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app.py

@@ -0,0 +1,47 @@
+import gradio as gr
+import pandas as pd
+
+# Exemple de données d'historique
+historique_data = pd.DataFrame({
+    "Opération": ["Ajout", "Suppression", "Mise à jour"],
+    "Date": ["2025-09-17", "2025-09-16", "2025-09-15"]
+})
+
+# Exemple de résultats avec scores
+resultats = [("Alice", 95), ("Bob", 87), ("Charlie", 78)]
+
+def get_historique():
+    return historique_data
+
+def get_resultats():
+    return "\n".join([f"{nom}: {score}" for nom, score in resultats])
+
+# Chatbot : simple écho
+def chatbot(message, history):
+    history.append(("Vous: " + message, "Bot: " + message[::-1]))
+    return history, history
+def get_historique(file):
+    """Renvoie le contenu du fichier csv passé en argument"""
+    try:
+        data = pd.read_csv(file)
+        return data
+    except pd.errors.EmptyDataError:
+        return pd.DataFrame()
+    
+with gr.Blocks() as demo:
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            gr.Label("Historique des opérations")
+            historique = gr.Dataframe(value=historique_data, interactive=False)
+        with gr.Column():
+            gr.Label("Résultat")
+            resultats_box = gr.Textbox(value=get_resultats(), lines=6, interactive=False)
+
+    chatbot_ui = gr.Chatbot(label="ChatBot")
+    msg = gr.Textbox(placeholder="Écrivez un message...")
+    clear = gr.Button("Effacer")
+
+    msg.submit(chatbot, [msg, chatbot_ui], [chatbot_ui, chatbot_ui])
+    clear.click(lambda: None, None, chatbot_ui, queue=False)
+
+demo.launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,5 @@
+gradio
+pandas
+matplotlib
+scikit-learn
+joblib