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@@ -38,12 +38,21 @@ class AgricultureAnalyzer:
                 token=hf_token  # ou use_auth_token=hf_token selon la version
             ).to_pandas()
             
+            print(f"📊 Données brutes chargées: {len(self.df)} lignes")
+            print(f"📊 Colonnes disponibles: {list(self.df.columns)}")
+            
             # Nettoyage éventuel (ex: suppression NA)
             self.df = self.df.dropna(subset=["numparcell", "surfparc", "millesime"])
             
+            print(f"📊 Après nettoyage: {len(self.df)} lignes")
+            if len(self.df) > 0:
+                print(f"📊 Herbicides présents: {(self.df['familleprod'] == 'Herbicides').sum()} interventions")
+                print(f"📊 Cultures: {self.df['libelleusag'].nunique()} types différents")
+            
             return f"✅ Données chargées avec succès : {len(self.df)} enregistrements"
         
         except Exception as e:
+            print(f"❌ Erreur détaillée: {str(e)}")
             return f"❌ Erreur lors du chargement du dataset : {str(e)}"
 
     
@@ -187,8 +196,12 @@ class AgricultureAnalyzer:
     
     def create_risk_visualization(self):
         """Crée la visualisation des risques"""
-        if self.risk_analysis is None:
-            return None
+        if self.risk_analysis is None or len(self.risk_analysis) == 0:
+            # Créer un graphique vide avec message d'erreur
+            fig = px.scatter(title="❌ Aucune donnée d'analyse des risques disponible")
+            fig.add_annotation(text="Veuillez charger les données d'abord", 
+                             xref="paper", yref="paper", x=0.5, y=0.5, showarrow=False)
+            return fig
         
         risk_df = self.risk_analysis.reset_index()
         
@@ -217,8 +230,12 @@ class AgricultureAnalyzer:
     
     def create_culture_analysis(self):
         """Analyse par type de culture"""
-        if self.df is None:
-            return None
+        if self.df is None or len(self.df) == 0:
+            # Créer un graphique vide avec message d'erreur
+            fig = px.pie(title="❌ Aucune donnée disponible")
+            fig.add_annotation(text="Veuillez charger les données d'abord", 
+                             xref="paper", yref="paper", x=0.5, y=0.5, showarrow=False)
+            return fig
         
         culture_counts = self.df['libelleusag'].value_counts()
         
@@ -231,8 +248,12 @@ class AgricultureAnalyzer:
     
     def create_risk_distribution(self):
         """Distribution des niveaux de risque"""
-        if self.risk_analysis is None:
-            return None
+        if self.risk_analysis is None or len(self.risk_analysis) == 0:
+            # Créer un graphique vide avec message d'erreur
+            fig = px.bar(title="❌ Aucune analyse des risques disponible")
+            fig.add_annotation(text="Veuillez charger les données d'abord", 
+                             xref="paper", yref="paper", x=0.5, y=0.5, showarrow=False)
+            return fig
         
         risk_counts = self.risk_analysis['Risque_adventice'].value_counts()
         
@@ -255,6 +276,7 @@ class AgricultureAnalyzer:
 # Initialisation de l'analyseur
 analyzer = AgricultureAnalyzer()
 analyzer.load_data()
+analyzer.analyze_data()  # Analyse des données après chargement
 
 # Interface Gradio
 def create_interface():
@@ -354,6 +376,7 @@ def create_interface():
         
         def refresh_data():
             analyzer.load_data()
+            analyzer.analyze_data()  # Recalculer l'analyse après rechargement
             return (
                 analyzer.get_summary_stats(),
                 analyzer.create_culture_analysis(),