Julien Leiner

Système C++20 Avril-Mai 2026

PROJET 01 • C++20

Raytracer 3D — Moteur de Rendu Photo-réaliste en C++

Moteur de rendu 3D photo-réaliste développé en C++ moderne. Calcul physique des trajectoires lumineuses, gestion des intersections de primitives 3D, ombres portées directes et diffuses, réflexions spéculaires (modèle de Phong) et transparence.

Défis techniques : Primitives analytiques (sphères, plans, cylindres, cônes), calcul d'ombres directes et diffuses, réflexions récursives, gestion des matériaux et génération d'images haute définition sans dépendance externe.

C++20 Raytracing Algèbre Linéaire Calcul Vectoriel Format PPM

Epitech Tek 2 Rendu Graphique 3D

Plateforme SaaS B2B Septembre 2026

PROJET 02 • FULLSTACK NEXT.JS

Briefly — Cadrage Visuel & Devis Dynamique pour Freelances

Plateforme SaaS B2B développée dans le cadre du Track Entrepreneuriat. Elle permet aux créateurs de sites web de qualifier les besoins clients via un questionnaire interactif, de concevoir un wireframing basse-fidélité et de générer un devis en direct.

Défis techniques : Architecture 3 rôles (Freelance, Client, Administrateur), moteur de chiffrage dynamique en fonction de la complexité des blocs, base relationnelle avec Row Level Security (RLS) sous Supabase et parcours utilisateur fluide.

Next.js 14 TypeScript Supabase PostgreSQL / RLS Tailwind CSS

Track Entrepreneuriat Produit SaaS B2B

Application Web & API Septembre 2026

PROJET 03 • FULLSTACK DOCKER

GéoEmploi — Cartographie Interactive des Offres d'Emploi

Application web complète de recherche d'emploi géolocalisée. Consultation libre des annonces sur carte dynamique sans obligation de compte, publication d'offres par les recruteurs et espace candidat dédié.

Défis techniques : Intégration de la Géoplateforme IGN, déploiement multi-conteneurs sous Docker Compose (API Node.js Express + Base PostgreSQL + Frontend React), base de 550 offres et temps de démarrage mesuré en moins de 15 secondes.

React / Vite Node.js / Express Docker Compose Géoplateforme IGN API RESTful

Epitech Tek 3 Plateforme Web

Intelligence Artificielle Mai 2026

PROJET 04 • DEEP REINFORCEMENT LEARNING

Start Trek — Guidage Autonome par Deep Q-Network (DQN)

Conception et entraînement d'un agent autonome (Deep Q-Network en C++ et Python) dédié au guidage et à l'alunissage automatisé dans un environnement physique simulé sous Gymnasium.

Défis techniques : Implémentation d'un réseau DQN avec Replay Buffer, Target Network stabilisé et politique epsilon-greedy. Analyse statistique comparative rigoureuse sur 5 seeds contre Q-Learning tabulaire et modèles linéaires (intervalles de confiance à 95%).

Python 3.10+ PyTorch Deep Q-Learning Gymnasium Analyse Statistique

Epitech Tek 2 IA Agent Autonome

IA & LLM Local 2026

PROJET 05 • INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Sensai — Assistant IA Autonome & LLM Local en Python

Assistant d'intelligence artificielle autonome développé from scratch en Python, interfacé directement avec l'API Ollama en local. Analyse contextuelle, raisonnement et exécution de tâches sans aucune dépendance à des services cloud propriétaires.

Défis techniques : Intégration de l'API Ollama en flux streaming asynchrone, prompt engineering structuré, maintien de la mémoire contextuelle conversationnelle et optimisation de l'inférence locale.

Python Ollama LLM Local IA Autonome API Streaming Prompt Engineering

Projet Personnel IA Assistant LLM

Architecture Réseau & Concurrence Avril-Mai 2026

PROJET 06 • PROGRAMMATION SYSTÈME C

My_Teams — Messagerie Collaborative Concurrente Client-Serveur

Plateforme de communication collaborative concurrente en temps réel développée en C (architecture client-serveur TCP/IP). Conception et implémentation d'un protocole applicatif propriétaire, gestion des canaux d'équipe et messagerie privée directe.

Défis techniques : Architecture réseau TCP/IP non-bloquante avec multiplexage select() / poll(), multithreading, sérialisation et persistance des données sur disque, gestion fine des déconnexions et tolérance aux pannes.

C Sockets TCP/IP select() / poll() Multithreading Protocole RFC Persistance Données

Epitech Tek 2 Système Réseau

Full-Stack & Intégration API 2026

PROJET 07 • FULLSTACK MODULAIRE

Dashboard — Application Web Modulaire & Agrégateur de Services

Application web full-stack personnalisable agrégeant des services tiers en temps réel via des widgets dynamiques et modulaires. Intégration d'un système d'authentification robuste avec délégation OAuth 2.0 / OpenID Connect.

