# 🔧 Solution Ultime pour les Erreurs de Parsing

## 🚨 Problèmes Identifiés

1. **Erreur PyArrow** : `Failed to parse string: 'Coué - ' as a scalar of type double`
2. **Erreur d'encodage** : `'ascii' codec can't encode character '\xe9'`
3. **Noms de fichiers** : Accents dans "Expérimentale" et "Kerguéhennec"

## ✅ Solution Finale : Force String Loading

### Nouvelle Approche

Au lieu de lutter avec le parsing automatique, forçons **tout en string** dès le chargement du dataset avec une configuration personnalisée.

### Code de Solution

```python
# Configuration CSV avec tous les types en string
csv_config = {
    "sep": ",",
    "encoding": "utf-8",
    "dtype": str,  # Force tout en string
    "na_filter": False,  # Pas de conversion NaN
    "keep_default_na": False,  # Pas de valeurs NA par défaut
}

# Chargement avec configuration personnalisée
try:
    dataset = load_dataset(
        dataset_id, 
        token=hf_token,
        **csv_config  # Force le parsing en string
    )
except Exception:
    # Fallback vers chargement manuel
    # ... reste du code de fallback
```

### Avantages

1. **✅ Évite le parsing automatique** problématique
2. **✅ Gère les accents** correctement  
3. **✅ Pas de conflit de types** (tout en string)
4. **✅ Conversion manuelle** après chargement si nécessaire

## 🎯 Mise à Jour Recommandée

### Priorité 1 : Simple et Robuste

Plutôt que les multiple fallbacks complexes, utilisez :

```python
def load_data(self):
    try:
        # Force tout en string dès le chargement
        dataset = load_dataset(
            dataset_id,
            token=hf_token,
            data_files="*.csv",  # Seulement les CSV
            sep=",",
            encoding="utf-8", 
            dtype=str,
            na_filter=False
        )
        
        df = dataset['train'].to_pandas()
        
        # Conversion manuelle des colonnes numériques
        if 'millesime' in df.columns:
            df['millesime'] = pd.to_numeric(df['millesime'], errors='coerce')
        
        # ... reste de l'analyse
        
    except Exception as e:
        print(f"Erreur: {e}")
        raise Exception("Dataset requis mais non accessible")
```

## 🚀 Résultat Attendu

Cette approche devrait **éliminer complètement** :
- ✅ Les erreurs de parsing PyArrow
- ✅ Les problèmes d'encodage 
- ✅ Les conflits de types automatiques
- ✅ La complexité des multiples fallbacks

**Application simple, robuste et fonctionnelle !** 🎯✨