diff --git a/src/lib/git-analyzer.ts b/src/lib/git-analyzer.ts
index e506c90..f565701 100644
--- a/src/lib/git-analyzer.ts
+++ b/src/lib/git-analyzer.ts
@@ -622,45 +622,61 @@ export function exportToCSV(stats: RepoStats, filename: string = "git-stats"): s
 
 export async function generateAISummary(stats: RepoStats, model?: string): Promise<string> {
   const selectedModel = model || (await detectOllamaModel());
-  if (!selectedModel) return "Aucun modèle Ollama disponible. Lancez `ollama pull llama3.2`.";
+  if (!selectedModel) return "Aucun modèle Ollama disponible. Lancez `ollama pull gemma4`.";
 
   try {
-    const openai = new OpenAI({ baseURL: OLLAMA_BASE_URL, apiKey: "ollama" });
-
-    // Build context from recent commits
-    const commitSamples = (stats.recentCommits || []).slice(0, 30)
+    // Build context
+    const commitSamples = (stats.recentCommits || []).slice(0, 15)
       .map((c) => `[${c.author}] ${c.message}`)
       .join("\n");
 
-    const prompt = `Tu es un expert en analyse de projets Git. Analyse ce dépôt et donne un résumé en français (5-8 phrases max) :
+    const systemPrompt = `Tu es un expert en analyse de projets Git. Réponds TOUJOURS en français, de façon concise. Format demandé :
+📊 Activité : [1 phrase]
+👥 Équipe : [1 phrase]
+🔧 Code : [1 phrase]  
+💡 Conseil : [1 phrase]`;
 
-**Projet** : ${stats.repoName}
-**Période** : ${stats.activeDays} jours actifs, ${stats.totalCommits} commits
+    const userPrompt = `Projet : ${stats.repoName}
+Période : ${stats.activeDays}j actifs, ${stats.totalCommits} commits
++${stats.totalLinesAdded} / −${stats.totalLinesDeleted} lignes
+${stats.contributors.length} contributeurs : ${stats.contributors.slice(0, 5).map(c => c.name).join(", ")}
+Types : ${stats.commitTypes.filter(t => t.count > 0).map(t => `${t.type} ${t.percentage}%`).join(", ")}
+Fichiers modifiés : ${stats.totalFilesChanged}
 
-**Statistiques clés** :
-- ${stats.totalLinesAdded} lignes ajoutées / ${stats.totalLinesDeleted} supprimées
-- ${stats.contributors.length} contributeur(s) : ${stats.contributors.slice(0, 5).map((c) => c.name).join(", ")}
-- Types de commits : ${stats.commitTypes.filter((t) => t.count > 0).map((t) => `${t.type} (${t.percentage}%)`).join(", ")}
-- Fichiers modifiés : ${stats.totalFilesChanged}
+Commits récents :
+${commitSamples}`;
 
-**Derniers commits** :
-${commitSamples}
-
-Réponds avec ce format :
-1. 📊 **Activité** : tendance générale
-2. 👥 **Équipe** : qui fait quoi
-3. 🔧 **Code** : types de changements principaux
-4. 💡 **Conseil** : une suggestion pertinente`;
-
-    const response = await openai.chat.completions.create({
-      model: selectedModel,
-      messages: [{ role: "user" as const, content: prompt }],
-      max_tokens: 500,
-      temperature: 0.7,
+    // Use Ollama native API (more reliable than OpenAI compat for thinking models)
+    const ollamaUrl = OLLAMA_BASE_URL.replace(/\/v1$/, "");
+    const res = await fetch(`${ollamaUrl}/api/chat`, {
+      method: "POST",
+      headers: { "Content-Type": "application/json" },
+      body: JSON.stringify({
+        model: selectedModel,
+        messages: [
+          { role: "system", content: systemPrompt },
+          { role: "user", content: userPrompt },
+        ],
+        stream: false,
+        options: { temperature: 0.7, num_predict: 400 },
+      }),
     });
 
-    return response.choices[0]?.message?.content?.trim() || "Pas de résumé généré.";
+    if (!res.ok) {
+      const err = await res.text();
+      throw new Error(`HTTP ${res.status}: ${err.slice(0, 200)}`);
+    }
+
+    const data = await res.json();
+    const content = data.message?.content?.trim();
+
+    if (!content || content.length < 10) {
+      // Maybe the model returned thinking output instead of content
+      return `Erreur : réponse vide du modèle ${selectedModel}. Le modèle peut nécessiter un format différent. Essayez \`ollama pull llama3.2\`.`;
+    }
+
+    return content;
   } catch (error: any) {
-    return `Erreur Ollama (${selectedModel}) : ${error?.message || "inconnue"}. Vérifiez \`ollama pull ${selectedModel}\`.`;
+    return `Erreur Ollama (${selectedModel}) : ${error?.message || "inconnue"}. Vérifiez \`ollama serve\` et \`ollama pull ${selectedModel}\`.`;
   }
 }