BEA - Gestion de Transports Ambulanciers

Ce projet consiste en une application mobile Flutter destinée à la gestion et à l'échange de transports ambulanciers privés « non urgents » entre différentes compagnies. L'objectif était de développer un outil simple d'utilisation, performant et collaboratif pour optimiser les déplacements et réduire la charge administrative.

1. Technologies utilisées

• Flutter (Dart) : développement mobile multiplateforme (Android & iOS)
• Google Firebase : gestion de la base de données, authentification et notifications
• API REST : communication et intégration de services externes

2. Déroulement du projet

1. Analyse des besoins : identification des flux (création, prise, dépôt des transports).
2. Conception de l'interface : maquettes réalisé avec Figma, design ergonomique et épuré avec Flutter.
3. Intégration du back-end : Firebase pour l'authentification et le stockage, mise en place d'API REST.
4. Mise en place des notifications : configuration de Firebase Cloud Messaging.
5. Tests : tests approfondis pour identifier tout problème et défaut de l'application.

3. Résultats et apport

• Optimisation de la gestion des transports non urgents (centralisation et partage fluide).
• Amélioration de la réactivité grâce aux mises à jour et alertes en temps réel.
• Centralisation des informations, accessibles de manière sécurisée via Firebase.
• Évolutivité technique (Flutter + Firebase) facilitant de futures fonctionnalités.

4. Mon rôle & compétences mises en avant

• Développement mobile (Flutter/Dart) : conception d'interface, gestion des états, widgets.
• Gestion de base de données (Firebase) : FireStore, règles de sécurité, requêtes.
• API REST : intégration de services externes et création de endpoints sécurisés.
• Notification Push : configuration de Firebase Cloud Messaging.
• Gestion de projet : planification, recueil des besoins et tests.

Ce projet m'a permis de perfectionner mes compétences en développement mobile (Flutter), en gestion de base de données (Firebase) et en intégration d'API. J'ai également abordé des problématiques concrètes de collaboration inter-entreprises et de suivi en temps réel, démontrant ainsi ma capacité à concevoir et implémenter une solution complète et robuste de bout en bout.

Upgrade du Framework Symfony pour RemoteLabz

RemoteLabz est une application Symfony permettant la gestion et l'accès à des laboratoires informatiques à distance. Face à l'évolution des technologies web et au besoin de maintenir des performances, une sécurité et une compatibilité optimales, le projet visait à migrer l'application de Symfony 5.4 vers Symfony 6.4. Cette transition impliquait également la mise à niveau de PHP (7.4 vers 8.1) et la modernisation de plusieurs composants et dépendances.

1. Objectifs et enjeux

• Migration technique : mise à jour du framework et adoption des bonnes pratiques (abandon de bundles obsolètes, utilisation des attributs PHP 8, etc.).
• Renforcement de la sécurité : remplacement du système d'authentification Guard par le nouveau système d'authenticators.
• Amélioration de la maintenabilité : modernisation du code (typage strict PHP 8.1, refonte des contrôleurs et services).
• Optimisation des performances : compatibilité avec PHP 8.1, mise à jour des dépendances clés (Doctrine, Messenger, etc.).

Interface des Labs

2. Technologies et stack utilisées

• Symfony 6.4 : framework PHP pour la logique back-end.
• PHP 8.1 : version requise pour profiter du typage strict et des nouvelles fonctionnalités.
• Doctrine ORM : gestion et mapping des entités en base de données.
• RabbitMQ (Symfony Messenger) : traitement asynchrone et workers dédiés.
• JWT & Shibboleth : systèmes d'authentification basés sur tokens et identité.
• MySQL/MariaDB : stockage des données utilisateurs et configurations.

