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Développement avec IA : CrawlVenture

31/03/26 → 12/04/26

Projet transversal de groupe : jeu de rôle au tour par tour dans un donjon généré aléatoirement, développé à 4 avec l'aide de l'IA générative et de Lovable. Ma partie : la génération procédurale des niveaux et la carte interactive du donjon.

React TypeScript Tailwind CSS Lovable GitHub IA Générative
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Contexte

Projet de groupe réalisé à 4 entre fin mars et mi-avril 2026, dans le cadre d'un projet transversal sur le développement assisté par l'IA. Nous avons créé CrawlVenture, un jeu de type « dungeon crawler » au tour par tour : le joueur explore des salles générées aléatoirement, affronte des ennemis, ramasse du butin et doit vaincre un boss final. Le projet a été construit avec Lovable, relié à un dépôt GitHub, en s'aidant de Claude et DeepSeek.

Objectifs

  • Découvrir comment utiliser l'IA générative pour concevoir et développer une application
  • Se répartir le travail en modules indépendants et les assembler
  • Produire un jeu jouable et le mettre en ligne

Réalisation

Le travail était découpé en quatre parties : moteur du jeu et écrans, combat et personnage, interface graphique et son, et génération des niveaux, qui était ma partie.

  • Modèle de données : définition des types partagés en TypeScript (salles, portes, ennemis, objets, étages du donjon)
  • Générateur de donjon : placement des salles par marche aléatoire autour de la salle de départ, choix du type de salle (normale, trésor, piège, boss), création des portes entre salles voisines et ajout de passages supplémentaires
  • Graine aléatoire : un générateur de nombres pseudo-aléatoires à graine, pour pouvoir reproduire exactement le même donjon
  • Ennemis et butin : 13 modèles d'ennemis répartis en trois niveaux (sbires, élites, boss) dont les statistiques suivent la difficulté, et des tables de butin dont la rareté augmente avec la difficulté
  • Carte interactive : affichage du donjon, découverte des salles au clic et panneau de détail de chaque salle (ennemis, objets, portes)

Compétences mobilisées

  • Gérer le patrimoine informatique : gestion du code sur un dépôt GitHub partagé, relié à Lovable
  • Répondre aux incidents et aux demandes : correction et ajustement du code généré par l'IA
  • Travailler en mode projet : répartition des rôles à quatre, développement en modules et intégration
  • Organiser son développement professionnel : utilisation de l'IA générative comme outil de développement et découverte de React et TypeScript

Captures d'écran

À compléter : ajouter ici les captures du projet (dossier src/screen projets).

Bilan

Ce projet m'a montré que l'IA accélère beaucoup le développement, à condition de savoir ce qu'on lui demande et de relire ce qu'elle produit. La génération procédurale était un vrai défi d'algorithmique : faire en sorte que chaque donjon soit différent tout en restant cohérent et jouable.

Découper le jeu en modules avec des types partagés nous a permis de travailler en parallèle. La difficulté principale a été l'intégration des différentes parties dans un temps court.