Update src/streamlit_app.py

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 import streamlit as st
 import pandas as pd
-import numpy as np
-import plotly.graph_objects as go
 import os
 
 # ==============================================================================
-# 1. CONFIGURATION ET VISIBILITÉ TOTALE (CSS BRUTE FORCE)
+# 1. STYLE CSS V2 (FOCUS LISIBILITÉ & SAISIE)
 # ==============================================================================
-st.set_page_config(
-    page_title="Brake Performance Lab",
-    layout="wide",
-    page_icon="🚲"
-)
+st.set_page_config(page_title="Brake Lab V2", layout="centered")
 
 st.markdown("""
     <style>
-    /* 1.1 FOND BLANC ET TEXTE NOIR GLOBAL */
-    .stApp, [data-testid="stSidebar"], .main { 
-        background-color: #FFFFFF !important; 
-    }
-    
-    /* 1.2 TYPOGRAPHIE : FORCE LE NOIR SUR TOUT */
-    h1, h2, h3, h4, h5, h6, p, li, label, span, div, .stMarkdown { 
-        color: #000000 !important; 
-        font-family: 'Arial', sans-serif !important;
-    }
-
-    /* 1.3 SIDEBAR : CONTRASTE ET ESPACEMENT */
-    [data-testid="stSidebar"] [data-testid="stVerticalBlock"] { 
-        gap: 0.1rem !important; 
-        padding-top: 0rem !important; 
-    }
-    hr { 
-        border-top: 1px solid #000 !important; 
-        margin: 0.5rem 0 !important; 
-    }
-
-    /* 1.4 WIDGETS : SELECTBOX (FIX NOIR SUR NOIR) */
-    div[data-baseweb="select"], div[role="combobox"], .stSelectbox { 
-        border: 2px solid #000000 !important; 
-        background-color: #FFFFFF !important; 
-    }
-    div[data-baseweb="select"] * { 
-        color: #000000 !important; 
-    }
+    .stApp { background-color: #FFFFFF !important; }
+    * { color: #000000 !important; font-family: 'Arial', sans-serif; }
     
-    /* MENU DÉROULANT (OPTIONS) */
-    div[role="listbox"] ul li { 
-        background-color: #FFFFFF !important; 
-        color: #000000 !important; 
-    }
-    div[role="listbox"] ul li:hover { 
-        background-color: #0082C3 !important; 
-        color: #FFFFFF !important; 
-    }
-
-    /* 1.5 INPUTS : TEXTE BLANC SUR FOND NOIR (TA DEMANDE) */
-    input[type="number"], .stNumberInput div[data-baseweb="input"] input {
+    /* STYLE INPUT : Texte BLANC sur fond NOIR (Ta signature) */
+    input[type="number"] {
         color: #FFFFFF !important;
         background-color: #1E1E1E !important;
-        border-radius: 4px !important;
+        border-radius: 8px !important;
         font-weight: bold !important;
-        border: 1px solid #000 !important;
+        font-size: 20px !important;
+        height: 60px !important;
+        text-align: center !important;
     }
 
-    /* 1.6 EXPANDERS ET SLIDERS */
-    .streamlit-expanderHeader, .st-ae, .st-af, .st-ag, .st-ai { 
-        color: #000000 !important; 
-        font-weight: bold !important; 
-    }
-    
-    /* 1.7 DASHBOARD : COLONNES ET MÉTRIQUES */
-    [data-testid="column"] { 
-        padding: 15px !important; 
-        border: 2px solid #000000 !important; 
-        border-radius: 10px !important; 
-        background-color: #FFFFFF !important; 
-        margin-bottom: 10px;
-    }
-    [data-testid="stMetricValue"] { 
-        font-weight: 900 !important; 
-        color: #000000 !important; 
-    }
-    
-    /* 1.8 NORMES : BADGES TEXTE BLANC / FOND COULEUR */
-    .alert-red { 
-        color: #FFFFFF !important; 
-        background-color: #B71C1C !important; 
-        font-weight: 900 !important; 
-        padding: 10px; 
-        border-radius: 5px; 
-        text-align: center; 
-        margin-top: 5px; 
-        border: 1px solid #000;
+    /* Boite de résultat Performance */
+    .perf-box {
+        padding: 30px;
+        border: 4px solid #000000;
+        border-radius: 15px;
+        background-color: #FFFFFF;
+        text-align: center;
+        margin-top: 20px;
     }
-    .check-green { 
-        color: #FFFFFF !important; 
-        background-color: #1B5E20 !important; 
-        font-weight: 900 !important; 
-        padding: 10px; 
-        border-radius: 5px; 
-        text-align: center; 
-        margin-top: 5px; 
-        border: 1px solid #000;
+    .perf-value {
+        font-size: 50px;
+        font-weight: 900;
+        color: #0082C3 !important;
     }
     </style>
     """, unsafe_allow_html=True)
 
