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L'apprentissage par renforcement est une technique d'IA où un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec son environnement. L’agent reçoit des récompenses ou des « punitions » en fonction de ses actions, et ajuste son comportement pour maximiser les récompenses à long terme, comme dans les jeux vidéo ou la robotique.
