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+import gradio as gr
+from ctransformers import AutoModelForCausalLM
+
+# Charger le modèle GGUF
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    "microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct-gguf",
+    model_file="phi-3-mini-4k-instruct-q4.gguf", # Attention : mets ici le fichier GGUF exact disponible
+    model_type="phi3",  # ou "phi" selon l'option ctransformers
+    gpu_layers=20,      # Ou ajusté selon ton environnement
+    hf=True             # Indique que tu télécharges depuis Hugging Face
+)
+
+# Prompt système (spécial écoute empathique)
+system_prompt = """Tu es un compagnon d'écoute doux et bienveillant.
+Ton rôle est d'aider la personne à clarifier ce qu'elle vit, sans juger, sans analyser.
+
+À chaque réponse :
+1. Reformule en quelques mots ce que tu as compris.
+2. Aide doucement la personne à exprimer ses sentiments et besoins.
+3. Si approprié, propose une petite action concrète qu'elle pourrait envisager.
+
+Utilise un style simple, humain, respectueux et posé.
+Ne donne pas de conseils. Pose seulement une question douce à la fois si besoin.
+Parle en français naturel, sans anglicismes.
+"""
+
+# Fonction de réponse
+def chat(message, history):
+    prompt = system_prompt + "\n\n"
+    for user_msg, bot_msg in history:
+        prompt += f"Utilisateur: {user_msg}\nAssistant: {bot_msg}\n"
+    prompt += f"Utilisateur: {message}\nAssistant:"
+    
+    response = model(prompt, max_new_tokens=256, temperature=0.5)
+    return response
+
+# Interface Gradio
+iface = gr.ChatInterface(
+    chat,
+    title="Écoute Empathique (Phi-3 Mini)",
+    description="Un compagnon d'écoute doux et structuré, inspiré de la Communication NonViolente.",
+)
+
+iface.launch()