3. Principales étapes de la migration

1. Analyse de l'existant : inventaire des dépendances (FOSRestBundle, JMS Serializer, etc.), étude de l'architecture (routes, entités, sécurité...).
2. Mise à niveau vers PHP 8.1 : installation et configuration sur Ubuntu 20.04, correction des syntaxes et fonctions obsolètes.
3. Passage à Symfony 6.4 : adaptation du fichier composer.json, suppression de bundles obsolètes (security-guard, framework-extra-bundle), conversion des annotations en attributs PHP 8.
4. Refactorisation du code : révision des fixtures, handlers, services et nouveau système d'authenticators (remplacement de Guard, mise à jour du security.yaml).
5. Tests et validation : exécution de tests unitaires et fonctionnels pour vérifier la stabilité et la sécurité de l'application.

Interface des Workers

4. Résultats et valeur ajoutée

• Application modernisée : meilleure compatibilité, performances accrues et code plus propre grâce à Symfony 6.4 et PHP 8.1.
• Sécurité renforcée : adoption du nouveau système d'authenticators et retrait des composants obsolètes.
• Maintenabilité facilitée : typage strict, attributs PHP 8, suivi plus simple des évolutions futures (Symfony 7, PHP 8.2, etc.).
• Stabilité garantie : tests unitaires et fonctionnels assurant le bon fonctionnement après migration.

5. Mon rôle et compétences mises en avant

• Audit et planification : préparation du plan de migration (PHP 8.1, refonte sécurité, etc.).
• Refactorisation technique : conversion des annotations en attributs, modernisation des fixtures et services, correction de dépréciations.
• Gestion de la sécurité : bascule depuis Guard vers les authenticators, configuration et test des nouveaux rôles et permissions.
• Tests et validation : mise en place de tests automatisés (unitaires, fonctionnels), veille sur la stabilité de l'application.
• Documentation : rédaction d'un rapport détaillé pour permettre la maintenance future et l'évolutivité du projet.

Gestion des utilisateurs

Cette migration de RemoteLabz vers Symfony 6.4 et PHP 8.1 a permis de mettre à jour en profondeur la plateforme, tant au niveau des performances que de la sécurité et de la maintenabilité. Le code est désormais plus fiable, plus conforme aux standards actuels et plus simple à faire évoluer. Cette expérience illustre ma capacité à gérer un projet de mise à niveau complexe dans un environnement en constante évolution, en assurant à la fois continuité de service et amélioration des fonctionnalités.

SkillFlow - Application d'Apprentissage Mobile

SkillFlow est un projet personnel mobile dédié à la formation en ligne. Cette application Flutter permet aux utilisateurs d'apprendre à leur rythme, de suivre des cours vidéo variés (ex. Flutter, Python, React), et de mesurer leur progression. L'application n'est pas publiée sur les stores, elle a pour unique objectif d'améliorer mes compétences en développement mobile.

1. Fonctionnalités clés

• Onboarding interactif : écrans d'introduction (avantages, fonctionnement, tutoriel rapide).
• Gestion de compte : inscription, connexion, réinitialisation de mot de passe, protection des données utilisateurs.
• Accueil & catalogue : découverte de cours (développement, design, business...), recherche par mots-clés, notes et avis sur les formations.
• Détails d'une leçon : contenu vidéo, chapitres, auteur, notation, accès à des supports téléchargeables.
• Lecture vidéo & progression : player vidéo intégré, affichage des chapitres complétés, possibilité de reprendre la lecture plus tard.
• Dashboard utilisateur : profil personnalisé, suivi des badges, historique d'apprentissage.
• Notifications : alertes sur les nouveaux cours, rappels de progression, mise à jour des leçons.

2. Stack technologique

• Flutter (Dart) pour un développement multiplateforme (iOS/Android).
• Firebase pour l'authentification, la base de données et/ou l'hébergement.
• API REST pour la récupération et la mise à jour des données (cours, profils).
• Services Cloud (Firebase Storage) pour l'hébergement des vidéos.
• Notifications Push via Firebase Cloud Messaging.

