Project Athena V1

Un petit projet d'IA qui m'aide à "mieux viser" dans les jeux... Purement éducatif bien sûr !

*Résultats non garantis en tournoi

À propos du projet

Project Athena V1 est un projet éducatif d'intelligence artificielle développé pour explorer les capacités de la computer vision et de la détection d'objets en temps réel. Ce projet utilise YOLOv5, un modèle de deep learning avancé, pour identifier et localiser des objets spécifiques dans un flux vidéo.

Bon, soyons honnêtes... L'idée m'est venue pendant une partie frustrante de Valorant ! 🎮 Mais ne vous inquiétez pas, c'est devenu un vrai projet d'apprentissage sur l'IA et la computer vision. J'ai appris énormément sur les réseaux de neurones, la détection d'objets en temps réel, et les défis éthiques de l'IA.

⚠️ Disclaimer important : Ce projet a été développé dans un cadre strictement éducatif pour comprendre les concepts d'IA. L'utilisation dans des jeux compétitifs est contraire aux conditions d'utilisation et à l'esprit sportif ! 🚫

  • Durée : 4 jours intenses
  • Projet personnel d'apprentissage
  • Focus : IA & Computer Vision
  • Langage : Python
  • Inspiration : Gaming (avouons-le !)

Technologies utilisées

Python

  • YOLOv5 (Détection d'objets)
  • OpenCV (Computer Vision)
  • PyTorch (Deep Learning)
  • NumPy (Calculs numériques)

Intelligence Artificielle

  • Réseaux de neurones
  • Computer Vision
  • Détection temps réel
  • Fine-tuning de modèles

Outils

  • PyCharm
  • Jupyter Notebook
  • Git
  • CUDA (GPU)

Fonctionnalités développées

Détection de Cibles

  • Reconnaissance d'objets
  • Localisation précise
  • Suivi en temps réel
  • Filtrage intelligent

Intelligence Artificielle

  • Modèle YOLOv5
  • Optimisation GPU
  • Précision en temps réel
  • Adaptation contextuelle

Apprentissage

  • Computer Vision
  • Deep Learning
  • Éthique de l'IA
  • Optimisation performance

Apprentissages techniques

Ce projet m'a permis d'acquérir des compétences approfondies dans plusieurs domaines :

  • Computer Vision : Maîtrise d'OpenCV et YOLOv5 pour la reconnaissance d'objets
  • Deep Learning : Compréhension des réseaux de neurones et de l'optimisation
  • Python avancé : Programmation orientée objet, threading et optimisation
  • Performance : Optimisation GPU et traitement temps réel
  • Éthique : Responsabilités du développeur en IA

Considérations éthiques

Ce projet a été développé dans un cadre strictement éducatif avec plusieurs objectifs pédagogiques :

  • Comprendre les principes de la computer vision
  • Apprendre les techniques de deep learning
  • Maîtriser les outils de développement Python
  • Développer ma logique de programmation

Note importante : Je ne recommande pas l'utilisation de bots dans les jeux et je respecte les conditions d'utilisation des services. Ce projet reste dans le domaine de l'apprentissage technique.

Retour sur l'expérience

Ce projet m'a ouvert les portes du monde fascinant de l'intelligence artificielle et de la computer vision. Bien que le contexte soit celui d'un jeu, les techniques apprises sont directement transférables vers des applications plus sérieuses comme la reconnaissance médicale, la surveillance, ou l'automatisation industrielle.