Projet Quarto – Intelligence Artificielle

# Étudiants
BUi Quentin -23236
ATTENTION: il y'a eu un problème avec mon GitHub donc au départ mon projet se trouvait dans ce repsitories (branche MASTER) avec mes premiers commits:https://github.com/ClovisLd/Project_2025.git
  Stratégie

L’IA repose sur l’algorithme Minimax avec les optimisations suivantes :

- Élagage alpha-bêta : permet de réduire considérablement l’espace de recherche en éliminant les branches non prometteuses.
- Approfondissement itératif : permet d’interrompre proprement la recherche lorsque la limite de temps est atteinte, tout en garantissant un coup valide à chaque étape.
- Évaluation heuristique : l’IA évalue les positions en tenant compte du nombre de lignes menaçantes et des attributs communs restants dans chaque ligne.

La stratégie consiste à :

1. Chercher une victoire immédiate.
2. Empêcher l’adversaire de gagner à son tour.
3. Donner une pièce difficile à utiliser (non décisive) à l’adversaire.
4. Optimiser ses propres opportunités de gagner à moyen terme.

 Architecture

- `client.play.py` : point d’entrée du client IA (joueur autonome).
- `quarto/` : contient les modules internes pour :
  - la représentation du plateau,
  - la gestion des pièces,
  - les fonctions de détection de victoire,
  - l’implémentation de l’algorithme Minimax.

 Bibliothèques utilisées

- `socket` : communication avec le serveur.
- `time` : gestion des délais pour l’approfondissement itératif.
- `copy` : duplication sécurisée des états de jeu.
- `pytest` et `pytest-cov` : tests unitaires et mesure de couverture.