3. Parcours utilisateur

1. Onboarding : l'utilisateur découvre les slides de présentation et les bénéfices de SkillFlow.
2. Inscription / Connexion : création du compte via formulaire (nom, email, mot de passe) ou connexion directe.
3. Accueil & Recherche : accès au catalogue de formations et filtrage par thématique.
4. Détails du cours : lecture de la description, aperçu vidéo, consultation du prix et des retours d'autres apprenants.
5. Lecture vidéo : chapitre par chapitre, suivi de la progression, possibilité de mettre en pause et de reprendre plus tard.
6. Dashboard & Profil : suivi personnalisé, badges obtenus, historique de formation.

4. Mon rôle & compétences développées

• Conception d'interface mobile (UI/UX) : réalisation de wireframes, design system et prototype.
• Développement Flutter/Dart : mise en place des widgets, navigation, state management, intégration vidéo.
• Backend & base de données : création d'API REST, structure Firebase ou SQL/NoSQL.
• Authentification & Sécurité : gestion des tokens, cryptage des mots de passe, règles d'accès.
• Notifications push : configuration de Firebase Cloud Messaging, alertes en temps réel.

Ce projet personnel m'a permis d'approfondir mes compétences en développement mobile sous Flutter, en gestion de base de données avec Firebase, et en intégration d'API REST. J'ai également pu explorer des fonctionnalités avancées telles que l'authentification sécurisée, les notifications push et la gestion de contenu vidéo.

Gestion d'un Cabinet de Conseil - Base de Données Relationnelle

Ce projet vise à concevoir et implémenter un système de gestion pour un cabinet de conseil, à l'aide d'une base de données relationnelle. L'objectif est de centraliser et d'optimiser le suivi des candidats, entreprises, missions, étudiants et autres entités essentielles, afin de réduire la redondance des données et d'améliorer la cohérence globale du système d'information.

1. Modélisation & Principales Entités

• Conception du dictionnaire de données : définition des entités (Ville, Adresse, Candidat, Mission, etc.) et de leurs attributs (types, tailles, contraintes).
• MCD, MLD, MPD & Modèle Relationnel : représentation graphique des relations, identification des clés primaires, clés étrangères et dépendances fonctionnelles.
• Normalisation : mise en conformité jusqu'en troisième forme normale (3FN) pour limiter les duplications et garantir l'intégrité des données.

MCD

2. Fonctionnalités & Points Clés

• Gestion des entités métiers : candidats (nom, prénom, mobilité, entreprise actuelle), entreprises (nom, activité, adresse), missions (date d'ouverture, rémunération, état), etc.
• Relations complexes : tables d'association comme Postule, Exige, Possède ou Prépare, utilisant parfois des clés primaires composites pour modéliser les liens many-to-many.
• Requêtes SQL avancées : join en cascade, sous-requêtes, division, agrégations, jointure avec filtre, etc.
• PL/SQL : procédures stockées, triggers (vérification de la rémunération, suppression cohérente des missions liées à un cabinet, mise à jour d'adresses, etc.).

MLD

3. Approche Technique

• SQL & PL/SQL : création et peuplement des tables (via scripts), définition des clés (primaires, étrangères) et gestion des contraintes (ON DELETE, ON UPDATE).
• Optimisation & Indexation : mise en place d'index sur les colonnes stratégiques (missions, entreprises, candidats, étudiants) pour accélérer les recherches et le groupement.
• Triggers & procédures stockées : automatisation de certaines opérations (insertion sécurisée, validations, suppressions en cascade).

MPD

4. Mon Rôle & Compétences

• Analyse & Modélisation : rédaction du dictionnaire de données, élaboration des MCD/MLD/MPD, définition des relations et vérification des dépendances fonctionnelles.
• Implémentation SQL : création et peuplement des tables, écriture de requêtes complexes (jointures, sous-requêtes, agrégats).
• PL/SQL & Intégrité : conception de triggers de validation, procédures stockées pour l'insertion et la mise à jour, gestion cohérente des données lors de suppressions (cabinets, missions, etc.).
• Normalisation & Performance : application de la 3e forme normale, ajout d'index spécifiques pour optimiser les requêtes fréquentes.