 # ==============================================================================
-# 2. CHARGEMENT DES DONNÉES
+# 2. DATA
 # ==============================================================================
 @st.cache_data
 def load_data():
     current_dir = os.path.dirname(__file__)
     file_path = os.path.join(current_dir, "Brake_Lab_Test_Data.xlsx")
-    if not os.path.exists(file_path):
-        return pd.DataFrame()
+    if not os.path.exists(file_path): return pd.DataFrame()
     df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='Data')
     df.columns = df.columns.str.strip()
     return df
 
 df = load_data()
 
-if df.empty:
-    st.error("ERREUR : Fichier Excel manquant.")
-    st.stop()
-
 # ==============================================================================
-# 3. BARRE LATÉRALE (SIDEBAR)
+# 3. INTERFACE V2 : SAISIE & CALCUL
 # ==============================================================================
-try:
-    all_models = df['model name'].unique().tolist()
+if not df.empty:
+    st.title("🎯 Brake Performance Finder")
+    st.write("Entrez l'effort levier et choisissez votre modèle pour obtenir la performance exacte.")
 
-    with st.sidebar:
-        st.image("https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/08/Decathlon_Logo.svg/1280px-Decathlon_Logo.svg.png", width=150)
-        st.title("⚙️ CONFIGURATION")
-        
-        # Saisie Effort Principal
-        effort_x = st.slider("🫱 Effort au Levier [N]", 40, 200, 100)
-        
-        # Sélection Modèles
-        selected_models = st.multiselect("Modèles à comparer", options=all_models, default=all_models[:2])
-        
-        # Sélection Norme
-        norm_cat = st.selectbox("Catégorie Norme", ["Aucune", "City/Trekking", "Kids", "MTB", "Racing"])
-        
-        st.markdown("---")
-        
-        # SECTION SIMULATION DÉROULANTE
-        with st.expander("📏 Braking Simulation", expanded=False):
-            v_kmh = st.number_input("Vitesse (km/h)", value=25)
-            m_total = st.number_input("Masse Totale (kg)", value=100)
-            rim_inch = st.selectbox("Taille de roue (inch)", [20, 24, 26, 27.5, 28, 29], index=4)
-            sharing_av = st.slider("Répartition AV (%)", 0, 100, 70)
+    col1, col2 = st.columns(2)
 
-        # SECTION OPTIONS D'AFFICHAGE DÉROULANTE
-        with st.expander("🔍 Options d'affichage", expanded=False):
-            ref_model_name = st.selectbox("Benchmark de référence", options=all_models)
-            view_mode = st.radio("Mode de vue", ["Sec & Humide", "Sec uniquement", "Humide uniquement"], index=0)
+    with col1:
+        # Saisie manuelle de la valeur (40-200N)
+        effort_val = st.number_input("Effort Levier [N]", min_value=40, max_value=200, value=100, step=1)
 
