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main.py

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 import os
 import uvicorn
-from fastapi import FastAPI
+from fastapi import FastAPI, Request
 from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
 from openai import OpenAI
-from pydantic import BaseModel
-from typing import List
 
-# 1. Configuration des accès
-# Récupération des deux secrets depuis Hugging Face
-ALBERT_API_KEY = os.getenv("ALBERT_API_KEY")
-ALBERT_API_RISQUE = os.getenv("ALBERT_API_RISQUE") # Votre nouveau secret
+# 1. Récupération des deux secrets depuis Hugging Face
+ALBERT_KEY_PRINCIPALE = os.getenv("ALBERT_API_KEY")
+ALBERT_KEY_RISQUE = os.getenv("ALBERT_API_RISQUE")
+
 ALBERT_BASE_URL = "https://albert.api.etalab.gouv.fr/v1"
+# Le modèle spécifique demandé
+MODEL_ID = "mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506"
 
-# Initialisation du client compatible Albert
-# Note : On utilise ici la clé principale pour le client
-client = OpenAI(
-    api_key=ALBERT_API_KEY,
-    base_url=ALBERT_BASE_URL
-)
+# Initialisation des deux clients OpenAI compatibles Albert
+client_antibio = OpenAI(api_key=ALBERT_KEY_PRINCIPALE, base_url=ALBERT_BASE_URL)
+client_sismo = OpenAI(api_key=ALBERT_KEY_RISQUE, base_url=ALBERT_BASE_URL)
 
 app = FastAPI()
 
 # 2. Configuration CORS
 app.add_middleware(
     CORSMiddleware,
-    allow_origins=["*"], 
+    allow_origins=["*"],
     allow_credentials=True,
     allow_methods=["*"],
     allow_headers=["*"],
 )
 
-# Modèle de données
-class Message(BaseModel):
-    role: str
-    content: str
-
-class ChatRequest(BaseModel):
-    messages: List[Message]
-
+# --- ROUTE PROJET 1 : ANTIBIODRAME ---
 @app.post("/api/chat")
-async def chat_albert(request: ChatRequest):
+async def chat_antibio(request: Request):
+    data = await request.json()
+    messages = data.get("messages", [])
     try:
-        # On peut imaginer ici une logique qui utilise ALBERT_API_RISQUE 
-        # si une condition particulière est remplie, ou simplement vérifier qu'elle existe
-        
-        response = client.chat.completions.create(
-            model="mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506", 
-            messages=[{"role": m.role, "content": m.content} for m in request.messages],
-            temperature=0.7,
-            max_tokens=1000
+        response = client_antibio.chat.completions.create(
+            model=MODEL_ID,
+            messages=messages,
+            temperature=0.7
+        )
+        return {"choices": [{"message": {"content": response.choices[0].message.content}}]}
+    except Exception as e:
+        print(f"Erreur Antibio : {e}")
+        return {"choices": [{"message": {"content": "Erreur technique Albert (Antibio)."}}]}
+
+# --- ROUTE PROJET 2 : SISMO ÉDUC ---
+@app.post("/verify")
+async def verify_seisme(request: Request):
+    data = await request.json()
+    # On récupère le texte brut ou les messages envoyés par l'app
+    user_input = data.get("userLatex", "")
+    
+    try:
+        # Ici on utilise la clé ALBERT_API_RISQUE sans prompt système imposé par le Python
+        response = client_sismo.chat.completions.create(
+            model=MODEL_ID,
+            messages=[
+                {"role": "user", "content": user_input}
+            ],
+            temperature=0.1
         )
         
-        reponse_texte = response.choices[0].message.content
-        
-        # Affichage dans les logs de Hugging Face
-        print(f"RÉPONSE IA : {reponse_texte}") 
+        # On renvoie la réponse brute du modèle
+        return {"content": response.choices[0].message.content}
         
-        return {"content": reponse_texte}
-
     except Exception as e:
-        # En cas d'erreur, on log l'erreur précise
-        print(f"ERREUR DÉTECTÉE : {str(e)}")
-        return {"error": "Une erreur est survenue lors de la communication avec Albert.", "details": str(e)}
+        print(f"Erreur Sismo : {e}")
+        return {"error": "Albert (Sismo) ne répond pas."}
 
 if __name__ == "__main__":
-    # Port 7860 standard pour Hugging Face Spaces
     uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860)