Modifications mineures

.gitignore

@@ -19,7 +19,8 @@ __pycache__/
 venv/
 .venv/
 Local/
-HTML
+HTML/
+static/
 
 # Ignorer données Fiches (adapté à ton projet)
 Instructions.md

README.md

@@ -152,6 +152,7 @@ fabnum-dev/
 │   │   └── README.md         # Documentation du module
 │   └── visualisations/       # Visualisations graphiques
 │       ├── interface.py      # Interface des visualisations
+│       ├── graphes.py        # Gestion des graphes à visualiser
 │       └── README.md         # Documentation du module
 ├── components/               # Composants d'interface réutilisables
 │   ├── sidebar.py            # Barre latérale de navigation

app/analyse/interface.py

@@ -37,7 +37,7 @@ def selectionner_niveaux():
     niveau_depart = st.selectbox("Niveau de départ", niveau_choix, key="analyse_niveau_depart")
     if niveau_depart == valeur_defaut:
         return None, None
-        
+
     niveau_depart_int = inverse_niveau_labels[niveau_depart]
     niveaux_arrivee_possibles = [v for k, v in niveau_labels.items() if k > niveau_depart_int]
     niveaux_arrivee_choix = [valeur_defaut] + niveaux_arrivee_possibles
@@ -45,7 +45,7 @@ def selectionner_niveaux():
     analyse_niveau_arrivee = st.selectbox("Niveau d'arrivée", niveaux_arrivee_choix, key="analyse_niveau_arrivee")
     if analyse_niveau_arrivee == valeur_defaut:
         return niveau_depart_int, None
-        
+
     niveau_arrivee_int = inverse_niveau_labels[analyse_niveau_arrivee]
     return niveau_depart_int, niveau_arrivee_int
 
@@ -66,7 +66,7 @@ def selectionner_minerais(G, niveau_depart, niveau_arrivee):
             minerais_nodes,
             key="analyse_minerais"
         )
-    
+
     return minerais_selection
 
 
@@ -78,16 +78,16 @@ def selectionner_noeuds(G, niveaux_temp, niveau_depart, niveau_arrivee):
     depart_nodes = [n for n in G.nodes() if niveaux_temp.get(n) == niveau_depart]
     arrivee_nodes = [n for n in G.nodes() if niveaux_temp.get(n) == niveau_arrivee]
 
-    noeuds_depart = st.multiselect("Filtrer par noeuds de départ (optionnel)", 
+    noeuds_depart = st.multiselect("Filtrer par noeuds de départ (optionnel)",
-                                  sorted(depart_nodes), 
+                                  sorted(depart_nodes),
                                   key="analyse_noeuds_depart")
-    noeuds_arrivee = st.multiselect("Filtrer par noeuds d'arrivée (optionnel)", 
+    noeuds_arrivee = st.multiselect("Filtrer par noeuds d'arrivée (optionnel)",
-                                   sorted(arrivee_nodes), 
+                                   sorted(arrivee_nodes),
                                    key="analyse_noeuds_arrivee")
 
     noeuds_depart = noeuds_depart if noeuds_depart else None
     noeuds_arrivee = noeuds_arrivee if noeuds_arrivee else None
-    
+
     return noeuds_depart, noeuds_arrivee
 
 
@@ -96,51 +96,62 @@ def configurer_filtres_vulnerabilite():
     st.markdown("---")
     st.markdown("## Sélection des filtres pour identifier les vulnérabilités")
 
-    filtrer_ics = st.checkbox("Filtrer les chemins contenant au moins minerai critique pour un composant (ICS > 66 %)", 
+    filtrer_ics = st.checkbox("Filtrer les chemins contenant au moins minerai critique pour un composant (ICS > 66 %)",
                              key="analyse_filtrer_ics")
-    filtrer_ivc = st.checkbox("Filtrer les chemins contenant au moins un minerai critique par rapport à la concurrence sectorielle (IVC > 30)", 
+    filtrer_ivc = st.checkbox("Filtrer les chemins contenant au moins un minerai critique par rapport à la concurrence sectorielle (IVC > 30)",
                              key="analyse_filtrer_ivc")
-    filtrer_ihh = st.checkbox("Filtrer les chemins contenant au moins une opération critique par rapport à la concentration géographique ou industrielle (IHH pays ou acteurs > 25)", 
+    filtrer_ihh = st.checkbox("Filtrer les chemins contenant au moins une opération critique par rapport à la concentration géographique ou industrielle (IHH pays ou acteurs > 25)",
                              key="analyse_filtrer_ihh")
 
     ihh_type = "Pays"
     if filtrer_ihh:
-        ihh_type = st.radio("Appliquer le filtre IHH sur :", 
+        ihh_type = st.radio("Appliquer le filtre IHH sur :",
-                           ["Pays", "Acteurs"], 
+                           ["Pays", "Acteurs"],
-                           horizontal=True, 
+                           horizontal=True,
                            key="analyse_ihh_type")
 
