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+import streamlit as st
+from PyPDF2 import PdfReader
+import pandas as pd
+from groq import Groq  # Assurez-vous que la bibliothèque `groq` est installée correctement
+
+# Fonction pour configurer le client Groq
+def get_groq_client(api_key):
+    """Initialise et renvoie un client Groq avec la clé API."""
+    try:
+        return Groq(api_key=api_key)
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Erreur lors de la configuration du client Groq : {str(e)}")
+        return None
+
+# Extraction de texte depuis un PDF
+def extract_text_from_pdf(file):
+    try:
+        reader = PdfReader(file)
+        text = " ".join(page.extract_text() for page in reader.pages if page.extract_text())
+        return text
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Erreur lors de l'extraction du texte : {str(e)}")
+        return None
+
+# Analyse du CV avec l'API Groq et référentiel
+def analyze_cv_with_groq(cv_text, referential, groq_client, model="llama-3.1-70b-versatile"):
+    referential_data = REFERENTIALS.get(referential, {})
+    general_requirements = referential_data.get("General_Requirements", {})
+    qualifications = referential_data.get("Qualifications", {})
+    audit_experience = referential_data.get("Audit_Experience", {})
+    advanced_requirements = referential_data.get("Advanced_Requirements", {})
+
+    prompt = f"""
+    Vous êtes un expert en évaluation des compétences selon les référentiels GFSI ({referential}).
+    Analysez ce CV, sans citer le nom du candidat (toujours faire référence en le nommant : le candidat), pour vérifier sa conformité avec les exigences suivantes :
+    Général :
+    {general_requirements}
+    Qualifications :
+    {qualifications}
+    Expérience en audit :
+    {audit_experience}
+    Exigences avancées :
+    {advanced_requirements}
+    Contenu du CV :
+    {cv_text}
+    Fournissez une analyse détaillée rédigée en langue française, de manière professionnelle et complète, en identifiant :
+    1. Les exigences remplies.
+    2. Les lacunes ou non-conformités.
+    3. Des recommandations pour combler les lacunes par rapport aux exigences strictes du référentiel.
+    """
+    
+    try:
+        messages = [
+            {"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant spécialisé dans l'analyse de conformité selon des référentiels GFSI."},
+            {"role": "user", "content": prompt}
+        ]
+        response = groq_client.chat.completions.create(
+            messages=messages,
+            model=model,
+            max_tokens=1000,
+            temperature=0.2
+        )
+        return response.choices[0].message.content
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Erreur lors de l'analyse du CV : {str(e)}")
+        return None
+
+# Génération d'une conclusion
+def generate_conclusion(analysis):
+    if "non-conformité" in analysis:
+        return "Le candidat répond partiellement aux exigences du référentiel sélectionné. Des améliorations spécifiques sont recommandées."
+    else:
+        return "Le candidat satisfait pleinement aux exigences du référentiel sélectionné."
+
+# Interface utilisateur principale
+def main():
+    st.title("Analyse de CV selon les référentiels GFSI")
+    st.markdown("""
+    Bienvenue sur l'outil d'analyse de CV GFSI. Utilisez cet outil pour évaluer un CV selon les référentiels tels que BRCGS, FSSC 22000, et IFS.
+    """)
+
+    # Saisie de la clé API par l'utilisateur
+    api_key = st.text_input("Entrez votre clé API Groq :", type="password")
+    if not api_key:
+        st.warning("Veuillez entrer votre clé API pour continuer.")
+        return
+
+    groq_client = get_groq_client(api_key)
+    if not groq_client:
+        return
+
+    # Chargement du fichier PDF
+    uploaded_file = st.file_uploader("Téléchargez un fichier PDF (CV)", type="pdf")
+    referential = st.selectbox("Sélectionnez un référentiel", list(REFERENTIALS.keys()))
+    
+    if uploaded_file and referential:
+        cv_text = extract_text_from_pdf(uploaded_file)
+        if cv_text:
+            st.markdown("### Résultat de l'analyse")
+            analysis = analyze_cv_with_groq(cv_text, referential, groq_client)
+            if analysis:
+                st.markdown(f"<div style='font-size:16px;line-height:1.6;'>{analysis}</div>", unsafe_allow_html=True)
+                conclusion = generate_conclusion(analysis)
+                st.markdown(f"""
+                <div style="background-color:#dff0d8;padding:10px;border-radius:5px;margin-top:20px;">
+                    <strong>Conclusion :</strong> {conclusion}
+                </div>
+                """, unsafe_allow_html=True)
+        else:
+            st.error("Impossible d'extraire le texte du CV. Vérifiez que le fichier PDF est lisible.")
+    else:
+        st.info("Veuillez télécharger un fichier PDF et sélectionner un référentiel pour lancer l'analyse.")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()