import gradio as gr
from transformers import pipeline

# 1. Chargement du modèle multilingue
analyseur = pipeline(
    "sentiment-analysis", 
    model="cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base-sentiment"
)

def analyser_texte(texte):
    if not texte or not texte.strip():
        return {}
    
    try:
        # Analyse du texte par l'IA
        resultats = analyseur(texte)
        
        # Dictionnaire pour stocker les scores
        scores_formattes = {"🟢 Positif": 0.0, "🔴 Négatif": 0.0, "🟡 Neutre": 0.0}
        
        for res in resultats:
            label_brut = res['label'].lower()
            score = float(res['score'])
            
            if "positive" in label_brut:
                scores_formattes["🟢 Positif"] = score
            elif "negative" in label_brut:
                scores_formattes["🔴 Négatif"] = score
            else:
                scores_formattes["🟡 Neutre"] = score
                
        return scores_formattes
    except Exception as e:
        return {"⚠️ Erreur d'analyse": 1.0}

# 2. Interface Graphique Moderne
with gr.Blocks() as interface:
    
    gr.Markdown(
        """
        # 🌍 Analyseur de sentiments - Multilingue Dynamique
        *L'IA analyse votre texte en temps réel et affiche les résultats sous forme de graphique !*
        *(Example avec un "a" = code : ce n'est pas une faute d'orthographe ;))*
        """
    )
    
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            texte_entree = gr.Textbox(
                lines=4, 
                placeholder="Tapez votre texte ici...",
                label="✍️ Votre texte (Toutes langues)"
            )
            bouton_envoyer = gr.Button("⚡ Analyser", variant="primary")
            
        with gr.Column():
            graphique_sortie = gr.Label(
                num_top_classes=3,
                label="📊 Répartition du sentiment"
            )
    
    # Événements en temps réel
    texte_entree.change(fn=analyser_texte, inputs=texte_entree, outputs=graphique_sortie)
    bouton_envoyer.click(fn=analyser_texte, inputs=texte_entree, outputs=graphique_sortie)
    
    # Correction de la typo ici : 'examples' avec un 'a'
    gr.Examples(
        examples=[
            ["Je trouve cette application fantastique et super jolie !"],
            ["I am deeply disappointed by the quality of this service."],
            ["L'ambiance est correcte, mais sans plus."]
        ],
        inputs=texte_entree,
        outputs=graphique_sortie,
        fn=analyser_texte,
        run_on_click=True
    )

# Lancement avec l'application du thème Soft
if __name__ == "__main__":
    interface.launch(theme=gr.themes.Soft(primary_hue="indigo", secondary_hue="slate"))