-    filtrer_isg = st.checkbox("Filtrer les chemins contenant un pays instable (ISG ≥ 60)", 
+    filtrer_isg = st.checkbox("Filtrer les chemins contenant un pays instable (ISG ≥ 60)",
                              key="analyse_filtrer_isg")
-    logique_filtrage = st.radio("Logique de filtrage", 
+    logique_filtrage = st.radio("Logique de filtrage",
-                               ["OU", "ET"], 
+                               ["OU", "ET"],
-                               horizontal=True, 
+                               horizontal=True,
                                key="analyse_logique_filtrage")
-    
+
     return filtrer_ics, filtrer_ivc, filtrer_ihh, ihh_type, filtrer_isg, logique_filtrage
 
 
 def interface_analyse(G_temp):
+    st.markdown("# Analyse du graphe")
+    with st.expander("Comment utiliser cet onglet ?", expanded=False):
+        st.markdown("""
+            1. Sélectionnez le niveau de départ (produit final, composant ou minerai)
+            2. Choisissez le niveau d'arrivée souhaité
+            3. Affinez votre sélection en spécifiant soit un ou des minerais à cibler spécifiquement ou des items précis à chaque niveau (optionnel)
+            4. Définissez les critères d'analyse en sélectionnant les indices de vulnérabilité pertinents
+            5. Choisissez le mode de combinaison des indices (ET/OU) selon votre besoin d'analyse
+            6. Explorez le graphique généré en utilisant les contrôles de zoom et de déplacement ; vous pouvez basculer en mode plein écran pour le graphe
+        """)
+    st.markdown("---")
+
     try:
-        st.markdown("# Analyse")
+
-        
         # Préparation du graphe
         G_temp, niveaux_temp = preparer_graphe(G_temp)
-        
+
         # Sélection des niveaux
         niveau_depart, niveau_arrivee = selectionner_niveaux()
         if niveau_depart is None or niveau_arrivee is None:
             return
-            
+
         # Sélection des minerais si nécessaire
         minerais_selection = selectionner_minerais(G_temp, niveau_depart, niveau_arrivee)
-        
+
         # Sélection fine des noeuds
         noeuds_depart, noeuds_arrivee = selectionner_noeuds(G_temp, niveaux_temp, niveau_depart, niveau_arrivee)
-        
+
         # Configuration des filtres de vulnérabilité
         filtrer_ics, filtrer_ivc, filtrer_ihh, ihh_type, filtrer_isg, logique_filtrage = configurer_filtres_vulnerabilite()
-        
+
         # Lancement de l'analyse
         st.markdown("---")
         if st.button("Lancer l'analyse", type="primary", key="analyse_lancer"):

app/fiches/generer.py

@@ -5,6 +5,8 @@ import markdown
 from bs4 import BeautifulSoup
 from latex2mathml.converter import convert as latex_to_mathml
 from .utils.fiche_utils import render_fiche_markdown
+import pypandoc
+import streamlit as st
 
 from .utils.dynamic import (
     build_dynamic_sections,
@@ -113,13 +115,31 @@ def generer_fiche(md_source, dossier, nom_fichier, seuils):
     elif type_fiche == "minerai":
         md_source = build_minerai_sections(md_source)
 
-    contenu_md = render_fiche_markdown(md_source, seuils)
+    contenu_md = render_fiche_markdown(md_source, seuils, license_path="assets/licence.md")
 
     md_path = os.path.join("Fiches", dossier, nom_fichier)
     os.makedirs(os.path.dirname(md_path), exist_ok=True)
     with open(md_path, "w", encoding="utf-8") as f:
         f.write(contenu_md)
 
+    # Génération automatique du PDF
+    pdf_dir = os.path.join("static", "Fiches", dossier)
+    os.makedirs(pdf_dir, exist_ok=True)
+
+    # Construire le chemin PDF correspondant (même nom que .md, mais .pdf)
+    nom_pdf = os.path.splitext(nom_fichier)[0] + ".pdf"
+    pdf_path = os.path.join(pdf_dir, nom_pdf)
+
+    try:
+        pypandoc.convert_file(
+            md_path,
+            to="pdf",
+            outputfile=pdf_path,
+            extra_args=["--pdf-engine=xelatex", "-V", "geometry:margin=2cm"]
+        )
+    except Exception as e:
+        st.error(f"[ERREUR] Génération PDF échouée pour {md_path}: {e}")
+
     html_output = rendu_html(contenu_md)
 
