Jeu de Labyrinthe

Présentation

Objectif principal : L’objectif de Jeu de Labyrinthe est d’apporter une réponse claire autour de l’expérience ludique et l’ergonomie de jeu. Le projet met l’accent sur proposer une expérience de jeu fluide et équilibrée avec une progression claire tout en assurant une base technique lisible, facile à maintenir et prête à évoluer.

Technologies utilisées : Le socle technique repose sur Python, Pygame, Algorithme A*. Ces choix permettent de maintenir un bon équilibre entre performance, stabilité et rapidité de développement, tout en facilitant la structuration du code et la séparation des responsabilités.

Fonctionnalités clés : Les fonctionnalités clés couvrent l’ensemble du parcours utilisateur avec des flux simples et des validations cohérentes, notamment : règles complètes, scoring, gestion des états de partie, niveaux ou difficultés. L’ergonomie et la clarté des retours système ont été priorisées pour rendre l’usage immédiat et fiable.

Livrables attendus : Les livrables attendus incluent un périmètre fonctionnel stabilisé, un prototype exploitable et un code organisé, complété par une documentation d’installation et d’usage. Selon le contexte, le projet prévoit build jouable, documentation des règles, scénarios de test et assets afin de sécuriser la livraison.

Calendrier prévisionnel : Le calendrier prévisionnel suit une progression en phases : cadrage des besoins, conception, développement itératif, puis validation et corrections. Une période dédiée à l’optimisation (performance, ergonomie, fiabilité) finalise la livraison.

Parties prenantes & critères de succès : Les parties prenantes regroupent joueurs, encadrants pédagogiques et testeurs ainsi que l’équipe de réalisation. Les critères de succès portent sur jouabilité, absence de bugs bloquants et ressenti positif des utilisateurs, avec une attention particulière à la qualité du code, à la stabilité en production et à la satisfaction d’usage.

Le Défi

Générer efficacement des chemins complexes sans cycles et trouver le chemin optimal à travers le labyrinthe.

La Solution

Implémentation de l'algorithme Recursive Backtracking pour la génération et de Dijkstra/A* pour la solution du chemin le plus court.

Architecture Technique

Points Clés

• Génération par Backtracking récursif
• Visualisation A* en temps réel
• Complexité de labyrinthe personnalisable

Aperçu

Résultats & Apprentissages

Un outil pédagogique qui visualise clairement le fonctionnement des algorithmes de parcours de graphes en pratique.

Évolutions Futures

Ajout d'une visualisation 3D utilisant Three.js et support de structures de grille plus grandes et complexes.