Reinforcement Learning

L’apprentissage par renforcement est une branche de l’intelligence artificielle qui se concentre sur l’apprentissage à partir de l’interaction avec un environnement. L’objectif est de trouver une politique, c’est-à-dire une série d’actions, qui maximise la récompense obtenue de l’environnement.

Le processus d’apprentissage consiste en plusieurs cycles d’interaction. À chaque cycle, l’agent (l’algorithme qui apprend) perçoit un état de l’environnement, effectue une action en réponse à cet état, puis reçoit une récompense ou une punition en fonction de la qualité de cette action. L’agent utilise ces récompenses ou punitions pour ajuster sa politique et améliorer ses performances.

Exemples d’application de l’apprentissage par renforcement:

• Les jeux: l’agent doit apprendre à jouer à un jeu en prenant des décisions qui maximisent ses chances de victoire, en fonction des règles du jeu.
• Les robots: l’agent doit apprendre à naviguer dans un environnement inconnu et à effectuer des actions pour atteindre des objectifs spécifiques, par exemple en ramassant des objets.
• Le marketing en ligne: l’agent doit trouver la meilleure stratégie pour maximiser les chances qu’un utilisateur effectue une certaine action sur un site web, comme l’achat d’un produit.