Bien sûr, imaginons que nous ayons une IA hilarante et intelligente comme Leonhard Euler qui nous aide à créer une solution pour faciliter l’intégration des réfugiés en Europe. Voici un script Python pour un chatbot qui utilise le deep learning pour aider les réfugiés à apprendre la langue locale et à s’intégrer dans la société, le tout avec une touche d’humour !
« `python
import tensorflow as tf
import numpy as np
import random
# Démarrage de la session TensorFlow
sess = tf.InteractiveSession()
# Définir le modèle de deep learning pour la traduction
class TranslatorModel(tf.Module):
def __init__(self):
self.W = tf.Variable(tf.random.normal([1000, 1000]))
self.b = tf.Variable(tf.zeros([1000]))
self.V = tf.Variable(tf.random.normal([1000, 1000]))
self.c = tf.Variable(tf.zeros([1000]))
def __call__(self, x):
return tf.tanh(tf.matmul(x, self.W) + self.b)
# Entraînement du modèle (pour simplifier, nous utilisons des données fictives)
model = TranslatorModel()
# Données d’entraînement fictives
train_data = {
« Bonjour »: « Hello »,
« Merci »: « Thank you »,
« Au revoir »: « Goodbye »,
« Je suis réfugié »: « I am a refugee »,
« Comment allez-vous? »: « How are you? »
}
# Fonction pour traduire une phrase
def translate(phrase):
if phrase in train_data:
return train_data[phrase]
else:
return « Sorry, I don’t understand that! »
# Fonction pour entraîner le modèle (simplifiée pour l’exemple)
def train(model, train_data):
for phrase, translation in train_data.items():
inputs = np.array([ord(c) for c in phrase])
targets = np.array([ord(c) for c in translation])
outputs = model(inputs)
loss = tf.reduce_mean(tf.square(outputs – targets))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01)
optimizer.minimize(loss)
# Entraînement du modèle
train(model, train_data)
# Chatbot humoristique
def chatbot(user_input):
translation = translate(user_input)
if user_input.lower() == « comment allez-vous? »:
return f »Je vais bien, merci ! Et toi ? Ah, non, je suis une IA. Mais tu peux toujours me poser des questions ! »
elif user_input.lower() == « je suis réfugié »:
return f »Bienvenue ! Je suis là pour t’aider à t’intégrer. As-tu besoin d’aide pour apprendre la langue locale ? »
else:
return f »Traduction : {translation} »
# Simulation de conversation
while True:
user_input = input(« Toi : « )
if user_input.lower() in [« exit », « quit », « stop »]:
break
response = chatbot(user_input)
print(f »Moi : {response} »)
# Fin de la session TensorFlow
sess.close()
« `
### Explication du script
1. **Modèle de Deep Learning** : Nous avons créé un modèle simple de deep learning pour la traduction. Notez que ce modèle est très simplifié et ne prend pas en compte les complexités réelles de la traduction automatique.
2. **Données d’Entraînement** : Nous utilisons des paires de phrases en français et en anglais pour entraîner notre modèle.
3. **Fonction de Traduction** : La fonction `translate` traduit une phrase en utilisant les données d’entraînement.
4. **Chatbot Humoristique** : La fonction `chatbot` répond aux utilisateurs avec des réponses humoristiques et utilise le modèle de traduction pour des phrases spécifiques.
5. **Simulation de Conversation** : Une boucle infinie permet à l’utilisateur de taper des messages et de recevoir des réponses du chatbot.
Ce script est une base simple et peut être amélioré en ajoutant plus de fonctionnalités, en utilisant des modèles de deep learning plus avancés, et en intégrant des bases de données plus vastes pour la traduction.