-    # ==========================================================================
-    # 4. MOTEUR PHYSIQUE (CONVERSIONS ET DYNAMIQUE)
-    # ==========================================================================
-    # 4.1 Conversion km/h vers m/s
-    v_ms = v_kmh / 3.6
-    
-    # 4.2 Conversion inch vers mètres
-    r_m = (rim_inch * 0.0254) / 2
-    
-    # 4.3 Énergie Cinétique de Translation
-    e_trans = 0.5 * m_total * (v_ms**2)
-    
-    # 4.4 Énergie Cinétique de Rotation (2 roues)
-    # Masse estimée jante+pneu = 1.5kg
-    j_wheel = 1.5 * (r_m ** 2)
-    omega = v_ms / r_m
-    e_rot = 2 * (0.5 * j_wheel * (omega**2))
-    
-    # 4.5 Énergie Totale du Système
-    e_total_j = e_trans + e_rot
-    
-    # 4.6 Définition des Seuils de Normes
-    n_s = 0
-    n_w = 0
-    if norm_cat == "City/Trekking":
-        n_s, n_w = 340, 220
-    elif norm_cat == "Kids":
-        n_s, n_w = 204, 132
-    elif norm_cat == "MTB":
-        n_s, n_w = 425, 280
-    elif norm_cat == "Racing":
-        n_s, n_w = 425, 260
-
-    # 4.7 Données du Benchmark
-    row_bench = df[df['model name'] == ref_model_name].iloc[0]
-    ref_f_sec = row_bench['dry a'] * effort_x + row_bench['dry b']
-    ref_f_wet = row_bench['wet a'] * effort_x + row_bench['wet b']
+    with col2:
+        # Sélection du modèle
+        model_list = df['model name'].unique().tolist()
+        model_choice = st.selectbox("Modèle à tester", options=model_list)
 
-    # ==========================================================================
-    # 5. HEADER : DIAGNOSTIC VISUEL
-    # ==========================================================================
-    label_diag = "❄️ FREINAGE LÉGER"
-    color_diag = "#a1c4fd"
-    if 70 <= effort_x <= 110:
-        label_diag = "⚖️ FREINAGE MODÉRÉ"
-        color_diag = "#ffdb58"
-    elif effort_x > 110:
-        label_diag = "🔥 FREINAGE PUISSANT"
-        color_diag = "#ff4b4b"
-
-    st.markdown(f"""
-        <div style='background-color:{color_diag}; padding:10px; border-radius:8px; text-align:center; border: 3px solid #000; margin-bottom: 10px;'>
-            <span style='font-weight:900; font-size:18px;'>{label_diag} | Effort: {effort_x} N</span>
-        </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-
-    # ==========================================================================
-    # 6. GRAPHIQUE INTERACTIF (PLOTLY NOIR SUR BLANC)
-    # ==========================================================================
-    filtered_df = df[df['model name'].isin(selected_models)]
-    fig = go.Figure()
-    x_grid = np.linspace(40, 200, 150)
-    color_p = ['#0082C3', '#E63312', '#333333', '#00A14B', '#FFD200']
-
-    results_summary = []
-    
-    for i, (idx, row) in enumerate(filtered_df.iterrows()):
-        clr = color_p[i % len(color_p)]
-        f_sec = row['dry a'] * effort_x + row['dry b']
-        f_wet = row['wet a'] * effort_x + row['wet b']
-        results_summary.append({"name": row['model name'], "dry": f_sec, "wet": f_wet, "row": row})
-        
-        # Courbe Sec
-        if view_mode != "Humide uniquement":
-            fig.add_trace(go.Scatter(x=x_grid, y=row['dry a']*x_grid + row['dry b'], name=f"{row['model name']} (Sec)", line=dict(color=clr, width=4)))
-            if n_s > 0:
-                xt = (n_s - row['dry b']) / row['dry a']
-                if 40 <= xt <= 200:
-                    fig.add_trace(go.Scatter(x=[xt], y=[n_s], mode='markers+text', text=[f"{round(xt,1)}N"], textfont=dict(color="black", weight=800), textposition="top center", marker=dict(color=clr, size=12, symbol='x'), showlegend=False))
-
-        # Courbe Humide
-        if view_mode != "Sec uniquement":
-            fig.add_trace(go.Scatter(x=x_grid, y=row['wet a']*x_grid + row['wet b'], name=f"{row['model name']} (Wet)", line=dict(color=clr, width=2, dash='dot')))
-
-    # Lignes de normes horizontales noires
-    if n_s > 0 and view_mode != "Humide uniquement":
-        fig.add_hline(y=n_s, line_width=3, line_color="#000", annotation_text="NORME SEC", annotation_font=dict(color="black", size=14, weight=800))
-    if n_w > 0 and view_mode != "Sec uniquement":
-        fig.add_hline(y=n_w, line_width=3, line_dash="dot", line_color="#000", annotation_text="NORME HUMIDE", annotation_font=dict(color="black", size=14, weight=800))
-
-    # Ligne d'effort vertical
-    fig.add_vline(x=effort_x, line_width=2, line_dash="dash", line_color="#555")
+    # --- CALCUL ---
+    row = df[df['model name'] == model_choice].iloc[0]
     
