Reinforcement Learning
L’apprentissage par renforcement (ou Reinforcement Learning) est une méthode d’intelligence artificielle qui s’inspire de la manière dont les êtres humains et les animaux apprennent de leurs expériences. Dans ce cadre, un agent interagit avec un environnement, prend des décisions et reçoit en retour une récompense (positive) ou une punition (négative). L’objectif de l’agent est d’adopter progressivement une stratégie (appelée politique) qui maximise la somme des récompenses futures.
Ce paradigme se distingue des autres formes d’apprentissage :
- Contrairement à l’apprentissage supervisé, il n’exige pas de données préalablement annotées.
- Contrairement à l’apprentissage non supervisé, il ne cherche pas seulement des régularités, mais une action optimale dans un contexte donné.
Les applications de l’AR sont nombreuses : la robotique (un robot apprend à marcher, à manipuler des objets ou à explorer un environnement), les jeux vidéo et de stratégie (comme le programme AlphaGo de DeepMind, qui a battu le champion du monde de go), la gestion du trafic ou encore la finance (optimisation de portefeuilles).
Mais l’AR présente aussi des défis majeurs :
- Il est très coûteux en ressources de calcul et en temps, car l’agent doit souvent simuler des millions d’itérations avant de converger vers une stratégie efficace.
- La définition de la fonction de récompense est critique : un mauvais design peut amener l’agent à développer des comportements inattendus ou inefficaces.
- La transposabilité des modèles reste limitée : un agent performant dans un environnement donné peut échouer complètement dans un autre.
Ces limites expliquent pourquoi les chercheurs développent des variantes comme le Deep Reinforcement Learning, qui combine apprentissage par renforcement et réseaux neuronaux profonds, permettant d’aborder des environnements complexes et non structurés.
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