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README.md

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+#  Analyseur de Sentiments | Sentiment Analyzer
+
+Application web permettant **d’analyser le sentiment de textes dans plus de 20 langues  **Flask**.
+
+Ce projet a été réalisé dans le cadre de l’apprentissage du **Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP)** et de l’**Intelligence Artificielle appliquée à l’analyse de texte**.
+
+---
+
+#  Structure du projet
+
+```
+sentiment_project/
+├── app.py                 ← Backend (serveur Flask)
+├── requirements.txt       ← Dépendances Python
+├── Procfile               ← Configuration pour le déploiement (Render / Railway)
+├── .env.example           ← Exemple de variables d’environnement
+├── .gitignore             ← Fichiers ignorés par Git
+├── README.md              ← Documentation du projet
+└── templates/
+    └── index.html         ← Interface utilisateur
+```
+
+---
+
+#  Installation et exécution locale
+
+## 1 Cloner le projet
+
+```
+git clone https://github.com/username/sentiment-analyzer.git
+cd sentiment-analyzer
+```
+
+---
+
+## 2 Créer un environnement virtuel
+
+```
+python -m venv venv
+```
+
+Activation :
+
+Mac / Linux
+
+```
+source venv/bin/activate
+```
+
+Windows
+
+```
+venv\Scripts\activate
+```
+
+---
+
+## 3 Installer les dépendances
+
+```
+pip install -r requirements.txt
+
+##  Lancer le serveur
+
+```
+python app.py
+```
+
+Puis ouvrir dans le navigateur :
+
+```
+http://localhost:5000
+```
+
+---
+
+#  Déploiement sur Render (gratuit)
+
+##  Publier sur GitHub
+
+```
+git init
+git add .
+git commit -m "Initial commit"
+git remote add origin https://github.com/username/sentiment-analyzer.git
+git push -u origin main
+```
+
+Vérifiez que le fichier `.env` n’est pas publié sur GitHub.
+
+---
+
+##  Créer un compte Render
+
+Accéder à :
+
+https://render.com
+
+Puis se connecter avec GitHub.
+
+---
+
+##  Créer un Web Service
+
+Configuration :
+
+| Paramètre     | Valeur                          |
+| ------------- | ------------------------------- |
+| Build Command | pip install -r requirements.txt |
+| Start Command | gunicorn app:app                |
+| Environment   | Python                          |
+
+---
+
+
+##  Déployer
+
+Render générera une URL publique comme :
+
+```
+https://sentiment-analyzer.onrender.com
+```
+
+---
+
+#  Sécurité de la clé API
+
+| Bonne pratique            | À éviter                               |
+| ------------------------- | -------------------------------------- |
+| Utiliser `.env`           | Mettre la clé directement dans le code |
+| Variables d’environnement | Stocker la clé dans HTML               |
+| Backend sécurisé          | Publier la clé sur GitHub              |
+
+---
+
+#  Technologies utilisées
+
+Backend
+
+* Python
+* Flask
+* Anthropic SDK
+
+Frontend
+
+* HTML
+* CSS
+* JavaScript
+
+Intelligence artificielle
+
+* Claude AI (Modèle : claude-sonnet-4)
+
+Déploiement
+
+* Render
+* Railway
+* Heroku
+
+Domaine
+
+* Natural Language Processing (NLP)
+* Analyse de sentiments multilingue
+
+---
+
+# API Endpoints
+
+| Méthode | Route        | Description             |
+| ------- | ------------ | ----------------------- |
+| GET     | /            | Page principale         |
+| POST    | /api/analyze | Analyse du sentiment    |
+| GET     | /api/health  | Vérification du serveur |
+
+---
+
+## Exemple d’appel API
+
+```
+curl -X POST http://localhost:5000/api/analyze \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{"text": "Le produit est excellent!", "text_lang": "fr", "response_lang": "French"}'
+```
+
+---
+
+ Développeur
+
+Projet réalisé dans le cadre de l’apprentissage de :
+
+* Data Science
+* Natural Language Processing (NLP)
+* Intelligence Artificielle
+
+Développé par :
+
+**Youness Mchaar**
+Étudiant en Génie Informatique & Data Science
+