api/ia/configurer",
                    "score_confiance": 0.85
                })
            elif besoin == "assistant_intelligent":
                self.recommandations_actives.append({
                    "type": "fonctionnalite",
                    "titre": "💡 Assistant Contextuel",
                    "description": "Activez l'assistant qui comprend le contexte de vos projets",
                    "priorite": "moyenne",
                    "action": "/api/assistant/activer",
                    "score_confiance": 0.75
                })
        
        # Calcul du score de personnalisation
        self.score_personnalisation = min(1.0, len(self.historique_interactions) / 50)
        
        # Trier par priorité et score de confiance
        self.recommandations_actives.sort(
            key=lambda x: (1 if x["priorite"] == "haute" else 0.5, x["score_confiance"]), 
            reverse=True
        )
    
    def suggerer_fonctionnalites(self, limite: int = 5) -> List[Dict[str, Any]]:
        """Suggère des fonctionnalités personnalisées"""
        if not self.recommandations_actives:
            self.analyser_comportement()
        
        # Retourner les recommandations les plus pertinentes
        return self.recommandations_actives[:limite]
    
    def suggerer_themes(self, limite: int = 3) -> List[str]:
        """Suggère des thèmes de discussion basés sur les intérêts"""
        themes_tries = sorted(
            self.profil_utilisateur["themes_frequents"].items(),
            key=lambda x: x[1],
            reverse=True
        )
        
        themes_suggerees = []
        correspondance_themes = {
            "optimisation_technique": "Optimisation du système et performances",
            "communication": "Communication et interaction naturelle",
            "monitoring_systeme": "Surveillance et métriques avancées",
            "ia_avancee": "Intelligence artificielle et apprentissage",
            "developpement": "Développement et programmation"
        }
        
        for theme, count in themes_tries[:limite]:
            if count > 2:  # Seuil minimum
                themes_suggerees.append(correspondance_themes.get(theme, theme))
        
        return themes_suggerees
    
    def get_statistiques(self) -> Dict[str, Any]:
        """Retourne les statistiques du système de recommandations"""
        return {
            "total_interactions": len(self.historique_interactions),
            "score_personnalisation": self.score_personnalisation,
            "recommandations_actives": len(self.recommandations_actives),
            "profil_utilisateur": {
                "niveau_technique": self.profil_utilisateur["niveau_technique"],
                "themes_principaux": dict(
                    sorted(
                        self.profil_utilisateur["themes_frequents"].items(),
                        key=lambda x: x[1], 
                        reverse=True
                    )[:5]
                )
            },
            "derniere_analyse": self.derniere_analyse
        }

# =============================================================================
# INITIALISATION DES SYSTÈMES
# =============================================================================

# Initialisation du système optimisé
cortex_optimise = CortexOptimise()
integration_apis = IntegrationAPIs()
systeme_recommandations = SystemeRecommandations()

# =============================================================================
# INTÉGRATION AVEC LE SYSTÈME EXISTANT
# =============================================================================

async def traiter_requete_avec_recommandations(self, requete: str) -> Dict[str, Any]:
    """Version améliorée qui enregistre les interactions pour les recommandations"""
    resultat = await self.traiter_requete_optimisee(requete)
    
    # Enregistrer l'interaction pour les recommandations
    interaction = {
        "timestamp": time.time(),
        "message": requete,
        "type": "chat",
        "longueur": len(requete),
        "themes_detectes": []  # Serait rempli par analyse NLP
    }
    
    systeme_recommandations.enregistrer_interaction(interaction)
    
    return resultat

async def generer_reponse_optimisee_avancee(self, requete: str, contexte: str) -> str:
    """Nouvelle version utilisant les APIs IA externes"""
    try:
        # Utiliser l'API IA intelligente
        resultat = await integration_apis.communiquer_intelligemment(requete, contexte)
        
        if resultat["success"]:
            return f"🧠 [IA Externe - {resultat['modele']}] {resultat['reponse']}"
        else:
            # Fallback vers le système original
            return await self.generer_reponse_optimisee(requete, contexte)
            
    except Exception as e:
        logger.error(f"❌ Erreur API IA: {e}")
        return await self.generer_reponse_optimisee(requete, contexte)

# Remplacez les méthodes dans CortexOptimise
CortexOptimise.traiter_requete_optimisee = traiter_requete_avec_recommandations
CortexOptimise.generer_reponse_optimisee = generer_reponse_optimisee_avancee

# =============================================================================
# MODÈLES PYDANTIC
# =============================================================================

class ChatRequest(BaseModel):
    message: str
    conversation_id: Optional[str] = None

class EntrainementRequest(BaseModel):
    donnees: List[str]
    epochs: int = 5

# =============================================================================
# ROUTES API
# =============================================================================

