pandas>=2.2.0
numpy>=1.26.0
sqlalchemy>=2.0.0
psycopg2-binary>=2.9.9
gradio>=4.0.0
pyarrow>=15.0.0
scikit-learn>=1.4.0
# Modèles gradient boosting / multi-output recommandés pour la prédiction bureau de vote
lightgbm>=4.3.0
xgboost>=2.0.0
catboost>=1.2.5
shap>=0.45.0
pyyaml>=6.0.0
matplotlib>=3.8.0
folium>=0.16.0