Défis techniques : Implémentation du protocole OAuth 2.0 / OIDC multi-fournisseurs (Google, GitHub, etc.), architecture de widgets extensibles avec polling/webhooks configurables et gestion d'état réactive sécurisée.

TypeScript React Node.js OAuth 2.0 / OIDC Widgets Modulaires API REST

Epitech Tek 3 Plateforme Web

IA & Robotique Autonome Mars-Mai 2026

PROJET 08 • DEEP LEARNING & ROBOTIQUE

Robocar — Véhicule Autonome & Pilotage par Réseau de Neurones

Conception et entraînement d'un pipeline complet d'apprentissage profond pour le pilotage d'un véhicule de course autonome dans un simulateur Unity 3D. Le modèle prédit en temps réel la direction angulaire et l'accélération à partir des flux télémétriques de capteurs lidar.

Défis techniques : Traitement et normalisation en flux continu de 50 rayons télémétriques (lidar 360°), nettoyage des artefacts et valeurs hors bornes, modélisation supervisée avec PyTorch (réseau de neurones profond), analyse exploratoire (EDA) et inférence temps réel connectée au simulateur Unity.

Python PyTorch Deep Learning Simulateur Unity Télémétrie Lidar Contrôle Temps Réel

Epitech Tek 2 Véhicule Autonome

Systèmes & IA par Renforcement Mai-Juin 2026

PROJET 09 • RÉSEAU & IA MULTI-AGENTS

Zappy — Monde Virtuel Réseau & IA Multi-Agents Autonomes

Architecture logicielle distribuée simulant un écosystème multi-joueurs sur une carte torique. Le projet intègre un serveur de jeu haute performance en C, une interface graphique 3D dynamique en C++ (Raylib) et des clients IA autonomes entraînés par apprentissage par renforcement (PPO).

Défis techniques : Multiplexage d'E/S réseau asynchrone non-bloquant sous Linux via poll(), protocole applicatif RFC propriétaire, vision spatiale et coopération collective d'agents IA autonomes avec PyTorch (Proximal Policy Optimization - PPO).

C (Serveur) C++20 (GUI) Raylib Python (IA) PPO (Reinforcement) Multiplexage poll()

Epitech Tek 2 Architecture Distribuée

Système Unix & POSIX Avril-Mai 2025

PROJET 10 • PROGRAMMATION SYSTÈME POSIX

42sh — Interpréteur de Commandes Unix & POSIX Complet

Développement from scratch d'un shell Unix complet et robuste en C (norme POSIX). Implémentation de la chaîne complète d'exécution : analyse lexicale, parsing avec Arbre Syntaxique Abstrait (AST), exécution de pipelines et gestion avancée du terminal.

Défis techniques : Gestion fine des processus (fork, execve, waitpid), pipes anonymes multiples (|), redirections (<, >, <<, >>), séparateurs conditionnels (&&, ||, ;), mode raw du terminal (termios), autocomplétion dynamique et builtins (cd, setenv, alias, history).

C Linux Kernel API POSIX Shell AST Pipes & Redirections Termios

Epitech Tek 1 Interpréteur POSIX

Architecture Logicielle Mars-Avril 2026

PROJET 11 • C++20

Arcade — Plateforme Modulaire de Jeux Rétros

Architecture logicielle modulaire permettant de charger dynamiquement des bibliothèques partagées (.so) à l'exécution. Découplage strict entre les moteurs de jeux (Pacman, Snake, Démineur) et les bibliothèques d'affichage (SFML, SDL2, NCurses) interchangeables à chaud sans relancer le binaire.

Défis techniques : Chargement dynamique avec dlopen/dlsym, encapsulation sous interfaces virtuelles pures IGameModule et IDisplayModule, bascule d'affichage en direct et gestion de l'état en mémoire sans fuite.

C++20 dlopen / dlsym SFML SDL2 NCurses Design Patterns

Epitech Tek 2 Conception Modulaire

Système Bas Niveau Avril-Mai 2025

PROJET 12 • C & ASM

Corewar — Machine Virtuelle & Compilateur de Bytecode

Réalisation d'une machine virtuelle exécutant plusieurs programmes assembleur concurrents dans une arène mémoire circulaire de 6 144 octets. Le projet intègre un compilateur assembleur dédié (asm) et un émulateur d'instructions machine.

Défis techniques : Développement du compilateur asm (table des symboles, encodage du bytecode), gestion du cycle d'instructions CPU (PC, cycles d'horloge) et ordonnancement de processus concurrents avec duplication dynamique (fork).

C Machine Virtuelle Compilateur ASM Bytecode Arène Circulaire

Epitech Tek 1 Compilation & Émulation