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-import gradio as gr
-import fitz  # PyMuPDF
-import base64
-import os
-import re
-from io import BytesIO
-from PIL import Image
-from huggingface_hub import InferenceClient
-
-# ─── Config ───────────────────────────────────────────────────────────────────
-MODEL_ID = "google/gemma-4-E4B-it"   # multimodal, léger, parfait pour cette tâche
-HF_TOKEN = os.environ.get("HF_TOKEN")  # défini en secret dans HF Spaces
-
-# ─── Helpers ──────────────────────────────────────────────────────────────────
-
-def pdf_first_page_to_base64(pdf_path: str) -> tuple[str, Image.Image]:
-    """Extrait la première page du PDF et retourne image base64 + PIL Image."""
-    doc = fitz.open(pdf_path)
-    page = doc[0]
-    # Rendu à 150 DPI — assez pour lire, assez léger pour l'API
-    mat = fitz.Matrix(150 / 72, 150 / 72)
-    pix = page.get_pixmap(matrix=mat)
-    doc.close()
-
-    img_bytes = pix.tobytes("png")
-    b64 = base64.b64encode(img_bytes).decode("utf-8")
-    pil_img = Image.open(BytesIO(img_bytes))
-    return b64, pil_img
-
-
-def sanitize_filename(name: str) -> str:
-    """Nettoie le nom retourné par le modèle pour en faire un nom de fichier valide."""
-    # Garder uniquement lettres, chiffres, tirets, underscores
-    name = name.strip().strip('"').strip("'")
-    name = re.sub(r"[^\w\s\-]", "", name)
-    name = re.sub(r"\s+", "_", name)
-    name = name[:80]  # max 80 caractères
-    return name if name else "document_sans_nom"
-
-
-# ─── Fonction principale ───────────────────────────────────────────────────────
-
-def name_pdf(pdf_file, user_prompt: str, langue: str) -> tuple:
-    """
-    1. Convertit la page 1 du PDF en image
-    2. Envoie image + prompt à Gemma 4 E4B via Inference API
-    3. Retourne le nom suggéré
-    """
-    if pdf_file is None:
-        return None, "", "⚠️ Veuillez uploader un fichier PDF."
-
-    if not HF_TOKEN:
-        return None, "", "❌ Token HF manquant. Configurez HF_TOKEN dans les secrets du Space."
-
-    # Étape 1 — Convertir PDF → image
-    try:
-        b64_image, pil_preview = pdf_first_page_to_base64(pdf_file.name)
-    except Exception as e:
-        return None, "", f"❌ Erreur lecture PDF : {e}"
-
-    # Étape 2 — Construire le prompt
-    langue_instruction = {
-        "Français": "Réponds uniquement en français.",
-        "English": "Reply only in English.",
-        "Arabe / عربي": "أجب باللغة العربية فقط.",
-    }.get(langue, "")
-
-    system_prompt = (
-        "Tu es un assistant spécialisé dans la gestion documentaire. "
-        "Tu analyses la première page d'un document et tu proposes un nom de fichier court, "
-        "descriptif et professionnel. "
-        "Retourne UNIQUEMENT le nom du fichier, sans extension, sans explication, sans guillemets."
-    )
-
-    user_message = (
-        f"{user_prompt}\n\n"
-        f"{langue_instruction}\n\n"
-        "Propose un nom de fichier court (3 à 6 mots maximum), en snake_case, "
-        "basé sur le contenu visible de cette page."
-    )
-
-    # Étape 3 — Appel à l'Inference API (multimodal)
-    try:
-        client = InferenceClient(token=HF_TOKEN)
-
-        response = client.chat_completion(
-            model=MODEL_ID,
-            messages=[
-                {"role": "system", "content": system_prompt},
-                {
-                    "role": "user",
-                    "content": [
-                        {
-                            "type": "image_url",
-                            "image_url": {
-                                "url": f"data:image/png;base64,{b64_image}"
-                            },
-                        },
-                        {"type": "text", "text": user_message},
-                    ],
-                },
-            ],
-            max_tokens=60,
-            temperature=0.3,
-        )
-
-        raw_name = response.choices[0].message.content.strip()
-        clean_name = sanitize_filename(raw_name)
-
-    except Exception as e:
-        return pil_preview, "", f"❌ Erreur API Hugging Face : {e}"
-
-    return pil_preview, clean_name, f"✅ Nom suggéré : **{clean_name}.pdf**"
-
-
-# ─── Interface Gradio ──────────────────────────────────────────────────────────
-
-DESCRIPTION = """
-# 📄 PDF Auto-Namer
-### Propulsé par Gemma 4 E4B (multimodal) via Hugging Face Inference API
-
-Uploadez un PDF → l'IA analyse la première page → vous obtenez un nom de fichier propre.
-"""
-
-EXAMPLES = [
-    [None, "Lis la première page et donne un nom professionnel à ce document", "Français"],
-    [None, "Give this document a short, professional filename", "English"],
-]
-
-with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), title="PDF Auto-Namer") as demo:
-    gr.Markdown(DESCRIPTION)
-
-    with gr.Row():
-        with gr.Column(scale=1):
-            pdf_input = gr.File(
-                label="📂 Uploader votre PDF",
-                file_types=[".pdf"],
-                type="filepath",
-            )
-            prompt_input = gr.Textbox(
-                label="💬 Prompt personnalisé",
-                placeholder="Ex: Donne un nom court et professionnel à ce document...",
-                value="Analyse la première page et propose un nom de fichier court et descriptif.",
-                lines=3,
-            )
-            langue_input = gr.Radio(
-                label="🌍 Langue de sortie",
-                choices=["Français", "English", "Arabe / عربي"],
-                value="Français",
-            )
-            submit_btn = gr.Button("🚀 Générer le nom", variant="primary", size="lg")
-
-        with gr.Column(scale=1):
-            preview_img = gr.Image(label="👁️ Aperçu — Page 1 du PDF", type="pil")
-            name_output = gr.Textbox(
-                label="📝 Nom de fichier suggéré",
-                placeholder="Le nom apparaîtra ici...",
-                interactive=False,
-            )
-            status_output = gr.Markdown("")
-
-    submit_btn.click(
-        fn=name_pdf,
-        inputs=[pdf_input, prompt_input, langue_input],
-        outputs=[preview_img, name_output, status_output],
-    )
-
-    gr.Markdown(
-        "---\n"
-        "ℹ️ *Ce Space utilise l'[Inference API HF](https://huggingface.co/inference-api) "
-        "— aucun modèle n'est chargé localement. Modèle : `google/gemma-4-E4B-it`.*"
-    )
-
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()