Créer une IA en Python pour générer des synopsis d’histoires à partir de mots-clés est un projet ambitieux. Pour ce faire, nous allons utiliser des bibliothèques comme `transformers` de Hugging Face pour le traitement du langage naturel (NLP) et `nltk` pour la manipulation des textes. Nous allons également essayer de capturer le ton professionnel et inspirant de Richard Feynman.

Voici un exemple de code pour démarrer :

« `python
import random
from transformers import pipeline

# Initialiser le pipeline de génération de texte
generator = pipeline(« text-generation », model= »t5-small »)

def generate_synopsis(keywords):
# Construire le prompt de départ
prompt = f »Écrire un synopsis d’une histoire sur la cuisine avec les mots-clés suivants : {‘, ‘.join(keywords)}. Ton professionnel et inspirant, comme Richard Feynman. »

# Générer le texte
synopsis = generator(prompt, max_length=150, num_return_sequences=1, pad_token_id=50256)[0][‘generated_text’]

# Nettoyer le texte généré
synopsis = synopsis.replace(« ## », «  »).replace(« ### », «  »).strip()

return synopsis

# Mots-clés pour le synopsis
keywords = [« cuisine », « chef », « Lucas », « épinard », « professionnel », « inspirant »]

# Générer le synopsis
synopsis = generate_synopsis(keywords)
print(synopsis)
« `

### Explications :

1. **Initialisation du modèle** : Nous utilisons le modèle `t5-small` de Hugging Face pour la génération de texte. Vous pouvez choisir un autre modèle plus approprié si nécessaire.
2. **Construction du prompt** : Nous construisons un prompt en incluant les mots-clés et en spécifiant le ton voulu.
3. **Génération du texte** : Le modèle génère un texte basé sur le prompt.
4. **Nettoyage du texte** : Nous nettoyons le texte généré pour enlever les marqueurs de séquence (`##` et `###`).

### Remarques :

– **Modèle** : Le modèle `t5-small` est utilisé ici pour des raisons de simplicité. Vous pouvez essayer d’autres modèles comme `bart-large-cnn` ou `pegasus-xsum` pour des résultats potentiellement meilleurs.
– **Ton** : Capturer le ton exact de Richard Feynman est un défi. Vous pourriez ajuster le prompt ou utiliser des modèles de style de texte pour mieux capturer ce ton.
– **Longueur du texte** : La longueur du texte généré peut être ajustée en modifiant le paramètre `max_length`.

Ce code vous donnera un point de départ pour générer des synopsis d’histoires. Vous pouvez l’améliorer en ajustant les paramètres du modèle et en affinant le prompt.