Objectif gameplay
Reproduire fidèlement les règles de Défis Nature dans une interface claire, avec des interactions rapides (clics, raccourcis clavier, transitions de manches).
Recréation du jeu Défis Nature en Python : moteur de jeu modulaire, interface Pygame, onglets pédagogiques, robots multi-stratégies et protocole de simulations statistiques reproductibles.
Le projet a été conçu pour être à la fois jouable, pédagogique et analysable.
Reproduire fidèlement les règles de Défis Nature dans une interface claire, avec des interactions rapides (clics, raccourcis clavier, transitions de manches).
Utiliser les cartes d'animaux comme support d'apprentissage avec un onglet dédié (image, caractéristiques, descriptif) et un vocabulaire accessible à des élèves.
Mettre en pratique des notions clés : classes, structures de données, modularité, algorithmes de décision, simulation, reproductibilité et mesure.
La règle « égalité = actif perd » est volontairement conservée : elle augmente le risque sur chaque décision et influence la stratégie des bots.
Animaux : image + stats + descriptif lisible.Robots : explications de chaque approche d'IA.data/animaux.csv.
Le module sources/stats.py lance des comparaisons de stratégies en masse,
avec seed contrôlée et export CSV.
data/results.csvpython sources/main.py play
python sources/main.py statssources/main.py : point d'entréesources/cerveau.py : moteur + IA + CSVsources/game_pygame.py : interface et interactionssources/stats.py : simulations et exportdata/animaux.csv : cartes enrichies (descriptif inclus)data/results.csv : résultats de simulationsassets/images/animaux/ : illustrationsassets/sounds/ : effets sonoresLe projet s'est construit de façon itérative : base jouable, puis enrichissements IA, amélioration de l'UI, refonte stats, et consolidation de la documentation.