Je joue League depuis un moment. Et comme n’importe qui qui a passé du temps dans le champ select, j’ai réalisé que les décisions de picks et bans sont souvent prises au feeling, sans vraie structure. pickbans.com c’est ma tentative de régler ça.
C’est quoi
pickbans c’est un companion app pour League of Legends qui se connecte à ton client local pendant le champ select via la LCU API (l’API officielle de Riot qui tourne en local sur 127.0.0.1). L’app lit en temps réel ce qui se passe dans le draft : les picks de ton équipe, les picks ennemis, les bans, et même l’état hover avant qu’un champion soit locked.
À partir de là, l’idée c’est de générer un gameplan en langage naturel via un modèle IA, plutôt que de pitcher des tableaux de données bruts que personne lit entre deux rounds de picks.
La stack technique
Le projet est en Python pour l’instant, avec deux scripts fonctionnels : un qui pull le mapping champion ID vers nom depuis le Data Dragon de Riot, et un qui poll le endpoint LCU toutes les 3 secondes et affiche l’état du draft en temps réel dans le terminal. La destination finale c’est une app desktop packagée avec Tauri.
Pour le data de matchups, le plan c’est de scraper lolalytics de façon automatisée dans une SQLite locale, hébergée sur un VPS, pour que les users reçoivent des données fraîches sans update de l’app.
Pour l’IA, c’est un modèle hybride : Ollama en local pour les users avec un GPU capable, Groq API comme fallback cloud.
La monétisation envisagée
Trial généreux, 8$ one-time pour l’accès au mode local IA, 5$/mois pour le cloud. Rien de confirmed, le projet est encore en phase de build.
Où j’en suis
Les scripts de base tournent. Le LCU polling fonctionne sur de vraies games ranked. La prochaine étape c’est brancher les données du draft à Ollama pour générer un vrai gameplan, puis construire l’UI et packager le tout dans Tauri. C’est un side project, ça avance selon le temps disponible.
