Update app.py

app.py

@@ -7,6 +7,7 @@ from dotenv import load_dotenv
 from openai import OpenAI
 from PIL import Image, ImageOps
 import tempfile
+import time
 
 load_dotenv()
 # Accéder à la clé API à partir des secrets
@@ -223,17 +224,32 @@ if uploaded_file is not None:
     col1.write("")  # Espace dans la première colonne
     col3.write("")  # Espace dans la troisième colonne
 
-    # Bouton pour analyser l'image
+   # Bouton pour analyser l'image
     if st.button("Analyse l'Image"):
         if 'filename' in st.session_state and os.path.exists(st.session_state['filename']):
             with st.spinner("Analyse en cours... Veuillez patienter."):
+                # Appel au modèle Groq pour l'analyse
                 st.session_state['result'] = call_groq_model_for_analysis(
                     st.session_state['filename'],
                     st.session_state['clinical_info']
                 )
+                
                 st.success("Analyse terminée avec succès !")
-                st.markdown(st.session_state['result'], unsafe_allow_html=True)
-                os.unlink(st.session_state['filename'])  # Supprimer le fichier temporaire après le traitement
+    
+                # Effet de streaming pour afficher le résultat
+                result_text = st.session_state['result']
+                streamed_text = ""
+    
+                # Utiliser un conteneur pour l'affichage progressif
+                with st.empty() as container:
+                    for char in result_text:  # Parcourir caractère par caractère
+                        streamed_text += char
+                        time.sleep(0.05)  # Simuler le délai
+                        container.markdown(streamed_text, unsafe_allow_html=True)
+    
+                # Supprimer le fichier temporaire après le traitement
+                os.unlink(st.session_state['filename'])
+
 
     # ELI5 Explanation
     # Explication simplifiée