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@@ -63,27 +63,78 @@ def map_statut_expert(p2):
 # --- 3. PRÉPARATION DES DONNÉES (La version robuste) ---
 
 def prepare_input(data):
-    # 1. On définit l'ordre EXACT attendu par le modèle (ordre de ton erreur 500)
-    # On retire SIREN et Dénomination qui polluent le début de ta liste
-    clean_features = [c for c in FEATURES if c not in ["SIREN", "Dénomination de l'unité légale"]]
-    
-    # On s'assure que l'âge est bien à la fin si c'est là qu'il était lors de l'erreur
-    if "age_au_diagnostic" not in clean_features:
-        clean_features.append("age_au_diagnostic")
+    # 1. LISTE EXACTE issue de ton erreur 500 (Ordre d'entraînement)
+    # C'est cette liste qui fait foi pour l'indexation XGBoost
+    model_ordered_cols = [
+        'Tranche_effectif_num', 'risque_departemental', 'is_ess', 
+        'APE_Activités administratives et autres activités de soutien aux entreprises',
+        "APE_Activités auxiliaires de services financiers et d'assurance ",
+        'APE_Activités créatives, artistiques et de spectacle ',
+        "APE_Activités d'architecture et d'ingénierie ; activités de contrôle et analyses techniques",
+        'APE_Activités de location et location-bail',
+        'APE_Activités des agences de voyage, voyagistes, services de réservation et activités connexes',
+        'APE_Activités des services financiers, hors assurance et caisses de retraite',
+        'APE_Activités des sièges sociaux ; conseil de gestion',
+        'APE_Activités immobilières',
+        'APE_Activités juridiques et comptables',
+        "APE_Activités liées à l'emploi",
+        'APE_Activités pour la santé humaine',
+        'APE_Activités sportives, récréatives et de loisirs',
+        'APE_Autres activités spécialisées, scientifiques et techniques',
+        'APE_Autres industries manufacturières',
+        'APE_Autres services personnels',
+        'APE_Collecte, traitement et élimination des déchets ; récupération',
+        'APE_Commerce de détail, à l’exception des automobiles et des motocycles',
+        'APE_Commerce de gros, à l’exception des automobiles et des motocycles',
+        "APE_Commerce et réparation d'automobiles et de motocycles",
+        'APE_Construction de bâtiments ',
+        'APE_Enquêtes et sécurité',
+        'APE_Enseignement',
+        'APE_Entreposage et services auxiliaires des transports',
+        "APE_Fabrication d'autres produits minéraux non métalliques",
+        'APE_Fabrication de boissons',
+        'APE_Fabrication de machines et équipements n.c.a.',
+        'APE_Fabrication de meubles',
+        'APE_Fabrication de produits métalliques, à l’exception des machines et des équipements',
+        'APE_Génie civil',
+        'APE_Hébergement',
+        "APE_Imprimerie et reproduction d'enregistrements",
+        'APE_Industrie chimique',
+        "APE_Industrie de l'habillement",
+        'APE_Industries alimentaires',
+        'APE_Production de films cinématographiques, de vidéo et de programmes de télévision ; enregistrement sonore et édition musicale',
+        "APE_Production et distribution d'électricité, de gaz, de vapeur et d'air conditionné",
+        'APE_Programmation, conseil et autres activités informatiques ',
+        'APE_Publicité et études de marché',
+        'APE_Recherche-développement scientifique',
+        'APE_Restauration',
+        "APE_Réparation d'ordinateurs et de biens personnels et domestiques",
+        "APE_Réparation et installation de machines et d'équipements ",
+        "APE_Services d'information",
+        'APE_Services relatifs aux bâtiments et aménagement paysager',
+        'APE_Transports terrestres et transport par conduites',
+        "APE_Travail du bois et fabrication d'articles en bois et en liège, à l’exception des meubles ; fabrication d’articles en vannerie et sparterie",
+        'APE_Travaux de construction spécialisés ',
+        'APE_Télécommunications',
+        'APE_Édition',
+        'CJ_5710',
+        'APE_Autres_Secteurs',
+        'age_au_diagnostic'
+    ]
 
-    # 2. On crée le DataFrame avec cet ordre
-    df = pd.DataFrame(0.0, index=[0], columns=clean_features)
+    # 2. On crée le DataFrame avec cet ordre IMPOUISSANT
+    df = pd.DataFrame(0.0, index=[0], columns=model_ordered_cols)
 
-    # 3. On remplit les valeurs par NOM
+    # 3. On remplit les données
     df['age_au_diagnostic'] = 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))
     
-    # Département
+    # Risque département
     code_dep = str(data.get('code_departement', '')).strip().upper()
     df['risque_departemental'] = float(DEP_RISK_MAP.get(code_dep, 0.05))
     
-    # Mapping APE (Secteur)
+    # Mapping APE
     code_ape = str(data.get('code_ape', '')).zfill(2)
     section_name = APE_SECTION_MAP.get(code_ape)
     if section_name:
@@ -93,14 +144,11 @@ def prepare_input(data):
         else:
             df['APE_Autres_Secteurs'] = 1.0
 
-    # Mapping CJ (Juridique)
+    # Mapping CJ
     cj_prefix = str(data.get('categorie_juridique', ''))[:4]
     col_cj = f"CJ_{cj_prefix}"
     if col_cj in df.columns:
         df[col_cj] = 1.0
 
-    # 4. LE POINT CRITIQUE : on réordonne les colonnes avant de créer la DMatrix
-    # Cela garantit que la colonne 0 est bien Tranche_effectif_num
-    df_final = df[clean_features]
-    
-    return xgb.DMatrix(df_final)
+    # 4. On s'assure de l'ordre final avant DMatrix
+    return xgb.DMatrix(df[model_ordered_cols])