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@@ -36,11 +36,32 @@ class AgricultureAnalyzer:
             print(f"📋 Dataset ID: {dataset_id}")
             print(f"📋 Token disponible: {'Oui' if hf_token else 'Non'}")
             
-            self.df = load_dataset(
+            # Tentative de chargement direct
+            dataset = load_dataset(
                 dataset_id, 
                 split="train", 
                 token=hf_token
-            ).to_pandas()
+            )
+            
+            print(f"📊 Dataset chargé: {len(dataset)} exemples")
+            
+            # Conversion en pandas avec gestion d'erreur
+            try:
+                self.df = dataset.to_pandas()
+                print("✅ Conversion to_pandas() réussie")
+            except Exception as pandas_error:
+                print(f"❌ Erreur to_pandas(): {pandas_error}")
+                print("🔄 Tentative de conversion manuelle...")
+                
+                # Conversion manuelle
+                data_list = []
+                for i, item in enumerate(dataset):
+                    data_list.append(item)
+                    if i < 5:  # Afficher les 5 premiers pour debug
+                        print(f"📋 Exemple {i}: {list(item.keys())}")
+                
+                self.df = pd.DataFrame(data_list)
+                print(f"✅ Conversion manuelle réussie: {len(self.df)} lignes")
             
             print(f"📊 Données chargées: {len(self.df)} lignes")
             print(f"📊 Colonnes disponibles: {list(self.df.columns)}")
@@ -60,18 +81,6 @@ class AgricultureAnalyzer:
             
             print(f"📊 Avant nettoyage: {initial_len} lignes")
             print(f"📊 Après nettoyage: {len(self.df)} lignes")
-            
-            if len(self.df) > 0:
-                herbicides_count = (self.df['familleprod'] == 'Herbicides').sum() if 'familleprod' in self.df.columns else 0
-                cultures_count = self.df['libelleusag'].nunique() if 'libelleusag' in self.df.columns else 0
-                print(f"📊 Herbicides présents: {herbicides_count} interventions")
-                print(f"📊 Cultures: {cultures_count} types différents")
-                
-                return f"✅ Données chargées avec succès : {len(self.df)} enregistrements"
-            else:
-                self.df = None
-                return "❌ Aucune donnée valide après nettoyage"
-                
         except Exception as e:
             print(f"❌ Erreur lors du chargement depuis Hugging Face: {str(e)}")
             print(f"❌ Type d'erreur: {type(e).__name__}")