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api.py

@@ -264,6 +264,15 @@ def predict(input_data: PredictionInput):
             status_code=400,
             detail=f"Features importantes manquantes: {missing_important_features}"
         )
+    else:
+        #Vérifier que les features importantes ne sont pas vides (np.nan ou None) sinon lever une exception
+        empty_important_features = [feat for feat in important_features if input_data.features.get(feat) in [None, np.nan]]
+        if len(empty_important_features) > 0:
+            logger.error("Features importantes vides: " + ", ".join(empty_important_features))
+            raise HTTPException(
+                status_code=400,
+                detail=f"Features importantes vides: {empty_important_features}"
+            )
 
     try:
         # Réordonner les features selon l'ordre des colonnes du CSV