     html_dir = os.path.join("HTML", dossier)

app/fiches/interface.py

@@ -16,8 +16,21 @@ from .utils.fiche_utils import load_seuils, doit_regenerer_fiche
 from .generer import generer_fiche
 
 def interface_fiches():
-    st.markdown("# Affichage des fiches")
+    st.markdown("# Découverte des fiches")
-    st.markdown("Sélectionner d'abord l'opération que vous souhaitez examiner et ensuite choisisez la fiche à lire.")
+    with st.expander("Comment utiliser cet onglet ?", expanded=False):
+        st.markdown("""
+            1. Parcourez la liste des fiches disponibles par catégorie
+            2. Sélectionnez une fiche pour afficher son contenu complet
+            3. Consultez les données détaillées, graphiques et analyses supplémentaires
+            4. Utilisez ces informations pour approfondir votre compréhension des vulnérabilités identifiées
+
+            Les catégories sont les suivantes :
+            * Assemblage : opération d'assemblage des produits finaux à partir des composants
+            * Connexe : opérations diverses nécessaires pour fabriquer le numérique, mais n'entrant pas directement dans sa composition
+            * Criticités : indices utilisés pour identifier et évaluer les vulnérabilités
+            * Fabrication : opération de fabrication des composants à partir de minerais
+            * Minerai : description et opérations d'extraction et de traitement des minerais
+        """)
     st.markdown("---")
 
     if "fiches_arbo" not in st.session_state:
@@ -29,7 +42,7 @@ def interface_fiches():
         return
 
     dossiers = sorted(arbo.keys(), key=lambda x: x.lower())
-    dossier_choisi = st.selectbox("Choisissez un dossier", ["-- Sélectionner un dossier --"] + dossiers)
+    dossier_choisi = st.selectbox("Choisissez une catégorie de fiches", ["-- Sélectionner un dossier --"] + dossiers)
 
     if dossier_choisi and dossier_choisi != "-- Sélectionner un dossier --":
         fiches = arbo.get(dossier_choisi, [])

app/fiches/utils/fiche_utils.py

@@ -38,10 +38,11 @@ def _migrate_metadata(meta: Dict) -> Dict:
     return meta
 
 
-def render_fiche_markdown(md_text: str, seuils: Dict) -> str:
+def render_fiche_markdown(md_text: str, seuils: Dict, license_path: str = "assets/licence.md") -> str:
-    """Renvoie la fiche rendue (Markdown) :
+    """Renvoie la fiche rendue (Markdown) :
-       – placeholders Jinja2 remplacés ({{ … }})
+       – placeholders Jinja2 remplacés ({{ … }})
-       – table seuils injectée via dict 'seuils'.
+       – table seuils injectée via dict 'seuils'.
+       - licence ajoutée après le tableau de version et avant le premier titre de niveau 2
     """
     post = frontmatter.loads(md_text)
     meta = _migrate_metadata(dict(post.metadata))
@@ -64,6 +65,24 @@ def render_fiche_markdown(md_text: str, seuils: Dict) -> str:
 
 {rendered_body}"""
 
+    # Charger le contenu de la licence
+    try:
+        license_content = pathlib.Path(license_path).read_text(encoding="utf-8")
+        
+        # Insérer la licence après le tableau de version et avant le premier titre h2
+        # Trouver la position du premier titre h2
+        h2_match = re.search(r"^## ", rendered_body, flags=re.M)
+        
+        if h2_match:
+            h2_position = h2_match.start()
+            rendered_body = f"{rendered_body[:h2_position]}\n\n{license_content}\n\n{rendered_body[h2_position:]}"
+        else:
+            # S'il n'y a pas de titre h2, ajouter la licence à la fin
+            rendered_body = f"{rendered_body}\n\n{license_content}"
+    except Exception as e:
+        # En cas d'erreur lors de la lecture du fichier de licence, continuer sans l'ajouter
+        pass
+
     return rendered_body
 
 

app/personnalisation/interface.py

@@ -6,16 +6,17 @@ from .modification import modifier_produit
 from .import_export import importer_exporter_graph
 
 def interface_personnalisation(G):
-    st.markdown("""
+    st.markdown("# Personnalisation des produits finaux")
-# Personnalisation des produits finaux
+    with st.expander("Comment utiliser cet onglet ?", expanded=False):
-
+        st.markdown("""
-Dans cette section, vous pouvez ajouter des produits finaux qui ne sont pas présents dans la liste,
+            1. Cliquez sur "Ajouter un produit final" pour créer un nouveau produit
-par exemple des produits que vous concevez vous-même.
+            2. Donnez un nom à votre produit
-
+            3. Sélectionnez une opération d'assemblage appropriée (si pertinent)
-Vous pouvez aussi enregistrer ou recharger vos modifications.
+            4. Choisissez les composants qui constituent votre produit dans la liste proposée
-
+            5. Sauvegardez votre configuration pour une réutilisation future
----
+            6. Vous pourrez par la suite modifier ou supprimer vos produits personnalisés
-""")
+        """)
+    st.markdown("---")
 
