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 import gradio as gr
+from transformers import AutoTokenizer, T5ForConditionalGeneration
+import torch
 
-def greet(name):
-    return "Hello " + name + "!!"
+# Modèle : à adapter avec le chemin ou le nom du modèle
+model_name = "NomOuCheminDuModele"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
+device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
+model.to(device)
+
+def correction_grammaticale(texte):
+    # Préfixe à adapter selon l'entraînement de ton modèle
+    input_text = "corriger: " + texte
+    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt").to(device)
+    
+    outputs = model.generate(
+        input_ids, 
+        max_length=128, 
+        num_beams=4, 
+        early_stopping=True
+    )
+    correction = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+    return correction
+
+demo = gr.Interface(
+    fn=correction_grammaticale,
+    inputs=gr.Textbox(label="Texte à corriger"),
+    outputs=gr.Textbox(label="Texte corrigé"),
+    title="Correcteur de Texte Français"
+)
 
-demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
 demo.launch()