🤖 Nectar - AI Document Summarizer

Une application web intelligente pour extraire et résumer vos documents avec l'IA

Fonctionnalités • Installation • Utilisation • Technologies

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✨ Fonctionnalités

• 📄 Upload de documents : Support des formats PDF, DOCX et TXT
• 📊 Statistiques détaillées : Nombre de mots, caractères, phrases, temps de lecture
• ✂️ Résumé personnalisable : Choisissez le nombre de mots et le style
• 🤖 IA intégrée : Utilise OpenAI GPT-4o-mini pour des résumés de qualité
• 🌐 Traduction : Traduisez vos résumés en plusieurs langues
• 📋 Export facile : Copiez ou téléchargez votre résumé
• 👤 Comptes utilisateurs : Historique et statistiques personnalisés
• 🌙 Mode sombre/clair : Interface adaptative

🚀 Installation

1. Cloner le projet

git clone https://github.com/votre-username/nectar.git
cd nectar

2. Créer un environnement virtuel

python -m venv venv

# Windows
venv\Scripts\activate

# Mac/Linux
source venv/bin/activate

3. Installer les dépendances

pip install -r requirements.txt

4. Configuration des variables d'environnement

Copiez le fichier .env.example vers .env et remplissez vos clés :

cp .env.example .env

Modifiez le fichier .env avec vos propres clés :

# Flask
FLASK_SECRET_KEY=votre-cle-secrete-unique

# OpenAI API
OPENAI_API_KEY=sk-votre-cle-openai

# Firebase Configuration
FIREBASE_PROJECT_ID=votre-project-id
FIREBASE_PRIVATE_KEY_ID=votre-private-key-id
FIREBASE_PRIVATE_KEY="-----BEGIN PRIVATE KEY-----\n...\n-----END PRIVATE KEY-----\n"
FIREBASE_CLIENT_EMAIL=votre-service-account@projet.iam.gserviceaccount.com
FIREBASE_CLIENT_ID=votre-client-id
FIREBASE_CERT_URL=https://www.googleapis.com/robot/v1/metadata/x509/votre-service-account

⚠️ Important : Ne commitez JAMAIS le fichier .env sur GitHub !

🎮 Utilisation

Lancer l'application

python app.py

L'application sera accessible à : http://localhost:5000

Comment utiliser

1. Uploadez un document (glisser-déposer ou clic)
2. Cliquez sur "Extraire le texte"
3. Consultez les statistiques du document
4. Ajustez le nombre de mots souhaité pour le résumé
5. Cliquez sur "Générer le résumé"
6. Copiez ou téléchargez le résumé

📁 Structure du projet

📦 AI-Document-Summarizer
├── 📄 app.py                 # Application Flask principale
├── 📄 document_processor.py  # Extraction de texte
├── 📄 summarizer.py          # Génération de résumés
├── 📁 templates/
│   └── 📄 index.html         # Interface utilisateur
├── 📁 static/
│   ├── 📄 style.css          # Styles CSS
│   └── 📄 script.js          # JavaScript frontend
├── 📄 requirements.txt       # Dépendances Python
└── 📄 README.md              # Documentation

🔧 Technologies utilisées

• Backend : Python, Flask
• Frontend : HTML5, CSS3, JavaScript
• Extraction PDF : PyPDF2, pdfplumber
• Extraction DOCX : python-docx
• IA : OpenAI GPT-3.5 (optionnel)

📝 API Endpoints

Endpoint	Méthode	Description
/	GET	Page d'accueil
/upload	POST	Upload et extraction de texte
/summarize	POST	Génération du résumé

🎨 Captures d'écran

L'interface propose :

• Zone de drag & drop moderne
• Statistiques visuelles
• Slider pour ajuster le résumé
• Design sombre et élégant

⚙️ Configuration avancée

Modifier la taille max des fichiers

Dans app.py :

app.config['MAX_CONTENT_LENGTH'] = 16 * 1024 * 1024  # 16MB

Ajouter des formats de fichiers

Dans app.py :

app.config['ALLOWED_EXTENSIONS'] = {'pdf', 'docx', 'txt', 'rtf'}

🐛 Résolution de problèmes

Erreur d'encodage avec les fichiers TXT

L'application essaie automatiquement plusieurs encodages (UTF-8, Latin-1, CP1252).

PDF non supporté

Certains PDF scannés (images) ne peuvent pas être extraits. Utilisez un outil OCR au préalable.

Résumé de mauvaise qualité sans OpenAI

La méthode extractive sélectionne les phrases importantes mais ne reformule pas. Pour de meilleurs résultats, configurez une clé API OpenAI.

📄 Licence

MIT License - Libre d'utilisation et de modification.

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Fait avec ❤️ pour simplifier vos résumés de documents !