L'apprentissage par renforcement (RL) est un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique qui se concentre sur la formation d'agents intelligents à interagir avec un environnement, à prendre des décisions et à apprendre des politiques optimales pour atteindre des objectifs spécifiques. Il s'inspire du processus d'apprentissage comportemental chez les humains et les animaux, dans lequel un agent apprend à effectuer des actions en fonction de la réception de commentaires positifs ou négatifs (récompenses ou punitions) de l'environnement. Les algorithmes d’apprentissage par renforcement se distinguent par leur capacité à optimiser les comportements au fil du temps par essais et erreurs, ainsi qu’à exploiter les connaissances acquises lors d’expériences passées pour améliorer la prise de décision future. Ces dernières années, RL a démontré un potentiel extraordinaire, ayant obtenu des succès significatifs dans divers domaines tels que la robotique, la finance, les véhicules autonomes et les jeux.
Les composants essentiels d’un cadre d’apprentissage par renforcement comprennent :
- Agent : L'entité intelligente qui apprend et prend des décisions, représentant l'algorithme chargé d'explorer l'environnement et de prendre des actions basées sur une politique spécifique.
- Environnement : l'environnement ou le contexte dans lequel l'agent interagit, qui encapsule toutes les informations pertinentes pour le domaine problématique et fournit des observations et des récompenses à l'agent.
- État : Une représentation de la situation actuelle de l'agent dans son environnement, qui capture toutes les informations pertinentes nécessaires à la prise de décision.
- Action : Un choix fait par un agent qui influence son environnement et son état futur, sélectionné parmi un ensemble d'actions possibles connu sous le nom d'espace d'action.
- Politique : stratégie utilisée par un agent pour décider quelle action exécuter dans un état donné, définie comme un mappage des états aux actions.
- Récompense : Un signal de rétroaction scalaire reçu par l'agent de l'environnement à la suite d'une action particulière, qui reflète l'opportunité de l'action dans l'état donné. L'objectif de l'agent est de maximiser la récompense cumulée obtenue au fil du temps.
- Fonction de valeur : Une fonction qui estime la récompense cumulée attendue qu'un agent peut obtenir, à partir d'un état donné et en suivant une politique particulière. Cette fonction permet d'évaluer la qualité des différentes politiques et d'orienter le processus décisionnel de l'agent.
Les algorithmes d’apprentissage par renforcement peuvent être globalement classés en trois catégories principales :
- Algorithmes basés sur la valeur : ces algorithmes se concentrent sur l'estimation directe de la fonction de valeur d'une politique spécifique ou de la politique optimale. Une fois la fonction de valeur apprise, l'agent sélectionne les actions qui maximisent la valeur estimée. Les algorithmes populaires basés sur la valeur incluent Q-learning, Deep Q-Networks (DQN) et Double DQN.
- Algorithmes basés sur des politiques : ces algorithmes apprennent la politique directement, sans avoir besoin d'une fonction de valeur. L'agent sélectionne les actions en suivant les paramètres de politique appris. Des exemples d'algorithmes basés sur des politiques sont REINFORCE, Proximal Policy Optimization (PPO) et Trust Region Policy Optimization (TRPO).
- Algorithmes acteur-critique : ces algorithmes combinent les atouts des algorithmes basés sur les valeurs et sur les politiques en utilisant un estimateur de valeur distinct (critique) qui permet d'améliorer l'estimation du gradient politique (acteur) pendant le processus d'apprentissage. Certains des algorithmes acteur-critique les plus populaires sont Advantage Actor-Critic (A2C), Soft Actor-Critic (SAC) et Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG).
L’apprentissage par renforcement a été appliqué avec succès à diverses tâches complexes ces dernières années. Par exemple, les algorithmes AlphaGo et AlphaZero de DeepMind, qui combinent RL avec des réseaux neuronaux profonds, ont atteint des performances surhumaines dans les jeux de Go, d'échecs et de Shogi. Une autre application révolutionnaire de RL est le robot Dota 2 d'OpenAI, qui a démontré sa capacité à battre des joueurs humains professionnels dans un jeu multijoueur en ligne très complexe et stratégique. RL a également été utilisé pour optimiser les stratégies de trading dans le domaine financier, développer des systèmes efficaces de gestion de l'énergie et améliorer les systèmes de recommandation.
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