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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()