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import gradio as gr
class EquityAssistant:
def __init__(self):
self.user_preferences = {
'style_history': [],
'color_preferences': [],
'layout_choices': [],
'expertise_level': 'novice'
}
def process_request(self, poster_type, style_pref, message):
"""Traite la demande de l'utilisateur et génère des recommandations"""
recommendations = {
'layout': self.suggest_layout(poster_type),
'style': self.process_style(style_pref),
'message': self.analyze_message(message)
}
return self.format_response(recommendations)
def suggest_layout(self, poster_type):
layouts = {
"événement": "Layout vertical avec focus sur la date et le lieu",
"présentation": "Layout structuré avec hiérarchie claire",
"infographie": "Layout en grille ou flux avec données visuelles",
"autre": "Layout flexible selon le contenu"
}
return layouts.get(poster_type.lower(), "Layout personnalisé selon vos besoins")
def process_style(self, style_pref):
return f"Style recommandé basé sur vos préférences : {style_pref}"
def analyze_message(self, message):
return f"Recommendations pour votre message : {message}"
def format_response(self, recommendations):
return f"""
📋 Recommandations pour votre affiche :
🎯 Layout suggéré :
{recommendations['layout']}
🎨 Style :
{recommendations['style']}
💡 Message :
{recommendations['message']}
Tips pour l'équité :
• Utilisez des contrastes adaptés pour la lisibilité
• Privilégiez des polices inclusives
• Vérifiez l'accessibilité des couleurs
"""
# Création de l'interface
assistant = EquityAssistant()
demo = gr.Interface(
fn=assistant.process_request,
inputs=[
gr.Dropdown(
choices=["Événement", "Présentation", "Infographie", "Autre"],
label="Type d'affiche"
),
gr.Textbox(
label="Style souhaité",
placeholder="Ex: moderne, minimaliste, coloré..."
),
gr.Textbox(
label="Message principal",
placeholder="Décrivez le message clé de votre affiche"
)
],
outputs=gr.Textbox(label="Recommandations"),
title="🎨 Equity Assistant",
description="Assistant IA pour la création d'affiches équitables et efficaces",
theme="soft"
)
if __name__ == "__main__":
demo.launch() |