feat(models): ajoute un modèle few-shot simulé basé sur des exemples textuels

models/few_shot.py

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+
+from models.base import BaseModel
+
+class FewShotModel(BaseModel):
+    def __init__(self):
+        self.examples = [
+            ("Tu es un abruti", "toxique"),
+            ("Je vais te tuer", "toxique"),
+            ("Merci pour ton aide", "non-toxique"),
+            ("J'apprécie ton soutien", "non-toxique")
+        ]
+
+    def predict(self, text: str) -> str:
+        text = text.lower()
+
+        # Score simple basé sur correspondance de mots-clés
+        toxic_score = sum(any(word in example.lower() for word in text.split()) for example, label in self.examples if label == "toxique")
+        non_toxic_score = sum(any(word in example.lower() for word in text.split()) for example, label in self.examples if label == "non-toxique")
+
+        return "toxique" if toxic_score >= non_toxic_score else "non-toxique"