Cette base de données relationnelle dédiée à la gestion d'un cabinet de conseil fournit une structure solide et évolutive pour stocker, sécuriser et manipuler un volume important de données (candidats, missions, étudiants, etc.). Grâce à une modélisation soignée et à l'application des principes de normalisation, le système garantit l'intégrité et la cohérence des informations, tout en permettant des requêtes SQL performantes. Ce projet illustre ma capacité à concevoir et déployer un schéma de base de données robuste, en respectant à la fois les bonnes pratiques de modélisation et les enjeux métiers d'un cabinet de conseil.

Gestion d'une Auto-École - Base de Données Relationnelle

Ce projet consiste à concevoir et implémenter une base de données relationnelle permettant la gestion d'une auto-école : suivi des élèves, des moniteurs, des leçons de code et de conduite, des véhicules et des factures. L'objectif est de disposer d'un système d'information centralisé, fiable et optimisé pour garantir une organisation efficace et un accès rapide aux informations clés (planning, cours, examens, etc.).

1. Modélisation & Principales Entités

• Entités majeures : Personne (nom, prénom, date de naissance), Élève (inscription, permis, kilométrage parcouru), Moniteur (date d'embauche, spécialisation, salaire), Véhicule (marque, modèle, immatriculation), Facture (total, date), etc.
• MCD, MLD & Modèle Relationnel : formalisation des tables et de leurs relations (clés primaires, étrangères). Les relations reposent en partie sur InnoDB pour assurer l'intégrité référentielle.
• Normalisation : application rigoureuse jusqu'en 3e forme normale pour garantir l'absence de redondance et maintenir une cohérence des données.

MCD

2. Fonctionnalités & Points Clés

• Suivi des élèves : historique des leçons de code et de conduite, dates d'inscription, permis préparé, kilométrage parcouru.
• Gestion des moniteurs : planning, spécialisation (type de permis), salaire, intégration avec les cours dispensés.
• Organisation des véhicules : immatriculation, marque, kilométrage, contrôles techniques et réparations.
• Facturation : calcul et suivi du coût total pour chaque élève (leçons, examens, etc.), génération des factures.
• Requêtes SQL avancées : gestion des cours pour un moniteur spécifique, recherche d'élèves n'ayant pas passé l'examen pratique, division relationnelle, etc.

3. Approche Technique

• SQL & Scripts : création et peuplement des tables (Personne, Élève, Moniteur, Leçon de code, Leçon de conduite, Véhicule, Facture...), définition des relations (clés primaires, étrangères) et gestion des contraintes.
• Normalisation & Cohérence : respect des règles 1NF, 2NF, 3NF, pour éliminer les redondances et anomalies de mise à jour.
• Requêtes complexes : jointures, sous-requêtes, division relationnelle, calculs, requêtes de soustraction relationnelle (pour trouver les élèves sans examen pratique, etc.).
• Performance : structure en InnoDB, indexation ciblée (pour la recherche rapide des moniteurs, la sélection d'élèves, ou encore le filtrage sur le type de permis).

MLD

4. Mon Rôle & Compétences

• Analyse & conception : réalisation du dictionnaire de données, élaboration des MCD/MLD, définition des entités et identification des clés (primaire, étrangère).
• Implémentation & normalisation : création des tables, scripts SQL pour l'insertion et la mise à jour, vérification de la 3e forme normale.
• Requêtes SQL : écriture et test de requêtes complexes (agrégations, unions, sous-requêtes, calculs de coûts, etc.).
• Test & validation : contrôle des données saisies, cohérence des tables (Personne/Élève/Moniteur), calcul du total facture, cohérence des leçons de conduite avec les véhicules et les moniteurs.

Cette base de données pour la gestion d'une auto-école offre un environnement fiable et robuste pour le suivi des élèves, des moniteurs et des véhicules. Grâce à une modélisation claire et une normalisation efficace, l'application limite les risques d'incohérence et facilite les opérations courantes (planification, facturation, etc.). Ce projet souligne ma capacité à construire et optimiser une solution SGBD en réponse à des besoins réels de gestion et d'organisation.