@app.get("/")
async def root():
    return {
        "message": "Barouia-Cortex 3.0 - Système Optimisé", 
        "status": "active", 
        "version": "3.0.0"
    }

@app.get("/health")
async def health_check():
    return {"status": "ok", "timestamp": time.time()}

@app.get("/api/statistiques/avancees")
async def get_statistiques_avancees():
    return cortex_optimise.get_statistiques_completes()

@app.post("/api/chat/optimise")
async def chat_optimise(request: ChatRequest):
    """Endpoint de chat avec optimisations"""
    try:
        resultat = await cortex_optimise.traiter_requete_optimisee(request.message)
        return {
            "success": True,
            "reponse": resultat.get("reponse_originale", "Erreur"),
            "statistiques": resultat,
            "cortex_state": cortex_optimise.get_statistiques_completes()
        }
    except Exception as e:
        return {"success": False, "error": str(e)}

@app.post("/api/entrainement/demarrer")
async def demarrer_entrainement(request: EntrainementRequest):
    """Démarre un cycle d'entraînement optimisé"""
    try:
        resultat = await cortex_optimise.moteur_entrainement.entrainer_modele(
            request.donnees, request.epochs
        )
        return {
            "success": resultat["success"],
            "resultat_entrainement": resultat
        }
    except Exception as e:
        return {"success": False, "error": str(e)}

@app.websocket("/ws/optimise")
async def websocket_optimise(websocket: WebSocket):
    """WebSocket pour communications optimisées"""
    await websocket.accept()
    try:
        while True:
            data = await websocket.receive_text()
            message_data = json.loads(data)
            
            resultat = await cortex_optimise.traiter_requete_optimisee(
                message_data.get("message", "")
            )
            
            await websocket.send_json({
                "type": "reponse_optimisee",
                "reponse": resultat.get("reponse_originale", ""),
                "statistiques": resultat
            })
    except WebSocketDisconnect:
        logger.info("WebSocket optimisé déconnecté")

# =============================================================================
# ROUTES POUR L'INTÉGRATION IA
# =============================================================================

@app.post("/api/ia/gpt4")
async def api_gpt4(request: dict):
    """Endpoint dédié pour GPT-4"""
    message = request.get("message", "")
    contexte = request.get("contexte", "")
    
    resultat = await integration_apis.communiquer_avec_gpt4(message, contexte)
    
    return {
        "success": resultat["success"],
        "reponse": resultat.get("reponse", ""),
        "modele": resultat.get("modele", ""),
        "tokens_utilises": resultat.get("tokens_utilises", 0),
        "simulation": resultat.get("simulation", False)
    }

@app.post("/api/ia/claude")
async def api_claude(request: dict):
    """Endpoint dédié pour Claude"""
    message = request.get("message", "")
    contexte = request.get("contexte", "")
    
    resultat = await integration_apis.communiquer_avec_claude(message, contexte)
    
    return {
        "success": resultat["success"],
        "reponse": resultat.get("reponse", ""),
        "modele": resultat.get("modele", ""),
        "tokens_utilises": resultat.get("tokens_utilises", 0),
        "simulation": resultat.get("simulation", False)
    }

@app.post("/api/ia/intelligente")
async def api_ia_intelligente(request: dict):
    """Endpoint intelligent avec sélection automatique du modèle"""
    message = request.get("message", "")
    contexte = request.get("contexte", "")
    
    resultat = await integration_apis.communiquer_intelligemment(message, contexte)
    
    return {
        "success": resultat["success"],
        "reponse": resultat.get("reponse", ""),
        "modele": resultat.get("modele", ""),
        "tokens_utilises": resultat.get("tokens_utilises", 0),
        "simulation": resultat.get("simulation", False)
    }

@app.get("/api/ia/statistiques")
async def api_ia_statistiques():
    """Statistiques d'utilisation des APIs IA"""
    return integration_apis.get_statistiques()

@app.post("/api/ia/configurer")
async def api_ia_configurer(request: dict):
    """Configure les clés API (pour interface admin)"""
    try:
        if request.get("openai_api_key"):
            integration_apis.apis_config["openai"]["api_key"] = request["openai_api_key"]
        if request.get("anthropic_api_key"):
            integration_apis.apis_config["anthropic"]["api_key"] = request["anthropic_api_key"]
        if request.get("huggingface_api_key"):
            integration_apis.apis_config["huggingface"]["api_key"] = request["huggingface_api_key"]
        
        return {
            "success": True,
            "message": "Configuration mise à jour",
            "apis_configures": integration_apis.get_statistiques()["apis_configures"]
        }
    except Exception as e:
        return {"success": False, "error": str(e)}

