data / interface.py
Tracy André
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"""
Module d'interface utilisateur avec Gradio
"""
import os
# Désactiver les analytics Gradio dès le début
os.environ["GRADIO_ANALYTICS_ENABLED"] = "False"
import gradio as gr
from data_loader import DataLoader
from analyzer import AgricultureAnalyzer
from visualizations import AgricultureVisualizer
from config import GRADIO_CONFIG
class AgricultureInterface:
"""Classe responsable de l'interface utilisateur Gradio"""
def __init__(self):
self.data_loader = DataLoader()
self.analyzer = AgricultureAnalyzer()
self.visualizer = AgricultureVisualizer()
self._initialize_data()
def _initialize_data(self):
"""Initialise les données au démarrage avec gestion d'erreur"""
try:
print("🔄 Initialisation des données...")
self.data_loader.load_data()
if self.data_loader.has_data():
self.analyzer.set_data(self.data_loader.get_data())
self.analyzer.analyze_data()
self.visualizer.set_data(
self.data_loader.get_data(),
self.analyzer.get_risk_analysis()
)
print("✅ Initialisation réussie")
else:
print("⚠️ Aucune donnée disponible au démarrage")
except Exception as e:
print(f"❌ Erreur lors de l'initialisation: {e}")
# L'application peut continuer même si l'initialisation échoue
def refresh_data(self):
"""Rafraîchit toutes les données avec gestion d'erreur robuste"""
try:
print("🔄 Rafraîchissement des données...")
# Chargement des données
try:
self.data_loader.load_data()
except Exception as e:
print(f"❌ Erreur lors du chargement: {e}")
return self._get_error_outputs("Erreur lors du chargement des données")
if self.data_loader.has_data():
try:
# Analyse des données
self.analyzer.set_data(self.data_loader.get_data())
self.analyzer.analyze_data()
self.visualizer.set_data(
self.data_loader.get_data(),
self.analyzer.get_risk_analysis()
)
# Génération des outputs avec gestion d'erreur individuelle
return (
self._safe_get_summary_stats(),
self._safe_create_culture_analysis(),
self._safe_create_risk_distribution(),
self._safe_create_risk_visualization(),
self._safe_get_recommendations()
)
except Exception as e:
print(f"❌ Erreur lors de l'analyse: {e}")
return self._get_error_outputs(f"Erreur lors de l'analyse: {str(e)[:100]}...")
else:
print("⚠️ Aucune donnée disponible après chargement")
return self._get_error_outputs("Aucune donnée disponible")
except Exception as e:
print(f"❌ Erreur critique dans refresh_data: {e}")
return self._get_error_outputs("Erreur critique lors du rafraîchissement")
def _get_error_outputs(self, error_message):
"""Retourne des outputs d'erreur standardisés"""
try:
empty_fig = self.visualizer._create_error_plot("❌ Erreur", error_message)
return (
f"❌ {error_message}",
empty_fig,
empty_fig,
empty_fig,
f"❌ {error_message}"
)
except:
# Fallback ultime si même la création d'erreur échoue
return (
"❌ Erreur critique",
None,
None,
None,
"❌ Erreur critique"
)
def _safe_get_summary_stats(self):
"""Récupère les statistiques avec gestion d'erreur"""
try:
return self.analyzer.get_summary_stats()
except Exception as e:
print(f"❌ Erreur dans get_summary_stats: {e}")
return "❌ Erreur lors de la génération des statistiques"
def _safe_create_culture_analysis(self):
"""Crée l'analyse des cultures avec gestion d'erreur"""
try:
return self.visualizer.create_culture_analysis()
except Exception as e:
print(f"❌ Erreur dans create_culture_analysis: {e}")
return self.visualizer._create_error_plot("❌ Erreur", "Impossible de créer l'analyse des cultures")
def _safe_create_risk_distribution(self):
"""Crée la distribution des risques avec gestion d'erreur"""
try:
return self.visualizer.create_risk_distribution()
except Exception as e:
print(f"❌ Erreur dans create_risk_distribution: {e}")
return self.visualizer._create_error_plot("❌ Erreur", "Impossible de créer la distribution des risques")
def _safe_create_risk_visualization(self):
"""Crée la visualisation des risques avec gestion d'erreur"""
try:
return self.visualizer.create_risk_visualization()
except Exception as e:
print(f"❌ Erreur dans create_risk_visualization: {e}")
return self.visualizer._create_error_plot("❌ Erreur", "Impossible de créer la visualisation des risques")
def _safe_get_recommendations(self):
"""Récupère les recommandations avec gestion d'erreur"""
try:
return self.analyzer.get_low_risk_recommendations()
except Exception as e:
print(f"❌ Erreur dans get_low_risk_recommendations: {e}")
return "❌ Erreur lors de la génération des recommandations"
def create_interface(self):
"""Crée l'interface Gradio"""
with gr.Blocks(title="🌾 Analyse Adventices Agricoles CRA", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
gr.Markdown("""
# 🌾 Analyse des Adventices Agricoles - CRA Bretagne
**Objectif**: Anticiper et réduire la pression des adventices dans les parcelles agricoles bretonnes
Cette application analyse les données historiques pour identifier les parcelles les plus adaptées
à la culture de plantes sensibles comme le pois ou le haricot.