     G = ajouter_produit(G)
     G = modifier_produit(G)

app/visualisations/graphes.py

@@ -0,0 +1,178 @@
+import streamlit as st
+import altair as alt
+import numpy as np
+from collections import Counter
+import pandas as pd
+
+
+def afficher_graphique_altair(df):
+    ordre_personnalise = ['Assemblage', 'Fabrication', 'Traitement', 'Extraction']
+    categories = [cat for cat in ordre_personnalise if cat in df['categorie'].unique()]
+    for cat in categories:
+        st.markdown(f"### {cat}")
+        df_cat = df[df['categorie'] == cat].copy()
+
+        coord_pairs = list(zip(df_cat['ihh_pays'].round(1), df_cat['ihh_acteurs'].round(1)))
+        counts = Counter(coord_pairs)
+
+        offset_x = []
+        offset_y = {}
+        seen = Counter()
+        for pair in coord_pairs:
+            rank = seen[pair]
+            seen[pair] += 1
+            if counts[pair] > 1:
+                angle = rank * 1.5
+                radius = 0.8 + 0.4 * rank
+                offset_x.append(radius * np.cos(angle))
+                offset_y[pair] = radius * np.sin(angle)
+            else:
+                offset_x.append(0)
+                offset_y[pair] = 0
+
+        df_cat['ihh_pays'] += offset_x
+        df_cat['ihh_acteurs'] += [offset_y[p] for p in coord_pairs]
+        df_cat['ihh_pays_text'] = df_cat['ihh_pays'] + 0.5
+        df_cat['ihh_acteurs_text'] = df_cat['ihh_acteurs'] + 0.5
+
+        base = alt.Chart(df_cat).encode(
+            x=alt.X('ihh_pays:Q', title='IHH Pays (%)'),
+            y=alt.Y('ihh_acteurs:Q', title='IHH Acteurs (%)'),
+            size=alt.Size('criticite_cat:Q', scale=alt.Scale(domain=[1, 2, 3], range=[50, 500, 1000]), legend=None),
+            color=alt.Color('criticite_cat:N', scale=alt.Scale(domain=[1, 2, 3], range=['darkgreen', 'orange', 'darkred']))
+        )
+
+        points = base.mark_circle(opacity=0.6)
+        lines = alt.Chart(df_cat).mark_rule(strokeWidth=0.5, color='gray').encode(
+            x='ihh_pays:Q', x2='ihh_pays_text:Q',
+            y='ihh_acteurs:Q', y2='ihh_acteurs_text:Q'
+        )
+
+        labels = alt.Chart(df_cat).mark_text(
+            align='left', dx=3, dy=-3, fontSize=8, font='Arial', angle=335
+        ).encode(
+            x='ihh_pays_text:Q',
+            y='ihh_acteurs_text:Q',
+            text='nom:N'
+        )
+
+        hline_15 = alt.Chart(df_cat).mark_rule(strokeDash=[2,2], color='green').encode(y=alt.datum(15))
+        hline_25 = alt.Chart(df_cat).mark_rule(strokeDash=[2,2], color='red').encode(y=alt.datum(25))
+        hline_100 = alt.Chart(df_cat).mark_rule(strokeDash=[2,2], color='white').encode(y=alt.datum(100))
+        vline_15 = alt.Chart(df_cat).mark_rule(strokeDash=[2,2], color='green').encode(x=alt.datum(15))
+        vline_25 = alt.Chart(df_cat).mark_rule(strokeDash=[2,2], color='red').encode(x=alt.datum(25))
+        vline_100 = alt.Chart(df_cat).mark_rule(strokeDash=[2,2], color='white').encode(x=alt.datum(100))
+
+        chart = (points + lines + labels + hline_15 + hline_25 + hline_100 + vline_15 + vline_25 + vline_100).properties(
+            width=500,
+            height=400,
+            title=f"Concentration et criticité – {cat}"
+        ).interactive()
+
+        st.altair_chart(chart, use_container_width=True)
+
+
+def creer_graphes(donnees):
+    if not donnees:
+        st.warning("Aucune donnée à afficher.")
+        return
+
+    try:
+        df = pd.DataFrame(donnees)
+        df['ivc_cat'] = df['ivc'].apply(lambda x: 1 if x <= 15 else (2 if x <= 30 else 3))
+
+        from collections import Counter
+        coord_pairs = list(zip(df['ihh_extraction'].round(1), df['ihh_reserves'].round(1)))
+        counts = Counter(coord_pairs)
+
+        offset_x, offset_y = [], {}
+        seen = Counter()
+        for pair in coord_pairs:
+            rank = seen[pair]
+            seen[pair] += 1
+            if counts[pair] > 1:
