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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-generator = pipeline("text-generation", model="openai-community/gpt2")
+# Chargement des pipelines (en lazy loading)
+pipelines = {
+    "Génération de texte": pipeline("text-generation", model="openai-community/gpt2"),
+    "Traduction anglais → français": pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-fr"),
+    "Résumé de texte": pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn")
+}
 
-def generate_text(prompt):
-    result = generator(prompt, max_new_tokens=50)
-    return result[0]["generated_text"]
+def run_model(task, text):
+    if not text.strip():
+        return "Veuillez entrer un texte."
 
-demo = gr.Interface(fn=generate_text, inputs="text", outputs="text", title="Demo GPT-2")
-demo.launch()
+    if task == "Génération de texte":
+        result = pipelines[task](text, max_new_tokens=80)
+        return result[0]["generated_text"]
+
+    elif task == "Traduction anglais → français":
+        result = pipelines[task](text)
+        return result[0]["translation_text"]
+
+    elif task == "Résumé de texte":
+        result = pipelines[task](text, max_length=80, min_length=20, truncation=True)
+        return result[0]["summary_text"]
+
+demo = gr.Interface(
+    fn=run_model,
+    inputs=[
+        gr.Dropdown(
+            choices=[
+                "Génération de texte",
+                "Traduction de texte en anglais en français",
+                "Résumé de texte"
+            ],
+            label="Choisissez une tâche"
+        ),
+        gr.Textbox(
+            lines=5,
+            placeholder="Entrez votre texte ou votre prompt ici..."
+        )
+    ],
+    outputs=gr.Textbox(label="Résultat"),
+    title="Démo Hugging Face — GPT2, Traduction & Résumé",
+    description="Une démonstration interactive utilisant des modèles de Hugging Face."
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()