Update app.py

app.py

@@ -19,7 +19,7 @@ modeles_disponibles = {
 def predire(image, mouvements_selectionnes):
     # Vérifier qu'au moins un mouvement est sélectionné
     if not mouvements_selectionnes:
-        return "⚠️ Veuillez sélectionner au moins un mouvement pictural à analyser."
+        return None, gr.update(value="⚠️ **Veuillez sélectionner au moins un mouvement pictural à analyser.**", visible=True)
     
     # Prétraitement
     image_resized = tf.image.resize(image, (224, 224)) / 255.0
@@ -37,7 +37,7 @@ def predire(image, mouvements_selectionnes):
     
     # Si aucun mouvement n'atteint 50%
     if not mouvements_reconnus:
-        return "❌ Aucun des mouvements picturaux sélectionnés n'a été reconnu."
+        return None, gr.update(value="❌ **Aucun des mouvements picturaux sélectionnés n'a été reconnu.**", visible=True)
     
     # Tri par probabilité décroissante
     mouvements_tries = sorted(mouvements_reconnus.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
@@ -81,7 +81,7 @@ def predire(image, mouvements_selectionnes):
     
     fig.data[0].textfont = dict(color='black', size=14, family="Arial")
     
-    return fig
+    return fig, gr.update(visible=False)
 
 # === Interface Gradio ===
 with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
@@ -106,11 +106,12 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
         
         with gr.Column(scale=1):
             output_plot = gr.Plot(label="Résultats de la classification")
+            output_message = gr.Markdown(visible=False)
     
     analyser_btn.click(
         fn=predire,
         inputs=[image_input, mouvements_checkbox],
-        outputs=output_plot
+        outputs=[output_plot, output_message]
     )
     
     gr.Markdown(