+                angle = rank * 1.5
+                radius = 0.8 + 0.4 * rank
+                offset_x.append(radius * np.cos(angle))
+                offset_y[pair] = radius * np.sin(angle)
+            else:
+                offset_x.append(0)
+                offset_y[pair] = 0
+
+        df['ihh_extraction'] += offset_x
+        df['ihh_reserves'] += [offset_y[p] for p in coord_pairs]
+        df['ihh_extraction_text'] = df['ihh_extraction'] + 0.5
+        df['ihh_reserves_text'] = df['ihh_reserves'] + 0.5
+
+        base = alt.Chart(df).encode(
+            x=alt.X('ihh_extraction:Q', title='IHH Extraction (%)'),
+            y=alt.Y('ihh_reserves:Q', title='IHH Réserves (%)'),
+            size=alt.Size('ivc_cat:Q', scale=alt.Scale(domain=[1, 2, 3], range=[50, 500, 1000]), legend=None),
+            color=alt.Color('ivc_cat:N', scale=alt.Scale(domain=[1, 2, 3], range=['darkgreen', 'orange', 'darkred'])),
+            tooltip=['nom:N', 'ivc:Q', 'ihh_extraction:Q', 'ihh_reserves:Q']
+        )
+
+        points = base.mark_circle(opacity=0.6)
+        lines = alt.Chart(df).mark_rule(strokeWidth=0.5, color='gray').encode(
+            x='ihh_extraction:Q', x2='ihh_extraction_text:Q',
+            y='ihh_reserves:Q', y2='ihh_reserves_text:Q'
+        )
+
+        labels = alt.Chart(df).mark_text(
+            align='left', dx=10, dy=-10, fontSize=10, font='Arial', angle=335
+        ).encode(
+            x='ihh_extraction_text:Q',
+            y='ihh_reserves_text:Q',
+            text='nom:N'
+        )
+
+        hline_15 = alt.Chart(df).mark_rule(strokeDash=[2,2], color='green').encode(y=alt.datum(15))
+        hline_25 = alt.Chart(df).mark_rule(strokeDash=[2,2], color='red').encode(y=alt.datum(25))
+        hline_100 = alt.Chart(df).mark_rule(strokeDash=[2,2], color='red').encode(y=alt.datum(100))
+        vline_15 = alt.Chart(df).mark_rule(strokeDash=[2,2], color='green').encode(x=alt.datum(15))
+        vline_25 = alt.Chart(df).mark_rule(strokeDash=[2,2], color='red').encode(x=alt.datum(25))
+        vline_100 = alt.Chart(df).mark_rule(strokeDash=[2,2], color='red').encode(x=alt.datum(100))
+
+        chart = (points + lines + labels + hline_15 + hline_25 + hline_100 + vline_15 + vline_25 + vline_100).properties(
+            width=600,
+            height=500,
+            title="Concentration des ressources critiques vs vulnérabilité IVC"
+        ).interactive()
+
+        st.altair_chart(chart, use_container_width=True)
+
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Erreur lors de la création du graphique : {e}")
+
+
+def lancer_visualisation_ihh_criticite(graph):
+    try:
+        import networkx as nx
+        from utils.graph_utils import recuperer_donnees
+
+        niveaux = nx.get_node_attributes(graph, "niveau")
+        noeuds = [n for n, v in niveaux.items() if v == "10" and "Reserves" not in n]
+        noeuds.sort()
+
+        df = recuperer_donnees(graph, noeuds)
+        if df.empty:
+            st.warning("Aucune donnée à visualiser.")
+        else:
+            afficher_graphique_altair(df)
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Erreur dans la visualisation IHH vs Criticité : {e}")
+
+
+def lancer_visualisation_ihh_ivc(graph):
+    try:
+        from utils.graph_utils import recuperer_donnees_2
+        noeuds_niveau_2 = [
+            n for n, data in graph.nodes(data=True)
+            if data.get("niveau") == "2" and "ivc" in data
+        ]
+        if not noeuds_niveau_2:
+            return
+        data = recuperer_donnees_2(graph, noeuds_niveau_2)
+        creer_graphes(data)
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Erreur dans la visualisation IHH vs IVC : {e}")

app/visualisations/interface.py

@@ -1,185 +1,31 @@
 import streamlit as st
-import altair as alt
-import numpy as np
-from collections import Counter
-import pandas as pd
 
