Update app.py

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@@ -21,38 +21,6 @@ def extract_text_from_pdf(file):
         st.error(f"Erreur lors de l'extraction du texte : {str(e)}")
         return None
 
-# Formatage des résultats de l'analyse pour un affichage clair
-def format_analysis_result(analysis_data, referential):
-    """
-    Formate les résultats de l'analyse pour un affichage clair et structuré.
-    """
-    formatted_result = f"### Analyse du CV ({referential})\n\n"
-    
-    # Exigences remplies
-    formatted_result += "#### Exigences remplies\n\n"
-    for item in analysis_data.get('fulfilled', []):
-        formatted_result += (
-            f"- **{item['category']}**\n"
-            f"  - **Exigence** : {item['requirement']}\n"
-            f"  - **Résultat** : {item['result']}\n\n"
-        )
-
-    # Lacunes ou non-conformités
-    formatted_result += "#### Lacunes ou non-conformités\n\n"
-    for item in analysis_data.get('gaps', []):
-        formatted_result += (
-            f"- **{item['category']}**\n"
-            f"  - **Exigence** : {item['requirement']}\n"
-            f"  - **Résultat** : {item['result']}\n\n"
-        )
-
-    # Recommandations
-    formatted_result += "#### Recommandations\n\n"
-    for rec in analysis_data.get('recommendations', []):
-        formatted_result += f"- **{rec['category']}** : {rec['recommendation']}\n\n"
-
-    return formatted_result
-
 # Analyse du CV avec les exigences du référentiel et Groq
 def analyze_cv_with_groq(cv_text, referential):
     """
@@ -90,13 +58,13 @@ def analyze_cv_with_groq(cv_text, referential):
     {cv_text}
 
     Fournissez une analyse détaillée en identifiant :
-    1. Les exigences remplies.
-    2. Les lacunes ou non-conformités.
-    3. Des recommandations pour combler les lacunes.
+    1. Les exigences remplies (avec justification).
+    2. Les lacunes ou non-conformités (avec explication détaillée).
+    3. Des recommandations pour combler les lacunes, adaptées au profil.
     """
 
     try:
-        response = groq.generate(prompt, max_tokens=1000, temperature=0.5, use_cot=True)
+        response = groq.generate(prompt, max_tokens=2000, temperature=0.5, use_cot=True)
         analysis_data = parse_groq_response(response)  # Fonction fictive pour parser la réponse
         return format_analysis_result(analysis_data, referential)
     except Exception as e:
@@ -111,23 +79,75 @@ def parse_groq_response(response):
     # Simulation de parsing (vous pouvez adapter selon votre API Groq)
     return {
         "fulfilled": [
-            {"category": "Éducation", "requirement": "Diplôme en sciences alimentaires", "result": "Master en food industries quality"},
-            {"category": "Expérience professionnelle", "requirement": "3 ans minimum", "result": "Plus de 3 ans d'expérience en qualité et sécurité alimentaire"}
+            {
+                "category": "Éducation",
+                "requirement": "Diplôme en sciences alimentaires ou biosciences",
+                "result": "Master en food industries quality, ce qui dépasse les exigences."
+            },
+            {
+                "category": "Expérience professionnelle",
+                "requirement": "Minimum de 3 ans d'expérience",
+                "result": "Plus de 5 ans d'expérience couvrant qualité, sécurité alimentaire et R&D."
+            }
         ],
         "gaps": [
-            {"category": "Formation Lead Auditor", "requirement": "Cours de 40 heures minimum", "result": "Cours IFS Global Markets suivi, mais durée insuffisante"}
+            {
+                "category": "Formation Lead Auditor",
+                "requirement": "Cours de Lead Auditor (40 heures minimum)",
+                "result": "Cours suivi : Lead Auditor IFS Global Markets Food v2, mais durée insuffisante."
+            }
         ],
         "recommendations": [
-            {"category": "Formation complémentaire", "recommendation": "Compléter un cours de Lead Auditor reconnu (IFS ou IRCA)"}
+            {
+                "category": "Formation complémentaire",
+                "recommendation": "Compléter un cours de Lead Auditor reconnu (IFS ou IRCA) répondant à la durée minimale de 40 heures."
+            }
         ]
     }
 
+# Formatage des résultats de l'analyse
+def format_analysis_result(analysis_data, referential):
+    """
+    Formate les résultats de l'analyse pour un affichage clair et structuré avec différenciation par couleur.
+    """
+    formatted_result = f"<h3 style='text-align: center;'>Analyse du CV ({referential})</h3><hr>"
+
+    # Exigences remplies
+    formatted_result += "<h4 style='color: green;'>Exigences remplies</h4><ul>"
+    for item in analysis_data.get('fulfilled', []):
+        formatted_result += (
+            f"<li><strong>{item['category']}</strong><br>"
+            f"<span style='color: blue;'>Exigence :</span> {item['requirement']}<br>"
+            f"<span style='color: green;'>Résultat :</span> {item['result']}</li><br>"
+        )
+    formatted_result += "</ul>"
+
+    # Lacunes ou non-conformités
+    formatted_result += "<h4 style='color: red;'>Lacunes ou non-conformités</h4><ul>"
+    for item in analysis_data.get('gaps', []):
+        formatted_result += (
+            f"<li><strong>{item['category']}</strong><br>"
+            f"<span style='color: blue;'>Exigence :</span> {item['requirement']}<br>"
+            f"<span style='color: red;'>Résultat :</span> {item['result']}</li><br>"
+        )
+    formatted_result += "</ul>"
+
+    # Recommandations
+    formatted_result += "<h4 style='color: orange;'>Recommandations</h4><ul>"
+    for rec in analysis_data.get('recommendations', []):
+        formatted_result += (
+            f"<li><strong>{rec['category']}</strong>: {rec['recommendation']}</li><br>"
+        )
+    formatted_result += "</ul>"
+
+    return formatted_result
+
 # Interface utilisateur Streamlit
 def main():
     st.title("Analyse de CV selon les référentiels GFSI")
     st.markdown("""
-    Cette application permet d'évaluer un CV en fonction des référentiels GFSI tels que BRCGS, FSSC 22000, et IFS.
-    Téléchargez un CV en PDF, sélectionnez un référentiel, et lancez l'analyse.
+    Cette application évalue un CV selon les référentiels GFSI (BRCGS, FSSC 22000, et IFS).
+    Téléchargez un CV, sélectionnez un référentiel, et obtenez une analyse détaillée.
     """)
 
     # Entrée clé API
@@ -143,7 +163,7 @@ def main():
         # Extraire le texte du CV
         cv_text = extract_text_from_pdf(uploaded_file)
         if cv_text:
-            st.markdown("### Résultat de l'analyse")
+            st.markdown("<h3>Résultat de l'analyse</h3>", unsafe_allow_html=True)
             analysis = analyze_cv_with_groq(cv_text, referential)
             if analysis:
                 st.markdown(analysis, unsafe_allow_html=True)
@@ -152,3 +172,4 @@ def main():
 
 if __name__ == "__main__":
     main()
+