-    # Mise en forme graphique (Forçage Noir)
-    fig.update_layout(
-        height=500, plot_bgcolor='white', paper_bgcolor='white',
-        xaxis=dict(title=dict(text="Effort Levier [N]", font=dict(color="black", size=14, weight=700)), tickfont=dict(color="black", weight=700), linecolor="black", gridcolor="#EEE"),
-        yaxis=dict(title=dict(text="Performance [N]", font=dict(color="black", size=14, weight=700)), tickfont=dict(color="black", weight=700), linecolor="black", gridcolor="#EEE"),
-        legend=dict(font=dict(color="black", weight=700), bordercolor="black", borderwidth=1, bgcolor="white")
-    )
-    st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+    # Formule linéaire : y = ax + b
+    res_dry = row['dry a'] * effort_val + row['dry b']
+    res_wet = row['wet a'] * effort_val + row['wet b']
 
-    # ==========================================================================
-    # 7. DASHBOARD D'ANALYSE (COMPARAISON ET DISTANCE)
-    # ==========================================================================
-    st.markdown(f"**📊 Dynamics Analysis | Energie du système : {int(e_total_j)} Joules**")
+    # --- AFFICHAGE DES RÉSULTATS ---
+    st.markdown("---")
     
-    cols = st.columns(len(results_summary))
+    res_col1, res_col2 = st.columns(2)
+
+    with res_col1:
+        st.markdown(f"""
+            <div class="perf-box">
+                <p style="font-size: 20px; font-weight: bold;">SOL SEC</p>
+                <p class="perf-value">{round(res_dry, 1)} N</p>
+                <p>Force de freinage</p>
+            </div>
+        """, unsafe_allow_html=True)
 
-    for i, res in enumerate(results_summary):
-        with cols[i]:
-            st.markdown(f"### {res['name']}")
-            
-            # --- ANALYSE CONDITION SEC ---
-            if view_mode != "Humide uniquement":
-                delta_s = round(res['dry'] - ref_f_sec, 1) if res['name'] != ref_model_name else None
-                st.metric("Force Sec", f"{round(res['dry'], 1)} N", delta_s)
-                
-                # Calcul de la distance d'arrêt (D = E/F)
-                d_sec = e_total_j / res['dry'] if res['dry'] > 0 else 0
-                st.write(f"🛑 **Stop (Sec): {round(d_sec, 2)} m**")
-                
-                if n_s > 0:
-                    xt_req = (n_s - res['row']['dry b']) / res['row']['dry a']
-                    if xt_req > 180:
-                        st.markdown(f"<div class='alert-red'>NON CONFORME SEC</div>", unsafe_allow_html=True)
-                    else:
-                        st.markdown(f"<div class='check-green'>CONFORME SEC</div>", unsafe_allow_html=True)
-            
-            # --- ANALYSE CONDITION HUMIDE ---
-            if view_mode != "Sec uniquement":
-                delta_w = round(res['wet'] - ref_f_wet, 1) if res['name'] != ref_model_name else None
-                st.metric("Force Wet", f"{round(res['wet'], 1)} N", delta_w)
-                
-                d_wet = e_total_j / res['wet'] if res['wet'] > 0 else 0
-                st.write(f"🌧️ **Stop (Wet): {round(d_wet, 2)} m**")
-                
-                if n_w > 0:
-                    xtw_req = (n_w - res['row']['wet b']) / res['row']['wet a']
-                    if xtw_req > 180:
-                        st.markdown(f"<div class='alert-red'>NON CONFORME HUMIDE</div>", unsafe_allow_html=True)
-                    else:
-                        st.markdown(f"<div class='check-green'>CONFORME HUMIDE</div>", unsafe_allow_html=True)
+    with res_col2:
+        st.markdown(f"""
+            <div class="perf-box">
+                <p style="font-size: 20px; font-weight: bold;">SOL HUMIDE</p>
+                <p class="perf-value" style="color: #E63312 !important;">{round(res_wet, 1)} N</p>
+                <p>Force de freinage</p>
+            </div>
+        """, unsafe_allow_html=True)
 
-except Exception as e:
-    st.error(f"Erreur Détectée : {e}")
+else:
+    st.error("Fichier de données non trouvé.")