Update src/streamlit_app.py

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@@ -127,12 +127,18 @@ if selected_page == "Accueil":
 elif selected_page == "Dataset principal":
     st.header("Exploration du dataset principal")
     
+    # Chargement du dataset
     try:
         df = load_csv_from_s3(s3, S3_BUCKET_NAME, "data/fraudTest.csv")
         st.subheader("Aperçu des données")
         st.dataframe(df.head(5))
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Erreur lors du chargement du dataset : {e}")
+    
+    st.markdown("---")
 
-        # Répartition des paiements frauduleux
+    # Répartition des paiements frauduleux
+    try:
         fraud_counts = df["is_fraud"].value_counts()
         fraud_percent = df["is_fraud"].value_counts(normalize=True) * 100
         df_plot = pd.DataFrame({
@@ -147,15 +153,30 @@ elif selected_page == "Dataset principal":
         fig.update_traces(textinfo='label+percent+value', pull=[0.05]*len(df_plot))
         st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
         st.subheader(f"👉 Taux de fraude : **{df['is_fraud'].mean()*100:.2f}%**")
-        st.markdown("---")
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Erreur lors de la visualisation de la répartition des fraudes : {e}")
+    
+    st.markdown("---")
 
-        # Image des features principales
-        st.subheader("Regardons également les principales features prises en compte par le modèle prédictif")
+    # Image des performances du modèle
+    st.subheader("Voici les performances du modèle de prédiction utilisé")
+    try:
+        perf_img = load_image_from_s3(s3, S3_BUCKET_NAME, "images/aucpr.png")
+        if perf_img:
+            st.image(perf_img, use_container_width=False)
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Erreur lors du chargement de l'image des performances : {e}")
+    
+    st.markdown("---")
+
+    # Image des features principales
+    st.subheader("Regardons également les principales features prises en compte par le modèle prédictif")
+    try:
         features_img = load_image_from_s3(s3, S3_BUCKET_NAME, "images/features.png")
         if features_img:
             st.image(features_img, use_container_width=False)
     except Exception as e:
-        st.error(f"Erreur lors du chargement du dataset : {e}")
+        st.error(f"Erreur lors du chargement de l'image des features : {e}")
 
 # --- PAGE 3 : REPORTING S3 ---
 elif selected_page == "Reporting S3":