6 Mans FR - Système de Classement & Organisation de Matchs Rocket League

Ce bot Discord Python est conçu pour organiser des matchs compétitifs 3v3 sur le jeu vidéo Rocket League, avec un système de classement (ELO, leaderboard) et un suivi statistique (victoires, défaites, win rate, etc.). Pour rendre la gestion et la supervision du bot plus simples, un dashboard a également été développé en React, afin d'administrer en temps réel les commandes, les utilisateurs et l'état de fonctionnement.

1. Fonctionnalités Clés (Bot Discord)

• Création de lobbies 3v3 : possibilité de lancer des parties, les joueurs rejoignent via une file d'attente (/queue).
• Système ELO / Ranking : chaque joueur possède un score ajusté après chaque match, avec un classement (ex. /classement).
• Suivi des statistiques : victoires / défaites, séries de victoires, historique de parties, MVP éventuel (ex. /stats).
• Interface Discord : utilisation d'embeds, notifications par ping (rôles), affichage dynamique du score final et des équipes.
• Gestion des rôles : attribution d'un rôle 3v3 Player, notifications ciblées, permissions spécifiques.

2. Dashboard de Gestion (React)

• Technologie & hébergement : développé en React, offrant une interface web moderne et réactive.
• Gestion du bot en temps réel : visualisation des commandes récentes, du taux d'utilisation du bot et du nombre d'utilisateurs.
• Administration avancée : possibilité de modifier ou désactiver certaines commandes, gérer les permissions ou forcer une mise à jour.
• Logs & Statistiques : suivi détaillé des événements (matchs créés, lobby complet, crash potentiel), affichage de graphiques sur l'évolution du nombre d'utilisateurs, logs d'erreurs pour le debug.
• Notifications d'alertes : en cas de problème détecté (erreur critique, plantage, latence excessive), le dashboard envoie une alerte ou un email aux administrateurs.

3. Cycle de Fonctionnement

1. Créer un lobby : un joueur utilise /queue pour démarrer une file d'attente 3v3. Les autres rejoignent avec la même commande (ou quittent avec /leave).
2. Attribution des équipes : une fois 6 joueurs réunis, le bot répartit automatiquement 2 équipes de 3 sur un système de votes: les joueurs choisissent soit équipes aléatoires, soit un capitaine désigné aléatoirement par équipe qui choisi ses coéquipiers, soit les équipes sont créés en fonction de l'ELO de chaque joueur.
3. Match In-Game : les joueurs disputent leur partie. À la fin, on signale le vainqueur au bot (ex. /report).
4. Mise à jour du classement : le bot calcule les nouveaux ELO, enregistre les résultats, et affiche un résumé (score final, MVP, etc.).
5. Administration via le dashboard : l'administrateur se connecte à l'interface React, consulte les logs, les statuts, et peut activer/désactiver certaines fonctionnalités si nécessaire.

4. Technologies & Architecture

• Bot Discord : Python + librairie discord.py.
• Dashboard : React pour l'interface admin, et un backend d'API (Node/Express) pour communiquer avec la base.
• Base de données : JSON pour stocker les profils joueurs, le score ELO, l'historique des matchs, etc.
• Algorithme ELO : calcul de l'évolution du ranking, mis à jour après chaque match.
• Hébergement : déploiement sur un VPS, pipeline d'intégration continue pour pousser les mises à jour du bot et du dashboard.

5. Bénéfices & Valeur Ajoutée

• Organisation facilitée : plus besoin de chercher manuellement 6 joueurs et de former les équipes.
• Compétition & progression : le système ELO pousse les joueurs à monter au classement, ajoutant une dimension compétitive.
• Gestion centralisée : grâce au dashboard React, l'administrateur contrôle l'activité et la configuration du bot en temps réel.
• Statistiques détaillées : historiques, ratio victoires/défaites, logs d'événements, et graphiques d'usage sur le dashboard.
• Flexible & extensible : possibilité d'ajouter de nouveaux modes de jeu (2v2, 4v4), voire un matchmaking automatique pour différents rangs.

