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 import gradio as gr
+from transformers import pipeline
 
-def greet(name):
-    return "Hello " + name + "!!"
+# Fonction pour classifier les prompts
+def classifier_prompt(prompt):
+  # Code pour classifier le prompt (ex: par type de contenu, domaine, style)
+  # ...
+  return categorie, tags
 
-demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
-demo.launch()
+# Fonction pour charger la bibliothèque de prompts
+def charger_prompts():
+  # Code pour charger les prompts depuis un fichier ou une base de données
+  # ...
+  return prompts
+
+# Fonction pour analyser la performance d'un prompt
+def analyser_performance(prompt, reponse_ia):
+  # Code pour analyser la qualité du prompt et de la réponse de l'IA
+  # ...
+  return score, analyse
+
+# Fonction pour générer des suggestions de prompts
+def generer_suggestions(idee, modele_ia):
+  # Code pour générer des suggestions de prompts en fonction de l'idée et du modèle d'IA
+  # ...
+  return suggestions
+
+# Charger les modèles d'IA
+generateur_texte = pipeline("text-generation", model="gpt2") # Exemple avec GPT-2
+# ... autres modèles d'IA
+
+# Interface Gradio
+with gr.Blocks() as demo:
+  # Composants pour la classification des prompts
+  # ...
+
+  # Composants pour la bibliothèque de prompts
+  # ...
+
+  # Composants pour l'analyse de la performance
+  # ...
+
+  # Composants pour le générateur de prompts assisté par IA
+  # ...
+
+demo.launch()