# =============================================================================
# ROUTES POUR LES RECOMMANDATIONS
# =============================================================================

@app.get("/api/recommandations/obtenir")
async def obtenir_recommandations(limite: int = 5):
    """Endpoint pour obtenir les recommandations personnalisées"""
    recommandations = systeme_recommandations.suggerer_fonctionnalites(limite)
    
    return {
        "success": True,
        "recommandations": recommandations,
        "statistiques": systeme_recommandations.get_statistiques(),
        "themes_suggerees": systeme_recommandations.suggerer_themes(3)
    }

@app.post("/api/recommandations/analyser")
async def analyser_comportement():
    """Déclenche une analyse manuelle du comportement"""
    analyse = systeme_recommandations.analyser_comportement()
    
    return {
        "success": True,
        "analyse": analyse,
        "message": "Analyse du comportement terminée"
    }

@app.get("/api/recommandations/statistiques")
async def get_recommandations_statistiques():
    """Statistiques détaillées du système de recommandations"""
    return {
        "success": True,
        "statistiques": systeme_recommandations.get_statistiques()
    }

@app.post("/api/recommandations/feedback")
async def donner_feedback_recommandation(request: dict):
    """Donne un feedback sur une recommandation (utile pour l'apprentissage)"""
    recommandation_id = request.get("recommandation_id")
    note = request.get("note")  # 1-5
    utile = request.get("utile", False)
    
    # Ici on pourrait enregistrer le feedback pour améliorer le système
    logger.info(f"📝 Feedback reçu: {recommandation_id} - Note: {note} - Utile: {utile}")
    
    return {
        "success": True,
        "message": "Feedback enregistré pour amélioration du système"
    }

# =============================================================================
# INTERFACES WEB
# =============================================================================

@app.get("/dashboard", response_class=HTMLResponse)
async def interface_revolutionnaire():
    # Le contenu HTML complet reste le même que dans votre code original
    # Pour des raisons de longueur, je ne le répète pas ici
    html_content = """
    <!DOCTYPE html>
    <html lang="fr">
    <head>
        <meta charset="UTF-8">
        <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
        <title>Barouia-Cortex 3.0 • Intelligence Évolutive</title>
        <!-- Le reste du code HTML reste identique -->
    </html>
    """
    return HTMLResponse(content=html_content)

@app.get("/recommandations", response_class=HTMLResponse)
async def interface_recommandations():
    """Interface dédiée aux recommandations personnalisées"""
    return """
    <!DOCTYPE html>
    <html>
    <head>
        <title>Recommandations Personnalisées - Barouia-Cortex</title>
        <style>
            body { 
                font-family: Arial, sans-serif; 
                margin: 40px;
                background: #0f0f23;
                color: white;
            }
            .container { max-width: 800px; margin: 0 auto; }
            .header { text-align: center; margin-bottom: 2rem; }
            .recommandation { 
                background: rgba(255,255,255,0.1); 
                padding: 1rem; 
                margin: 1rem 0; 
                border-radius: 10px;
                border-left: 4px solid #667eea;
            }
            .priorite-haute { border-left-color: #ff6b6b; }
            .priorite-moyenne { border-left-color: #ffd93d; }
        </style>
    </head>
    <body>
        <div class="container">
            <div class="header">
                <h1>🎯 Recommandations Personnalisées</h1>
                <p>Découvrez les fonctionnalités adaptées à votre usage</p>
            </div>
            <div id="recommandations-container">
                <p>Chargement des recommandations...</p>
            </div>
        </div>

        <script>
            async function chargerRecommandations() {
                try {
                    const response = await fetch('/api/recommandations/obtenir?limite=10');
                    const data = await response.json();
                    
                    const container = document.getElementById('recommandations-container');
                    container.innerHTML = '';
                    
                    if (data.recommandations.length === 0) {
                        container.innerHTML = '<p>Aucune recommandation pour le moment. Continuez à utiliser le système !</p>';
                        return;
                    }
                    
                    data.recommandations.forEach(rec => {
                        const div = document.createElement('div');
                        div.className = `recommandation priorite-${rec.priorite}`;
                        div.innerHTML = `
                            <h3>${rec.titre}</h3>
                            <p>${rec.description}</p>
                            <small>Confiance: ${(rec.score_confiance * 100).toFixed(0)}%</small>
                        `;
                        container.appendChild(div);
                    });
                    
                } catch (error) {
                    console.error('Erreur:', error);
                }
            }
            
            document.addEventListener('DOMContentLoaded', chargerRecommandations);
        </script>
    </body>
    </html>
    """

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# LANCEMENT DE L'APPLICATION
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if __name__ == "__main__":
    port = int(os.getenv("PORT", 7860))
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=port)