6. Mon Rôle & Compétences Développées

• Développement du bot : utilisation de l'API Discord, configuration des commandes, traitement asynchrone.
• Conception & implémentation du dashboard (React) : création de l'interface admin, intégration avec un backend pour récupérer et afficher les données.
• Architecture & bases de données : structure des données pour ELO, gestion des utilisateurs, logs et scripts de migration / seed.
• DevOps & hébergement : mise en place sur un VPS ou un service cloud, configuration des services.

Ce projet de bot Discord 3v3 couplé à un dashboard React offre une solution complète : organisation automatisée des matchs, suivi compétitif (ELO) et administration en temps réel via une interface web. L'ensemble constitue un écosystème performant et évolutif, qui illustre ma capacité à construire, déployer et maintenir une application Discord dotée d'un outil d'administration intuitif.

Time Tracker - Application de Suivi du Temps

Ce projet Python permet de suivre en continu le temps passé sur chaque application Windows (processus), de sauvegarder ces données dans une base de données SQLite, et de proposer une interface graphique (Tkinter) pour visualiser les statistiques sous forme de rapport. C'est un outil polyvalent pour analyser et optimiser son temps d'utilisation. Ce projet est a but personnel mais libre de droits.

Lien vers le projet

1. Fonctionnalités Clés

• Suivi du temps par application : détection du processus actif (ex. chrome.exe), enregistrement des sessions (début / fin) dans la base SQLite.
• Interface Tkinter : lancement et arrêt du tracking, affichage en temps réel du temps cumulé et bouton pour générer un diagramme (camembert) via matplotlib.
• Sauvegarde persistante : les données sont stockées dans un fichier time_tracker.db pour faciliter l'historisation et l'analyse long terme.
• Fichier de configuration dynamique : un config.json gère les paramètres (ex. intervalle de détection), avec création automatique s'il n'existe pas.

2. Architecture & Organisation

• Structure du projet : division du code en modules dédiés (tracker.py pour le suivi, database.py pour la gestion SQLite, gui.py pour l'IHM).
• Base de données SQLite : stockage des sessions d'activité (application, heure de début/fin, durée).
• Modularité : la classe TimeTracker se charge de détecter le process actif à intervalles réguliers, alors que DatabaseManager gère les insertions et extractions de données.
• Interface utilisateur (Tkinter) : fenêtre principale permettant la supervision et l'export des rapports (graphique en camembert).

3. Cycle de Fonctionnement

1. Démarrage de l'application : chargement ou création du fichier config.json pour initialiser les intervalles de détection et de rafraîchissement.
2. Suivi en continu : la classe TimeTracker relève le processus actif toutes les X secondes et met à jour la base time_tracker.db.
3. Interface graphique : l'utilisateur peut démarrer/arrêter le tracking, voir la liste des applications et leur temps total, et générer un diagramme pour visualiser la répartition du temps.
4. Consultation et analyse : l'historique est consultable via la base SQLite, ce qui permet par exemple de faire des requêtes par dates, par processus ou par plages horaires.

4. Technologies & Librairies

• Python : langage principal, interactions avec Win32 (détection de fenêtre)
• PyWin32 / Psutil : pour identifier le process actif
• SQLite : stockage des données dans un fichier local
• Tkinter : création de l'interface graphique
• Matplotlib : génération de graphiques (camembert, barres, etc.)
• JSON : gestion de la configuration (config.json)

5. Mon Rôle & Compétences Développées

• Développement Python & Tkinter : création de l'interface et gestion asynchrone du tracking via multithreading ou timers.
• Gestion des processus Windows : utilisation des librairies pywin32 et psutil pour détecter et monitorer la fenêtre active en continu.
• Base de données & persistance : design et requêtage SQL sous SQLite, insertion automatique des sessions d'activité.
• Analyse de données & visualisation : génération de graphiques (via matplotlib), manipulation et synthèse des données pour produire des rapports compréhensibles.

