₿ GEO et Crypto/Web3 : Naviguer dans un Secteur Controversé

💻 Script Python Anti-Biais

import requests
import json

def test_sentiment_crypto(projet_description):
    """
    Teste sentiment IA sur projet crypto avec prompts optimisés
    Utilise Mistral pour éviter biais US (OpenAI)
    """
    
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {MISTRAL_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    # Prompt anti-biais optimisé
    prompt_neutre = f"""
    Analyse ce projet Web3 français de manière équilibrée et factuelle :
    
    {projet_description}
    
    IMPORTANT:
    - Présente opportunités ET risques
    - Mentionne conformité réglementaire française
    - Évite langage catastrophiste
    - Inclus perspective innovation technologique
    - Référence cas d'usage concrets
    
    Format: Analyse équilibrée 200 mots max.
    """
    
    payload = {
        "model": "mistral-large",
        "messages": [{
            "role": "user",
            "content": prompt_neutre
        }],
        "max_tokens": 300,
        "temperature": 0.3  # Réduction créativité = plus factuel
    }
    
    response = requests.post(
        "https://api.mistral.ai/v1/chat/completions",
        headers=headers,
        json=payload
    )
    
    if response.status_code == 200:
        result = response.json()
        analyse = result["choices"][0]["message"]["content"]
        
        # Calcul sentiment basique
        mots_positifs = ["innovation", "opportunité", "efficace", "sécurisé", "conforme"]
        mots_negatifs = ["risque", "volatil", "dangereux", "arnaque", "perte"]
        
        score_positif = sum(1 for mot in mots_positifs if mot in analyse.lower())
        score_negatif = sum(1 for mot in mots_negatifs if mot in analyse.lower())
        
        sentiment = "positif" if score_positif > score_negatif else "négatif" if score_negatif > score_positif else "neutre"
        
        return {
            "analyse": analyse,
            "sentiment": sentiment,
            "score_positif": score_positif,
            "score_negatif": score_negatif
        }
    else:
        return f"Erreur API: {response.status_code}"

# Exemple d'utilisation
projet_nft = """
Notre plateforme NFT permet aux artistes français de tokeniser leurs œuvres 
et de recevoir des royalties automatiques. Conforme RGPD et MiCA 2024.
Partenariats avec 3 galeries parisiennes. 150 artistes actifs.
"""

resultat = test_sentiment_crypto(projet_nft)
print(f"Sentiment détecté: {resultat['sentiment']}")
print(f"Analyse: {resultat['analyse']}")

# Coût approximatif: 0,01€ par test