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@@ -123,30 +123,104 @@ with tab_intelligence:
     if not json_files:
         st.info("Aucun document analysé disponible. Allez dans l'onglet INGESTION.")
     else:
-        selected_file = st.selectbox("Sélectionner un artefact", json_files, format_func=lambda x: x.name)
-        
-        # Bouton de suppression spécifique
-        if st.button("Supprimer cet artefact"):
-            os.remove(selected_file)
-            st.rerun()
-
-        col_inf1, col_inf2 = st.columns([1, 1])
+        # Barre d'outils supérieure pour l'artefact
+        col_select, col_delete = st.columns([3, 1])
+        with col_select:
+            selected_file = st.selectbox("Sélectionner un artefact", json_files, format_func=lambda x: x.name)
+        with col_delete:
+            st.write("") # Espacement
+            if st.button("🗑️ SUPPRIMER", use_container_width=True):
+                os.remove(selected_file)
+                st.rerun()
+
+        st.markdown("---")
         
+        # Lecture des données
         with open(selected_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
             data = json.load(f)
+            # Récupération du texte structuré (Docling export_to_dict format)
             text_extracted = " ".join([t.get("text", "") for t in data.get("texts", [])])
 
+        col_inf1, col_inf2 = st.columns([1, 2]) # On donne plus de place au graphe
+        
         with col_inf1:
-            st.markdown("### Contenu Extrait")
-            st.text_area("Données OCR", text_extracted, height=400)
+            st.markdown("### 📄 TEXTE SOURCE")
+            st.text_area("Données issues de l'OCR", text_extracted, height=500)
 
         with col_inf2:
-            st.markdown("### Analyse de Graphe")
-            if st.button("LANCER L'EXTRACTION IA"):
-                with st.spinner("Le cerveau Qwen analyse les données..."):
+            st.markdown("### 🕸️ GRAPHE DE CONNAISSANCE")
+            
+            if st.button("🧬 GÉNÉRER L'INTELLIGENCE VISUELLE", use_container_width=True):
+                with st.spinner("Le cerveau Qwen extrait les relations systémiques..."):
                     graph_data = st.session_state.extractor.extract_graph(text_extracted)
+                    
                     if graph_data:
                         st.session_state.last_graph = graph_data
-                        st.json(graph_data)
+                        st.success(f"Analyse terminée : {len(graph_data.get('entities', []))} entités identifiées.")
                     else:
-                        st.error("Erreur de réponse de l'API (Timeout).")
+                        st.error("L'IA n'a pas pu structurer les données. Vérifiez la qualité du texte.")
+
+            # Affichage du Graphe si disponible
+            if 'last_graph' in st.session_state and st.session_state.last_graph:
+                # Configuration PyVis
+                net = Network(
+                    height="500px", 
+                    width="100%", 
+                    bgcolor="#0b0d11", 
+                    font_color="#e6edf3", 
+                    directed=True
+                )
+                
+                # Couleurs par type d'entité (Palette Gotham/Cyber)
+                colors = {
+                    "Person": "#29b5e8", # Bleu brillant
+                    "Organization": "#ffcc00", # Jaune
+                    "Location": "#00ffcc", # Turquoise
+                    "Concept": "#9966ff", # Violet
+                    "Event": "#ff6666"    # Rouge doux
+                }
+
+                # Ajout des Noeuds
+                for ent in st.session_state.last_graph.get("entities", []):
+                    color = colors.get(ent.get("type"), "#808080")
+                    net.add_node(
+                        ent["id"], 
+                        label=ent["name"], 
+                        title=f"{ent['type']}: {ent['description']}",
+                        color=color,
+                        shape="dot",
+                        size=20
+                    )
+                
+                # Ajout des Relations
+                for rel in st.session_state.last_graph.get("relationships", []):
+                    net.add_edge(
+                        rel["from"], 
+                        rel["to"], 
+                        label=rel["type"], 
+                        color="#30363d",
+                        arrows="to"
+                    )
+
+                # Options physiques pour un mouvement fluide
+                net.set_options("""
+                var options = {
+                  "physics": {
+                    "forceAtlas2Based": { "gravitationalConstant": -50, "centralGravity": 0.01, "springLength": 100 },
+                    "maxVelocity": 50,
+                    "solver": "forceAtlas2Based",
+                    "timestep": 0.35
+                  }
+                }
+                """)
+
+                # Rendu du graphe dans Streamlit
+                try:
+                    path = "graph_temp.html"
+                    net.save_graph(path)
+                    with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                        html_content = f.read()
+                    st.components.v1.html(html_content, height=550)
+                except Exception as e:
+                    st.error(f"Erreur de rendu visuel : {e}")
+                    st.json(st.session_state.last_graph) # Fallback JSON si PyVis échoue