+from .graphes import (
+    lancer_visualisation_ihh_criticite,
+    lancer_visualisation_ihh_ivc
+)
 
-def afficher_graphique_altair(df):
-    ordre_personnalise = ['Assemblage', 'Fabrication', 'Traitement', 'Extraction']
-    categories = [cat for cat in ordre_personnalise if cat in df['categorie'].unique()]
-    for cat in categories:
-        st.markdown(f"### {cat}")
-        df_cat = df[df['categorie'] == cat].copy()
-
-        coord_pairs = list(zip(df_cat['ihh_pays'].round(1), df_cat['ihh_acteurs'].round(1)))
-        counts = Counter(coord_pairs)
-
-        offset_x = []
-        offset_y = {}
-        seen = Counter()
-        for pair in coord_pairs:
-            rank = seen[pair]
-            seen[pair] += 1
-            if counts[pair] > 1:
-                angle = rank * 1.5
-                radius = 0.8 + 0.4 * rank
-                offset_x.append(radius * np.cos(angle))
-                offset_y[pair] = radius * np.sin(angle)
-            else:
-                offset_x.append(0)
-                offset_y[pair] = 0
-
-        df_cat['ihh_pays'] += offset_x
-        df_cat['ihh_acteurs'] += [offset_y[p] for p in coord_pairs]
-        df_cat['ihh_pays_text'] = df_cat['ihh_pays'] + 0.5
-        df_cat['ihh_acteurs_text'] = df_cat['ihh_acteurs'] + 0.5
-
-        base = alt.Chart(df_cat).encode(
-            x=alt.X('ihh_pays:Q', title='IHH Pays (%)'),
-            y=alt.Y('ihh_acteurs:Q', title='IHH Acteurs (%)'),
-            size=alt.Size('criticite_cat:Q', scale=alt.Scale(domain=[1, 2, 3], range=[50, 500, 1000]), legend=None),
-            color=alt.Color('criticite_cat:N', scale=alt.Scale(domain=[1, 2, 3], range=['darkgreen', 'orange', 'darkred']))
-        )
-
-        points = base.mark_circle(opacity=0.6)
-        lines = alt.Chart(df_cat).mark_rule(strokeWidth=0.5, color='gray').encode(
-            x='ihh_pays:Q', x2='ihh_pays_text:Q',
-            y='ihh_acteurs:Q', y2='ihh_acteurs_text:Q'
-        )
-
-        labels = alt.Chart(df_cat).mark_text(
-            align='left', dx=3, dy=-3, fontSize=8, font='Arial', angle=335
-        ).encode(
-            x='ihh_pays_text:Q',
-            y='ihh_acteurs_text:Q',
-            text='nom:N'
-        )
-
-        hline_15 = alt.Chart(df_cat).mark_rule(strokeDash=[2,2], color='green').encode(y=alt.datum(15))
-        hline_25 = alt.Chart(df_cat).mark_rule(strokeDash=[2,2], color='red').encode(y=alt.datum(25))
-        vline_15 = alt.Chart(df_cat).mark_rule(strokeDash=[2,2], color='green').encode(x=alt.datum(15))
-        vline_25 = alt.Chart(df_cat).mark_rule(strokeDash=[2,2], color='red').encode(x=alt.datum(25))
-
-        chart = (points + lines + labels + hline_15 + hline_25 + vline_15 + vline_25).properties(
-            width=500,
-            height=400,
-            title=f"Concentration et criticité – {cat}"
-        ).interactive()
-
-        st.altair_chart(chart, use_container_width=True)
-
-
-def creer_graphes(donnees):
-    if not donnees:
-        st.warning("Aucune donnée à afficher.")
-        return
-
-    try:
-        df = pd.DataFrame(donnees)
-        df['ivc_cat'] = df['ivc'].apply(lambda x: 1 if x <= 15 else (2 if x <= 30 else 3))
-
-        from collections import Counter
-        coord_pairs = list(zip(df['ihh_extraction'].round(1), df['ihh_reserves'].round(1)))
-        counts = Counter(coord_pairs)
-
-        offset_x, offset_y = [], {}
-        seen = Counter()
-        for pair in coord_pairs:
-            rank = seen[pair]
-            seen[pair] += 1