En somme, Time Tracker est une application Windows simple et efficace pour mesurer son temps d'utilisation, équipée d'une interface graphique et de rapports visuels. Elle illustre ma capacité à concevoir, structurer et implémenter un projet complet en Python, intégrant la gestion de processus, l'analyse de données et une interface utilisateur intuitive.

Maze Runner - Générateur & Solveur de Labyrinthe

Maze Runner est une application en C++ permettant de générer et de résoudre des labyrinthes de manière algorithmique. Grâce à une approche basée sur l'algorithme A*, le programme trouve le chemin optimal entre un point d'entrée et une sortie. Cette implémentation met en avant des concepts avancés d'algorithmes, de structures de données et d'optimisation des parcours. Ce projet a pour objectif de monter en compétences sur les problématiques de pathfinding et C++.

Lien vers le projet

Générer un Labyrinthe

Pour afficher un autre labyrinthe, attendez 3 secondes et appuyez à nouveau sur le bouton

1. Objectifs et enjeux

• Génération dynamique : création aléatoire de labyrinthes, garantissant une diversité infinie de configurations.
• Résolution optimale : implémentation de l'algorithme A* pour un chemin optimal et rapide.
• Affichage intuitif : représentation textuelle des labyrinthes avec des symboles (`E` pour l'entrée, `X` pour la sortie, `*` pour le chemin optimal).
• Optimisation des performances : utilisation de structures de données adaptées (grilles, listes de nœuds, heuristiques).

2. Technologies et stack utilisées

• C++ : langage principal pour la logique du programme.
• Algorithme A* : utilisé pour la résolution efficace du labyrinthe.
• Structures de données : tableaux 2D, listes prioritaires pour la gestion des chemins.
• Génération aléatoire : approche récursive pour créer un labyrinthe jouable.

3. Mon rôle et compétences mises en avant

• Implémentation algorithmique : développement du solveur A* et optimisation des parcours.
• Développement en C++ : gestion de la mémoire, optimisation des structures de données.

Ce projet met en avant des compétences en algorithmie avancée, gestion de la mémoire en C++ et optimisation de parcours. Grâce à cette approche modulaire et efficace, Maze Runner est une solution performante pour explorer et résoudre des labyrinthes de manière optimisée.

Jeu du Taquin - Puzzle 4x4 (en développement)

Ce projet met en avant un mini-jeu du taquin développé en HTML/CSS/JavaScript. Le but est de reconstituer un puzzle de 15 tuiles colorées (et une case vide) le plus rapidement possible, grâce à des mouvements de glissement. Un mode multijoueur permet d'affronter un ami ou jouer contre la montre dans un classement en ligne.

Jouer au Taquin

1. Fonctionnalités Clés

• Affichage double : un puzzle interactif et un puzzle modèle (à droite) pour visualiser la configuration finale.
• Chronomètre précis : minutes, secondes et centièmes de seconde (format mm:ss:cc).
• Mélange solvable : le puzzle est toujours réarrangeable grâce à un algorithme de mélange par déplacements valides.
• Mode Duel : Intégration de Firebase pour créer des lobbies, synchroniser un puzzle identique (via un seed commun) et permettre des affrontements en temps réel.

2. Architecture & Organisation

• Structure du projet : Une séparation claire du code en trois fichiers principaux : taquin.html (structure), taquin.css (design) et taquin.js (logique de jeu).
• JavaScript : Gestion du puzzle par des tableaux 2D, logique de mélange, déplacements, chronomètre et vérification de victoire.
• Interface utilisateur : Utilisation du CSS Grid pour l'affichage du puzzle et d’animations simples sur les éléments interactifs.
• Intégration Firebase : Pour le mode duel, création et jonction de lobbies, synchronisation des parties par seed et gestion des scores en ligne.

En somme, ce mini-jeu illustre la mise en œuvre d'une logique complexe de taquin, associée à un design moderne et réactif, et enrichie par une expérience multijoueur en temps réel. Le projet démontre une maîtrise des technologies HTML, CSS, JavaScript ainsi que des compétences en architecture client/serveur via Firebase.