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@@ -174,11 +174,9 @@ L'analyse devra respecter la structure suivante :
 
 5- Ne fais pas de conclusion
 
-Réponds en français
-
+Répond en français
 """
 
-
 prompt_redaction = """
 III - LE COMMENTAIRE COMPOSÉ
 
@@ -233,8 +231,6 @@ En parlant de ... (sous-axe 2), l'auteur met l'accent en premier sur… (interpr
 Ainsi, ... (axe 2) est lié (e) à ... (sous-axe 1) et à ... (sous-axe 2).
 
 Somme toute, ... (titre du texte) organise son sens autour de … (axe 1) et de ... (axe 2). De ces deux centres d’intérêt découlent respectivement, d’une part, … (sous-axe 1 de l'axe 1) et ... (sous-axe 2 de l'axe 1) et, d’autre part, … (sous-axe 1 de l'axe 2) et … (sous-axe 2 de l'axe 2). À travers ce texte, ...(nom de l'auteur) nous ... (opinion personnelle). Une telle optique est perceptible dans la logique de... (nom de l'auteur nous permettant de faire un rapprochement thématique), dans son œuvre ...(titre de l’œuvre), dans lequel il aborde… (bref résumé de l'œuvre en question qui peut être facultatif).
-
-
 """
 
 model = genai.GenerativeModel(
@@ -244,16 +240,15 @@ model = genai.GenerativeModel(
 )
 
 def generate_table(image):
-    """Génère le tableau d'analyse à partir de l'image"""
+    """Génère le tableau d'analyse à partir d'une image unique"""
     response = model.generate_content([prompt_tableau, image])
-    
     return response.text
 
 def generate_dissertation(tableau):
     """Génère la dissertation basée sur le tableau"""
     prompt = f"""
-    
- {prompt_redaction}.Écris maintenant un rédaction pour ça en suivant l'exercice a trous ; {tableau}"""
+{prompt_redaction}
+Écris maintenant une rédaction pour ça en suivant l'exercice à trous ; {tableau}"""
     response = model.generate_content(prompt)
     return response.text
 
@@ -264,21 +259,18 @@ def index():
 @app.route('/analyze', methods=['POST'])
 def analyze():
     if 'image' not in request.files:
-        return jsonify({'error': 'No image uploaded'}), 400
-    
+        return jsonify({'error': 'Aucune image envoyée'}), 400
     
     image_file = request.files['image']
     
-    # Sauvegarder temporairement l'image
+    # Sauvegarde temporaire de l'image
     with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False) as temp_file:
         image_file.save(temp_file.name)
         image = Image.open(temp_file.name)
     
-    
     try:
         # Première génération : le tableau
         tableau = generate_table(image)
-        
         # Deuxième génération : la dissertation
         dissertation = generate_dissertation(tableau)
         
@@ -287,7 +279,62 @@ def analyze():
             'dissertation': dissertation
         })
     except Exception as e:
-        return jsonify({'error': "Erreur."}), 500
+        return jsonify({'error': "Erreur lors de la génération."}), 500
+    finally:
+        os.unlink(temp_file.name)
+
+# -------------------------------
+# Nouveau endpoint pour plusieurs images
+# -------------------------------
+@app.route('/analyze_multi', methods=['POST'])
+def analyze_multi():
+    images = request.files.getlist('images')
+    if not images or len(images) == 0:
+        return jsonify({'error': 'Aucune image envoyée'}), 400
+
+    content = [
+        "J'aimerais que tu traites entièrement cet exercice en respectant scrupuleusement la méthodologie suivante :\n\n" + prompt_tableau +
+        "\n\nVoici les images de l'exercice :"
+    ]
+    temp_files = []
+    
+    try:
+        # Pour chaque image, on la sauvegarde temporairement et on l'ouvre avec PIL pour l'ajouter au contenu
+        for image in images:
+            if image:
+                suffix = os.path.splitext(image.filename)[1]  # conserver l'extension
+                with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=suffix) as temp_file:
+                    image.save(temp_file.name)
+                    temp_files.append(temp_file.name)
+                    opened_image = Image.open(temp_file.name)
+                    # Vous pouvez ici convertir l'image en format adapté ou l'ajouter telle quelle dans la liste
+                    content.append(opened_image)
+        
+        # On utilise le modèle pour générer le tableau en passant la liste contenant du texte et les images
+        response_tableau = model.generate_content(
+            content,
+            request_options={"timeout": 600}
+        )
+        tableau = response_tableau.text
+
+        # Génération de la dissertation à partir du tableau obtenu
+        prompt_disc = f"{prompt_redaction}\nÉcris maintenant une rédaction pour ça en suivant l'exercice à trous ; {tableau}"
+        response_disc = model.generate_content(prompt_disc, request_options={"timeout": 600})
+        dissertation = response_disc.text
+        
+        return jsonify({
+            'tableau': tableau,
+            'dissertation': dissertation
+        })
+    except Exception as e:
+        return jsonify({"error": str(e)}), 500
     finally:
-        # Nettoyer le fichier temporaire
-        os.unlink(temp_file.name)
+        # Supprimer tous les fichiers temporaires
+        for temp_file in temp_files:
+            try:
+                os.unlink(temp_file)
+            except Exception as ex:
+                print(f"Erreur lors de la suppression du fichier temporaire {temp_file} : {ex}")
+
+if __name__ == '__main__':
+    app.run(debug=True)