first commit

app.py

@@ -0,0 +1,32 @@
+import streamlit as st
+from transformers import pipeline
+
+# Titre de l'application
+st.title("🌍 Analyse de Sentiment Multilingue")
+st.subheader("Utilisez l'IA pour détecter les sentiments dans plusieurs langues !")
+
+# Charger le modèle de Hugging Face
+@st.cache_resource
+def load_model():
+    return pipeline("text-classification", model="tabularisai/multilingual-sentiment-analysis")
+
+classifier = load_model()
+
+# Zone de texte pour entrer le texte à analyser
+user_input = st.text_area("Entrez votre texte ici :", "")
+
+# Bouton pour lancer l'analyse
+if st.button("Analyser le sentiment"):
+    if user_input.strip() == "":
+        st.warning("⚠️ Merci d'entrer un texte avant d'analyser.")
+    else:
+        result = classifier(user_input)[0]
+        sentiment = result['label']
+        score = result['score']
+        
+        st.success(f"**Sentiment détecté :** {sentiment}")
+        st.info(f"**Confiance :** {score:.2f}")
+
+# Footer
+st.markdown("---")
+st.markdown("Réalisé avec ❤️ grâce à Streamlit et Hugging Face")

requirements.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+streamlit
+transformers
+torch