-            if counts[pair] > 1:
-                angle = rank * 1.5
-                radius = 0.8 + 0.4 * rank
-                offset_x.append(radius * np.cos(angle))
-                offset_y[pair] = radius * np.sin(angle)
-            else:
-                offset_x.append(0)
-                offset_y[pair] = 0
-
-        df['ihh_extraction'] += offset_x
-        df['ihh_reserves'] += [offset_y[p] for p in coord_pairs]
-        df['ihh_extraction_text'] = df['ihh_extraction'] + 0.5
-        df['ihh_reserves_text'] = df['ihh_reserves'] + 0.5
-
-        base = alt.Chart(df).encode(
-            x=alt.X('ihh_extraction:Q', title='IHH Extraction (%)'),
-            y=alt.Y('ihh_reserves:Q', title='IHH Réserves (%)'),
-            size=alt.Size('ivc_cat:Q', scale=alt.Scale(domain=[1, 2, 3], range=[50, 500, 1000]), legend=None),
-            color=alt.Color('ivc_cat:N', scale=alt.Scale(domain=[1, 2, 3], range=['darkgreen', 'orange', 'darkred'])),
-            tooltip=['nom:N', 'ivc:Q', 'ihh_extraction:Q', 'ihh_reserves:Q']
-        )
-
-        points = base.mark_circle(opacity=0.6)
-        lines = alt.Chart(df).mark_rule(strokeWidth=0.5, color='gray').encode(
-            x='ihh_extraction:Q', x2='ihh_extraction_text:Q',
-            y='ihh_reserves:Q', y2='ihh_reserves_text:Q'
-        )
-
-        labels = alt.Chart(df).mark_text(
-            align='left', dx=10, dy=-10, fontSize=10, font='Arial', angle=335
-        ).encode(
-            x='ihh_extraction_text:Q',
-            y='ihh_reserves_text:Q',
-            text='nom:N'
-        )
-
-        hline_15 = alt.Chart(df).mark_rule(strokeDash=[2,2], color='green').encode(y=alt.datum(15))
-        hline_25 = alt.Chart(df).mark_rule(strokeDash=[2,2], color='red').encode(y=alt.datum(25))
-        vline_15 = alt.Chart(df).mark_rule(strokeDash=[2,2], color='green').encode(x=alt.datum(15))
-        vline_25 = alt.Chart(df).mark_rule(strokeDash=[2,2], color='red').encode(x=alt.datum(25))
-
-        chart = (points + lines + labels + hline_15 + hline_25 + vline_15 + vline_25).properties(
-            width=600,
-            height=500,
-            title="Concentration des ressources critiques vs vulnérabilité IVC"
-        ).interactive()
-
-        st.altair_chart(chart, use_container_width=True)
-
-    except Exception as e:
-        st.error(f"Erreur lors de la création du graphique : {e}")
-
-
-def lancer_visualisation_ihh_criticite(graph):
-    try:
-        import networkx as nx
-        from utils.graph_utils import recuperer_donnees
-
-        niveaux = nx.get_node_attributes(graph, "niveau")
-        noeuds = [n for n, v in niveaux.items() if v == "10" and "Reserves" not in n]
-        noeuds.sort()
-
-        df = recuperer_donnees(graph, noeuds)
-        if df.empty:
-            st.warning("Aucune donnée à visualiser.")
-        else:
-            afficher_graphique_altair(df)
-    except Exception as e:
-        st.error(f"Erreur dans la visualisation IHH vs Criticité : {e}")
-
-
-def lancer_visualisation_ihh_ivc(graph):
-    try:
-        from utils.graph_utils import recuperer_donnees_2
-        noeuds_niveau_2 = [
-            n for n, data in graph.nodes(data=True)
-            if data.get("niveau") == "2" and "ivc" in data
-        ]
-        if not noeuds_niveau_2:
-            return
-        data = recuperer_donnees_2(graph, noeuds_niveau_2)
-        creer_graphes(data)
-    except Exception as e:
-        st.error(f"Erreur dans la visualisation IHH vs IVC : {e}")
 
