app.py

import gradio as gr
from transformers import pipeline

# Chargez un modèle pré-entrainé pour le français
correcteur = pipeline("text2text-generation", model="moussaKam/barthez-orangesum-title")

def corrige_texte(texte):
    # Personnalisez cette partie pour le TCF
    prompt = f"Corrige ce texte TCF en français, explique les erreurs : {texte}"
    correction = correcteur(prompt, max_length=400)[0]['generated_text']
    
    return f"""
    <div style='border:1px solid #4361ee; padding:20px; border-radius:8px'>
        <h3>Correction :</h3>
        <p>{correction.split("Corrige ce texte TCF")[-1]}</p>
        <p style='color:#4361ee'><i>Correcteur TCF SupFLE</i></p>
    </div>
    """

# Interface simple
interface = gr.Interface(
    fn=corrige_texte,
    inputs=gr.Textbox(label="Entrez votre texte TCF", lines=5),
    outputs=gr.HTML(label="Correction"),
    title="<img src='https://www.supdefle.com/votre-logo.png' width='100'><br>Correcteur TCF",
    examples=[
        ["Je vais au cinéma hier"],
        ["Les enfant joue dans le parc"]
    ]
)

interface.launch()