Markov Decision Process (MDP)

Un Processus de Décision de Markov (MDP, pour Markov Decision Process) est un modèle mathématique utilisé pour représenter des problèmes de décision dans des environnements où les résultats dépendent à la fois des actions présentes et d’un certain degré d’aléatoire.

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Les MDP constituent une base fondamentale pour de nombreux algorithmes d’apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning, RL), qui permettent à une intelligence artificielle d’apprendre à agir dans des environnements complexes et dynamiques.

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Qu’est-ce qu’un MDP ?

Un MDP est défini par :

• Un ensemble d’états (S) décrivant les situations possibles ;
• Un ensemble d’actions (A) que l’agent peut entreprendre ;
• Une fonction de transition (P) qui donne la probabilité de passer d’un état à un autre en fonction de l’action choisie ;
• Une fonction de récompense (R) qui attribue une valeur numérique à chaque action, en fonction de son résultat.

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L’objectif est de déterminer une politique optimale (π) qui maximise les récompenses cumulées attendues au fil du temps.

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Applications concrètes des MDP

Les MDP sont omniprésents dans les applications d’IA :

• Robots autonomes apprenant à se déplacer dans un environnement incertain ;
• Systèmes de recommandation, qui ajustent leurs propositions en fonction du comportement de l’utilisateur ;
• Gestion de ressources (énergie, réseaux informatiques), où les décisions doivent prendre en compte des contraintes et des risques.

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MDP et datasets

L’efficacité des modèles basés sur les MDP dépend fortement des données utilisées pour entraîner les algorithmes de RL. Des datasets annotés de qualité sont essentiels pour définir correctement les états, actions et récompenses.

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C’est pourquoi des experts comme Innovatiana accompagnent les entreprises dans la création de datasets spécialisés pour l’apprentissage par renforcement.

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👉 Pour approfondir :

• Annotation de données texte
• Annotation multimodale

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Sources académiques

• Puterman, M. L. (1994). Markov Decision Processes: Discrete Stochastic Dynamic Programming. Wiley.
• Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press.
• Kaelbling, L. P., Littman, M. L., & Moore, A. W. (1996). "Reinforcement Learning: A Survey". Journal of Artificial Intelligence Research, 4, 237–285.