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@@ -277,11 +277,11 @@ async def on_chat_start():
     elements.append(cl.Plotly(name="chart_formation", figure=fig_formation, display="inline", size="small"))
     
     df_formation_entreprise = df.groupby(['organisation_formation', 'taille_entreprise']).size().reset_index(name='obs')
-    fig_formation_entreprise = px.pie(df_formation_entreprise, names='organisation_formation', values='obs', color='taille_entreprise', title="Formations organisées pour les CAA par taille d'entreprise", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe).update_traces(textposition='inside', textinfo='percent+label').update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
+    fig_formation_entreprise = px.bar(df_formation_entreprise, x='organisation_formation', y='obs', color='taille_entreprise', title="Formations organisées pour les CAA par taille d'entreprise", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
     elements.append(cl.Plotly(name="chart_formation_entreprise", figure=fig_formation_entreprise, display="inline", size="small"))
 
     df_formation_nb_charge = df.groupby(['organisation_formation', 'nombre_chargés_affaires']).size().reset_index(name='obs')
-    fig_formation_nb_charge = px.pie(df_formation_nb_charge, names='organisation_formation', values='obs', color='nombre_chargés_affaires', title="Formations organisées pour les CAA par nombre de chargé.e d'affaires", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe).update_traces(textposition='inside', textinfo='percent+label').update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
+    fig_formation_nb_charge = px.bar(df_formation_nb_charge, x='organisation_formation', y='obs', color='nombre_chargés_affaires', title="Formations organisées pour les CAA par nombre chargé.e d'affaires", labels={'obs':'nombre'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"))
     elements.append(cl.Plotly(name="chart_formation_nb_charge", figure=fig_formation_nb_charge, display="inline", size="small"))
     
     content_all = "Tableaux des données de La \"taille des entreprises ayant répondu\"\n" + df_taille.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"L’engagement dans le domaine de l’agencement\"\n" + df_temps.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"L’engagement dans le domaine de l’agencement\" par taille d'entreprise\n" + df_temps_entreprise.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Le nombre de chargé.e d’affaires en agencement\"\n" + df_nb_charge.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Le nombre de chargé.e d’affaires en agencement par taille d'entreprise\"\n" + df_nb_charge_entreprise.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Le nombre de chargé.e d’affaires en agencement par année d'engagement\"\n" + df_nb_charge_engagement.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Le profil des répondants\"\n" + df_statut.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les principaux interlocuteurs du CAA\"\n" + df_interlocuteur.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les principaux interlocuteurs du CAA\" par taille d'entreprise\n" + df_interlocuteur_entreprise.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les principaux interlocuteurs du CAA\" par nombre chargé.e d'affaires\n" + df_interlocuteur_nb_charge.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les principales compétences attendues\"\n" + df_competences.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les principales compétences attendues\" par taille d'entreprise\n" + df_competences_entreprise.to_string() + "\n\nTableaux des données de \"Les principales compétences attendues\" par nombre chargé.e d'affaires\n" + df_competences_nb_charge.to_string()