executives/api.py

from fastapi import FastAPI, Form, Response, BackgroundTasks
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from pydantic import BaseModel
import requests
import datetime
import hashlib
import os

app = FastAPI(title="NEXUS COMMAND CENTER")


app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["*"],
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)

TWILIO_ACCOUNT_SID = os.getenv("TWILIO_ACCOUNT_SID", "AC3f5f0eb3da2c3f839fb021ac203ad781")
TWILIO_AUTH_TOKEN = os.getenv("TWILIO_AUTH_TOKEN", "88e8a43f9abb88f9abdbf7867c80ab30")
TWILIO_WHATSAPP_NUMBER = "whatsapp:+14155238886"


tickets_db = {}
compteur_ticket = 1

class DispatchOrdre(BaseModel):
    service: str

class DemandeWeb(BaseModel):
    description: str

def analyser_et_repondre_ia(texte_message: str, numero_expediteur: str, ticket_id: int):
    """Fonction exécutée en arrière-plan : interroge Ollama et met à jour le Dashboard"""
    try:
        url_ollama = "http://127.0.0.1:11434/api/generate"
        payload = {
            "model": "gemma4:e4b",
            "prompt": f"Tu es le dispatcher d'urgence NEXUS. Analyse ce message et réponds en incluant le service d'urgence le plus approprié (POLICE, POMPIERS, ou SAMU) : {texte_message}",
            "stream": False
        }
        
        reponse_ollama = requests.post(url_ollama, json=payload, timeout=180)
        analyse_ia = reponse_ollama.json().get("response", "Erreur IA")

        domaine_ia = "INCONNU"
        texte_maj = analyse_ia.upper()
        if "POLICE" in texte_maj: domaine_ia = "POLICE"
        elif "POMPIERS" in texte_maj: domaine_ia = "POMPIERS"
        elif "SAMU" in texte_maj: domaine_ia = "SAMU"
        
        tickets_db[ticket_id]["domaine_ia"] = domaine_ia
        tickets_db[ticket_id]["score"] = 8 if domaine_ia != "INCONNU" else 5
        tickets_db[ticket_id]["status"] = "EN ATTENTE DISPATCH"

    except Exception as e:
        analyse_ia = f"⚠️ Échec du traitement local : {str(e)}"
        tickets_db[ticket_id]["domaine_ia"] = "ERREUR IA"
    
    url_twilio = f"https://api.twilio.com/2010-04-01/Accounts/{TWILIO_ACCOUNT_SID}/Messages.json"
    donnees_whatsapp = {
        "From": TWILIO_WHATSAPP_NUMBER,
        "To": numero_expediteur,
        "Body": f"🧠 [NEXUS PRIME - ANALYSE IA]\n\n{analyse_ia}"
    }
    requests.post(url_twilio, data=donnees_whatsapp, auth=(TWILIO_ACCOUNT_SID, TWILIO_AUTH_TOKEN))

@app.post("/api/twilio")
async def twilio_webhook(background_tasks: BackgroundTasks, Body: str = Form(...), From: str = Form(...)):
    """Route Webhook : Répond immédiatement, sauvegarde le ticket et lance l'IA"""
    global compteur_ticket
   
    msg_hash = hashlib.md5(f"{From}:{Body}".encode()).hexdigest()
    if any(t.get("hash") == msg_hash for t in tickets_db.values()):
        return Response(content="<Response/>", media_type="application/xml")

    ticket_id = compteur_ticket
    compteur_ticket += 1
    
    tickets_db[ticket_id] = {
        "id": ticket_id,
        "heure": datetime.datetime.now().strftime("%H:%M:%S"),
        "telephone": From,
        "message": Body,
        "domaine_ia": "Analyse en cours... ⏳",
        "score": 0,
        "status": "NOUVEAU",
        "hash": msg_hash
    }

    background_tasks.add_task(analyser_et_repondre_ia, Body, From, ticket_id)
    
    reponse_twiml = f"""<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <Response>
        <Message>NEXUS a bien reçu votre signalement (Dossier #{ticket_id}). Analyse IA en cours... ⏳</Message>
    </Response>
    """
    return Response(content=reponse_twiml, media_type="application/xml")

@app.get("/api/tickets")
def get_tickets():
    """Route pour que le Dashboard HTML récupère la liste des urgences"""
    return sorted(list(tickets_db.values()), key=lambda x: x["id"], reverse=True)

@app.post("/api/tickets/{ticket_id}/dispatch")
def dispatch_ticket(ticket_id: int, ordre: DispatchOrdre):
    """Route appelée par le bouton du Dashboard pour envoyer les secours"""
    if ticket_id not in tickets_db:
        return {"error": "Ticket introuvable"}
        
    ticket = tickets_db[ticket_id]
    service_cible = ordre.service
    
    ticket["status"] = f"TRANSFÉRÉ -> {service_cible}"
    
    message_citoyen = f"✅ NEXUS INFO : Votre urgence a été transmise aux {service_cible}. Les secours sont en route."
    url_twilio = f"https://api.twilio.com/2010-04-01/Accounts/{TWILIO_ACCOUNT_SID}/Messages.json"
    donnees = {"From": TWILIO_WHATSAPP_NUMBER, "To": ticket["telephone"], "Body": message_citoyen}
    requests.post(url_twilio, data=donnees, auth=(TWILIO_ACCOUNT_SID, TWILIO_AUTH_TOKEN))
    
    return {"status": "success", "ticket": ticket}

@app.post("/api/evaluer")
def evaluer_ticket_web(demande: DemandeWeb):
    """Route réelle : interroge l'IA locale (Ollama) en direct pour le site web"""
    try:
        url_ollama = "http://127.0.0.1:11434/api/generate"
        payload = {
            "model": "gemma4:e4b",
            "prompt": f"Tu es le dispatcher d'urgence NEXUS. Analyse ce message et réponds en incluant le service d'urgence le plus approprié (POLICE, POMPIERS, ou SAMU) : {demande.description}",
            "stream": False
        }
        
        reponse_ollama = requests.post(url_ollama, json=payload, timeout=180)
        analyse_ia = reponse_ollama.json().get("response", "INCONNU").upper()
        
        domaine = "INCONNU"
        score = 5
        friction = "COMPLET"
        question = ""
        
       
        if "POLICE" in analyse_ia:
            domaine = "POLICE"
            score = 8
        elif "POMPIERS" in analyse_ia:
            domaine = "POMPIERS"
            score = 9
        elif "SAMU" in analyse_ia:
            domaine = "SAMU"
            score = 10
        else:
            friction = "INCOMPLET"
            score = 3
            question = "L'analyse IA nécessite plus de contexte. Pouvez-vous préciser la nature exacte de l'urgence ?"

        return {
            "domaine": domaine,
            "score": score,
            "friction": friction,
            "question_ia": question
        }

    except Exception as e:
        return {
            "domaine": "ERREUR",
            "score": 0,
            "friction": "ERREUR SERVEUR",
            "question_ia": f"Impossible de joindre le modèle IA local : {str(e)}"
        }