 def interface_visualisations(G_temp, G_temp_ivc):
-    st.markdown("# Visualisations")
+    st.markdown("# Analyse du graphe")
+    with st.expander("Comment utiliser cet onglet ?", expanded=False):
+        st.markdown("""
+        1. Explorez les graphiques présentant l'Indice de Herfindahl-Hirschmann (IHH)
+        2. Analysez sa relation avec la criticité moyenne des minerais ou leur Indice de Vulnérabilité Concurrentielle (IVC)
+        3. Zoomer dans les graphes pour mieux découvrir les informations
+
+        Il est important de se rappeler que l'IHH a deux seuils :
+        * en-dessous de 15, la concentration est considérée comme étant faible
+        * au-dessus de 25, elle est considérée comme étant forte
+
+        Ainsi plus le positionnement d'un point est en haut à droite des graphiques, plus les risques sont élevés.
+        Les graphiques présentent 2 droites horizontales et vetrticales pour matérialiser ces seuils.
+    """)
+    st.markdown("---")
+
     st.markdown("""## Indice de Herfindahl-Hirschmann - IHH vs Criticité
 
-Entre 0 et 15%, concentration faible, entre 15 et 25%, modérée, au-delà, forte.
+La taille des points donne l'indication de la criticité de substituabilité du minerai.
-
-Taille des points = criticité substituabilité du minerai
 """)
     if st.button("Lancer", key="btn_ihh_criticite"):
         try:
@@ -189,9 +35,7 @@ Taille des points = criticité substituabilité du minerai
 
     st.markdown("""## Indice de Herfindahl-Hirschmann - IHH vs IVC
 
-Entre 0 et 15%, concentration faible, entre 15 et 25%, modérée, au-delà, forte.
+La taille des points donne l'indication de la criticité concurrentielle du minerai.
-
-Taille des points = criticité concurrentielle du minerai
 """)
 
     if st.button("Lancer", key="btn_ihh_ivc"):

assets/licence.md

@@ -0,0 +1,3 @@
+Document généré avec [FabNum](https://fabnum.peccini.fr) par [Stéphan Peccini](mailto:stephan-pro@peccini.fr)
+
+Licence : [CC BY-NC-ND 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.fr) - Attribution - Utilisation non commerciale - Pas d’Œuvre dérivée

components/footer.py

@@ -10,7 +10,7 @@ def afficher_pied_de_page():
         <div role='contentinfo' aria-labelledby='footer-appli' class='wide-footer'>
             <div class='info-footer'>
                 <p id='footer-appli' class='info-footer'>
-                    Fabnum © 2025 – <a href='mailto:stephan-pro@peccini.fr'>Contact</a> – Licence <a href='https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/' target='_blank'>CC BY-NC-SA</a>
+                    Fabnum © 2025 – <a href='mailto:stephan-pro@peccini.fr'>Contact</a> – Licence <a href='https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.fr' target='_blank'>CC BY-NC-ND</a>
                 </p>
                 <p class='footer-note'>
                     🌱 Calculs CO₂ via <a href='https://www.thegreenwebfoundation.org/' target='_blank'>The Green Web Foundation</a><br>

fabnum.py

@@ -8,6 +8,47 @@ from utils.gitea import (
     charger_instructions_depuis_gitea
 )
 
+def afficher_instructions_avec_expanders(markdown_content):
+    """
+    Affiche le contenu markdown avec les sections de niveau 2 (## Titre) dans des expanders
+    """
+    # Extraction du titre principal (niveau 1)
+    titre_pattern = r'^# (.+)$'
+    titre_match = re.search(titre_pattern, markdown_content, re.MULTILINE)
+
+    # Affichage du titre principal
+    if titre_match:
+        titre_principal = titre_match.group(1)
+        st.markdown(f"# {titre_principal}")
+
+    # Division en sections de niveau 2
+    sections = re.split(r'^## ', markdown_content, flags=re.MULTILINE)
+
+    # Affichage du contenu avant la première section de niveau 2 (sans le titre principal)
+    introduction = sections[0]
+    if titre_match:
+        # Supprimer le titre principal de l'introduction car on l'a déjà affiché
+        introduction = re.sub(titre_pattern, '', introduction, flags=re.MULTILINE).strip()
+
+    if introduction:
+        st.markdown(introduction, unsafe_allow_html=True)
+
+    # Affichage des sections dans des expanders
+    for i, section in enumerate(sections[1:], 1):
+        # Extraction du titre de la section
+        lignes = section.split('\n', 1)
+        titre_section = lignes[0].strip()
+
+        # Garder le titre dans le contenu
+        contenu_section = f"## {titre_section}"
+        if len(lignes) > 1:
+            contenu_section += "\n\n" + lignes[1].strip()
+
+        # Affichage dans un expander
+        status = True if i == 1 else False
+        with st.expander(f"## {titre_section}", expanded=status):
+            st.markdown(contenu_section, unsafe_allow_html=True)
+
 from utils.graph_utils import (
     charger_graphe
 )
@@ -105,7 +146,7 @@ dot_file_path = None
 if st.session_state.onglet == "Instructions":
     markdown_content = charger_instructions_depuis_gitea(INSTRUCTIONS)
     if markdown_content:
-        st.markdown(markdown_content)
+        afficher_instructions_avec_expanders(markdown_content)
 
 elif st.session_state.onglet == "Fiches":
     interface_fiches()