ScaSearch est une bibliothèque open source développée en Scala qui implémente des algorithmes avancés de résolution de problèmes inspirés de l'intelligence artificielle. Elle permet de modéliser et résoudre des défis complexes comme les puzzles, les jeux de stratégie ou les problèmes de satisfaction de contraintes. Basée sur des principes théoriques modernes, elle offre des outils pour automatiser la prise de décision et l'optimisation dans divers domaines techniques et scientifiques.

Ce projet développe un système de simulation et d'analyse pour des jeux de stratégie, notamment en utilisant des algorithmes comme le minimax pour évaluer les meilleures décisions possibles. Il permet de tester différentes stratégies, d'optimiser les parcours de jeu et d'analyser les probabilités de victoire pour améliorer les performances des joueurs.

Ce projet consiste en deux analyses de données distinctes. La première exploite un jeu de données sur les ventes de jeux vidéo pour identifier les titres les plus vendus, les plateformes et éditeurs les plus populaires, ainsi que les tendances par région. La seconde utilise un dataset de races de chiens pour développer un modèle d'identification automatique basé sur des images. Les deux analyses visent à extraire des insights exploitables pour des décisions stratégiques.