Portfolio | Paul-Antoine Paris

Cartel Nancy 2026

Application mobile officielle pour l'événement "Cartel 2026" à Nancy, permettant aux 2300+ participants de naviguer parmi les événements.

Application React/TypeScript avec Capacitor pour Android et iOS
Trois sections clés : Accueil, Map et Info
Chat temps réel avec notifications push
Système de paris sportifs avec gestion de points

React TypeScript Capacitor Firebase Leaflet Android iOS

CumMap

Application web interactive, client web de l'application officielle du Cartel Nancy 2026.

Carte interactive avec géolocalisation et marqueurs personnalisés
Gestion des événements avec filtres avancés et calendrier interactif
Mode administrateur avec édition des lieux, matchs et messages
Synchronisation en temps réel avec l'application mobile officielle

React TypeScript Vite Firebase Leaflet Netlify

ImageProcessingApp

Application JavaFX de traitement d'image et dessin développée en équipe.

Opérations géométriques (symétries, rotations, crop) et effets avancés
Effet mosaïque utilisant un KdTree pour optimisation des performances
Seam Carving pour redimensionnement intelligent des images
Undo/Redo, zoom, navigation et raccourcis clavier

Java JavaFX Maven FXML

Robotique ANDRA

Projet industriel avec l'ANDRA : robotique et IA pour l'exploration autonome des galeries souterraines et la détection de fissures.

Détection de fissures avec YOLOv11 entraîné sur un dataset spécifique aux galeries
Navigation autonome avec ROS2 (Humble) et localisation AMCL sur cartes préétablies
Intégration de multiples capteurs (ZED2, LiDAR 2D, caméra PTZ, caméra 360°)
Robot Agilex Scout Mini équipé d'une Jetson Orin Nano pour traitement embarqué

ROS2 Python SLAM AMCL Jetson YDLidar ZED2 PTZ

YOLO Object Detection

Analyseur d'images et vidéos utilisant YOLOv8/YOLOv11 avec PyTorch pour la détection, classification et segmentation d'objets sur plusieurs datasets.

Support de multiples datasets (COCO 80 classes, Open Images V7 600 classes)
Détection et segmentation d'objets en temps réel sur images et vidéos
Entraînement de modèles personnalisés avec Docker (ARM64, AMD64, GPU)

Python PyTorch YOLOv8 YOLOv11 Docker OpenCV

Demineur Android

Jeu du Démineur pour Android.

Trois niveaux de difficulté (Facile 9x9, Moyen 16x16, Difficile 20x20)
Premier clic toujours sûr et révélation automatique des cases vides adjacentes
Pose de drapeaux par appui long et chronomètre intégré
Système de records avec affichage du meilleur temps pour chaque difficulté

Java Android Studio Gradle

Trivial Pursuit Android

Application Android recréant le célèbre jeu de société Trivial Pursuit.

Mode jeu classique avec jusqu'à 6 joueurs et mode entraînement
6 catégories (Géographie, Histoire, Divertissement, Art et Littérature, Sciences et Nature, Sports et Loisirs)
20 questions par catégorie avec système de score et suivi des progrès
Tolérance aux réponses avec acceptation des variations orthographiques

Java Android Studio Gradle

Simulation de Nuée d'Oiseaux

Simulation interactive de vol d'oiseaux en nuée implémentée en Java.

Implémentation des trois règles de Boids : Séparation, Alignement et Cohésion
Génération procédurale de terrain avec l'algorithme de Perlin Noise
Interface graphique interactive avec modification des paramètres en temps réel
Système de quadrillage optimisé pour la détection des voisins

Java Java Swing Boids Simulation Perlin Noise

Simulation de Trafic Routier

Simulation de trafic routier développée en Python dans le cadre d'un TIPE.

Simulation de 1, 2 ou 4 carrefours interconnectés
Gestion de différents types de véhicules (voitures, bus, camions, motos)
Deux modes de fonctionnement des feux de circulation
Interface graphique interactive avec Pygame et analyse en temps réel

Python Pygame Simulation TIPE

Paul-Antoine Paris

Computer Science Student

Education

Ingénieur Civil des Mines

CPGE TSI

Experience

Développeur Junior

Responsable Partenariats