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 from transformers import pipeline
+from langdetect import detect
 import gradio as gr
 
-# Chargement du modèle
+# Chargement du modèle de sentiment
 classifier = pipeline(
     "sentiment-analysis",
     model="mrm8488/distilroberta-finetuned-financial-news-sentiment-analysis"
 )
 
-# Fonction d'analyse
+# Chargement du modèle de traduction FR->EN (peut aussi servir pour d'autres langues si tu veux étendre)
+translator = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-mul-en")
+
 def analyze_sentiment(text):
     if not text:
         return "Entrez une phrase."
+    
+    try:
+        # Détection de la langue
+        lang = detect(text)
+    except:
+        lang = "unknown"
+
+    # Traduction si la langue n'est pas l'anglais
+    if lang != "en":
+        text = translator(text, max_length=512)[0]['translation_text']
+
+    # Analyse de sentiment
     result = classifier(text)[0]
     return f"Sentiment : {result['label']} (Score: {result['score']:.2f})"
 
 # Interface utilisateur
 iface = gr.Interface(
     fn=analyze_sentiment,
-    inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Entrez une actualité financière ici..."),
+    inputs=gr.Textbox(lines=4, placeholder="Entrez une actualité financière ici..."),
     outputs="text",
-    title="Analyse de Sentiment Financier 📈",
-    description="Entrez une news financière pour analyser automatiquement le sentiment positif, neutre ou négatif."
+    title="Analyse de Sentiment Financier",
+    description="Entrez une news financière. Le modèle détecte automatiquement la langue et analyse le sentiment."
 )
 
-# Lancement local de l'application
+# Lancement local
 iface.launch()