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-import gradio as gr
+import streamlit as st
+from utils import analyze_csv
+import pandas as pd
 
-gr.load("models/TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0").launch()
+st.set_page_config(page_title="CSV 067 Analyst", layout="wide")
+
+st.title("CSV 067 Analyst | Analyse de fichiers CSV")
+st.header("Chargez votre fichier CSV ici :")
+
+# Chargement du fichier CSV
+data = st.file_uploader("Charger un fichier CSV", type="csv")
+query = st.text_area("Entrez votre question sur les données")
+
+if data is not None:
+    try:
+        # Lecture du CSV avec gestion des erreurs
+        df = pd.read_csv(data)
+        st.success("✅ Fichier CSV chargé avec succès !")
+        
+        # Informations sur le DataFrame
+        st.subheader("Informations sur les données :")
+        col1, col2 = st.columns(2)
+        with col1:
+            st.write(f"Nombre de lignes : {len(df)}")
+        with col2:
+            st.write(f"Nombre de colonnes : {len(df.columns)}")
+        
+        # Bouton d'analyse
+        if st.button("📊 Analyser"):
+            if not query:
+                st.warning("⚠️ Veuillez entrer une question pour l'analyse.")
+            else:
+                with st.spinner("🔄 Analyse en cours..."):
+                    try:
+                        result = analyze_csv(df, query)
+                        
+                        # Affichage des résultats
+                        st.subheader("Résultats de l'analyse :")
+                        st.write(result)
+                        
+                    except Exception as e:
+                        st.error(f"❌ Erreur lors de l'analyse : {str(e)}")
+                        
+    except Exception as e:
+        st.error(f"❌ Erreur lors de la lecture du fichier : {str(e)}")
+        st.write("Assurez-vous que le fichier est au format CSV valide.")