""")
with gr.Tabs():
with gr.TabItem("📊 Vue d'ensemble"):
self._create_overview_tab()
with gr.TabItem("🎯 Analyse des Risques"):
self._create_risk_analysis_tab()
with gr.TabItem("🌾 Recommandations"):
self._create_recommendations_tab()
with gr.TabItem("ℹ️ À propos"):
self._create_about_tab()
# Bouton de rafraîchissement
refresh_btn = gr.Button("🔄 Actualiser les données", variant="secondary")
# Connecter le bouton de rafraîchissement
refresh_btn.click(
self.refresh_data,
outputs=[
self.stats_output,
self.culture_plot,
self.risk_dist_plot,
self.risk_plot,
self.reco_output
]
)
return demo
def _create_overview_tab(self):
"""Crée l'onglet de vue d'ensemble avec gestion d'erreur"""
try:
gr.Markdown("## Statistiques générales des données agricoles")
self.stats_output = gr.Markdown(self._safe_get_summary_stats())
with gr.Row():
self.culture_plot = gr.Plot(self._safe_create_culture_analysis())
self.risk_dist_plot = gr.Plot(self._safe_create_risk_distribution())
except Exception as e:
print(f"❌ Erreur lors de la création de l'onglet vue d'ensemble: {e}")
gr.Markdown("❌ Erreur lors de la création de l'interface")
def _create_risk_analysis_tab(self):
"""Crée l'onglet d'analyse des risques avec gestion d'erreur"""
try:
gr.Markdown("## Cartographie des risques adventices par parcelle")
self.risk_plot = gr.Plot(self._safe_create_risk_visualization())
gr.Markdown("""
**Interprétation du graphique**:
- **Axe X**: Surface de la parcelle (hectares)
- **Axe Y**: IFT Herbicide approximatif
- **Couleur**: Niveau de risque adventice
- **Taille**: Nombre d'herbicides utilisés
Les parcelles vertes (risque faible) sont idéales pour les cultures sensibles.
""")
except Exception as e:
print(f"❌ Erreur lors de la création de l'onglet analyse des risques: {e}")
gr.Markdown("❌ Erreur lors de la création de l'interface d'analyse des risques")
def _create_recommendations_tab(self):
"""Crée l'onglet des recommandations avec gestion d'erreur"""
try:
self.reco_output = gr.Markdown(self._safe_get_recommendations())
gr.Markdown("""
## 💡 Conseils pour la gestion des adventices
### Parcelles à Très Faible Risque (Vertes)
- ✅ **Idéales pour pois et haricot**
- ✅ Historique d'usage herbicide minimal
- ✅ Pression adventice faible attendue
### Parcelles à Faible Risque (Vert clair)
- ⚠️ Surveillance légère recommandée
- ✅ Conviennent aux cultures sensibles avec précautions
### Parcelles à Risque Modéré/Élevé (Orange/Rouge)
- ❌ Éviter pour cultures sensibles
- 🔍 Rotation nécessaire avant implantation
- 📈 Surveillance renforcée des adventices
### Stratégies alternatives
- **Rotation longue**: 3-4 ans avant cultures sensibles
- **Cultures intermédiaires**: CIPAN pour réduire la pression
- **Techniques mécaniques**: Hersage, binage
- **Biostimulants**: Renforcement naturel des cultures
""")
except Exception as e:
print(f"❌ Erreur lors de la création de l'onglet recommandations: {e}")
gr.Markdown("❌ Erreur lors de la création de l'interface de recommandations")
def _create_about_tab(self):
"""Crée l'onglet à propos"""
gr.Markdown("""
## 🎯 Méthodologie
Cette analyse se base sur :
### Calcul de l'IFT (Indice de Fréquence de Traitement)
- **IFT ≈ Quantité appliquée / Surface de parcelle**
- Indicateur de l'intensité des traitements herbicides
### Classification des risques
- **TRÈS FAIBLE**: IFT = 0, aucun herbicide
- **FAIBLE**: IFT < 1, usage minimal
- **MODÉRÉ**: IFT < 3, usage modéré
- **ÉLEVÉ**: IFT < 5, usage important
- **TRÈS ÉLEVÉ**: IFT ≥ 5, usage intensif
### Données analysées
- **Source**: Station Expérimentale de Kerguéhennec
- **Période**: Campagne 2025
- **Variables**: Interventions, produits, quantités, surfaces
---
**Développé pour le Hackathon CRA Bretagne** 🏆
*Application d'aide à la décision pour une agriculture durable*
""")
def launch(self):
"""Lance l'interface"""
demo = self.create_interface()
demo.launch(**GRADIO_CONFIG)