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@@ -65,18 +65,17 @@ def map_statut_expert(p2):
 def prepare_input(data):
     # On crée le DataFrame avec les colonnes exactes du modèle
     df = pd.DataFrame(0.0, index=[0], columns=FEATURES)
-    
-    # 1. Variables numériques directes
-    # Attention au nom de la colonne âge : doit être identique à ton secret FEATURES
-    col_age = 'age_au_diagnostic' if 'age_au_diagnostic' in FEATURES else 'age_estime'
-    df[col_age] = float(data.get('age_estime', 0))
+
+    if 'age_au_diagnostic' in FEATURES:
+        df['age_au_diagnostic'] = float(data.get('age_estime', 0))
+    else:
+        df['age_estime'] = float(data.get('age_estime', 0))
     
     df['Tranche_effectif_num'] = float(data.get('Tranche_effectif_num', 0))
     df['is_ess'] = int(data.get('is_ess', 0))
     
     # 2. GESTION DU DÉPARTEMENT (Sauvetage de la Corse)
     code_dep = str(data.get('code_departement', '')).strip().upper()
-    # On cherche la valeur dans le mapping S3, sinon 0.05 par défaut
     df['risque_departemental'] = float(DEP_RISK_MAP.get(code_dep, 0.05))
     
     # 3. Mapping APE (Via S3)