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 import gradio as gr
-from transformers import pipeline
 
 # Fonction pour classifier les prompts
 def classifier_prompt(prompt):
-  # Code pour classifier le prompt (ex: par type de contenu, domaine, style)
-  # ...
-  return categorie, tags
+    # Code pour classifier le prompt (ex: par type de contenu, domaine, style)
+    categorie = "Génération de texte"  # Exemple de catégorie
+    tags = ["Créatif", "Marketing"]  # Exemple de tags
+    return categorie, tags
 
 # 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
+    # Code pour charger les prompts depuis un fichier ou une base de données
+    prompts = [
+        "Génère une description de produit pour un nouveau type de chaussures de course.",
+        "Crée un slogan accrocheur pour une campagne publicitaire sur le recyclage.",
+        "Écris une histoire courte sur un voyage dans le temps.",
+    ]
+    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
+    # Code pour analyser la qualité du prompt et de la réponse de l'IA
+    score = 85  # Exemple de score
+    analyse = "Le prompt est clair et précis, et la réponse de l'IA est pertinente."
+    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
+def generer_suggestions(idee):
+    # Code pour générer des suggestions de prompts en fonction de l'idée
+    suggestions = [
+        f"Écris un poème sur {idee}.",
+        f"Génère une image de {idee} dans le style de Van Gogh.",
+        f"Compose une musique qui évoque {idee}."
+    ]
+    return suggestions
 
 # 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
-  # ...
+    # Composants pour la classification des prompts
+    prompt_input = gr.Textbox(lines=5, label="Entrez votre prompt")
+    categorie_output = gr.Textbox(label="Catégorie")
+    tags_output = gr.Textbox(label="Tags")
+    classifier_button = gr.Button("Classifier")
+    classifier_button.click(
+        classifier_prompt, inputs=prompt_input, outputs=[categorie_output, tags_output]
+    )
+
+    # Composants pour la bibliothèque de prompts
+    prompts_output = gr.Textbox(lines=5, label="Bibliothèque de prompts")
+    charger_button = gr.Button("Charger")
+    charger_button.click(charger_prompts, outputs=prompts_output)
+
+    # Composants pour l'analyse de la performance
+    # ... (à compléter)
+
+    # Composants pour le générateur de prompts assisté par IA
+    idee_input = gr.Textbox(label="Entrez une idée")
+    suggestions_output = gr.Textbox(lines=5, label="Suggestions de prompts")
+    generer_button = gr.Button("Générer")
+    generer_button.click(generer_suggestions, inputs=idee_input, outputs=suggestions_output)
 
 demo.launch()