Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'apprentissage à partir d'interactions avec un environnement. Dans ce paradigme, un agent apprend à prendre des décisions en effectuant des actions dans un environnement donné, en recevant des récompenses ou des pénalités en fonction de ses choix.

Le processus fonctionne ainsi :

1. L'agent observe l'état de l'environnement
2. Il choisit une action à effectuer
3. Il reçoit une récompense (positive ou négative) basée sur cette action
4. L'environnement passe à un nouvel état

L'objectif de l'agent est de maximiser la somme des récompenses reçues sur le long terme. Pour y parvenir, il doit trouver un équilibre entre l'exploration de nouvelles actions et l'exploitation des connaissances déjà acquises.

En programmation, l'apprentissage par renforcement est souvent implémenté à l'aide d'algorithmes tels que Q-learning ou SARSA. Ces algorithmes permettent à l'agent de construire progressivement une table de valeurs ou une fonction de valeur qui estime la qualité de chaque action dans chaque état.

Exemple simplifié en Python :

import random

# Définition de l'environnement (ici, un labyrinthe simple)
environnement = [
    [0, 0, 0, 1],
    [0, -1, 0, -1],
    [0, 0, 0, 0],
    [-1, 0, 0, 2]
]

# Initialisation de la table Q
q_table = [[0 for _ in range(4)] for _ in range(16)]

# Fonction pour choisir une action
def choisir_action(etat, epsilon):
    if random.random() < epsilon:
        return random.randint(0, 3)  # Exploration
    else:
        return q_table[etat].index(max(q_table[etat]))  # Exploitation

# Boucle d'apprentissage
for episode in range(1000):
    etat = 0  # État initial
    while etat != 15:  # 15 est l'état final (coin inférieur droit)
        action = choisir_action(etat, 0.1)
        nouvel_etat = # Calculer le nouvel état en fonction de l'action
        recompense = environnement[nouvel_etat // 4][nouvel_etat % 4]
        
        # Mise à jour de la table Q
        q_table[etat][action] += 0.1 * (recompense + 0.9 * max(q_table[nouvel_etat]) - q_table[etat][action])
        
        etat = nouvel_etat

L'apprentissage par renforcement trouve des applications dans divers domaines tels que la robotique, les jeux vidéo, la finance et l'optimisation de systèmes. Il est particulièrement utile dans des situations où les règles de l'environnement sont complexes ou inconnues, permettant à l'agent d'apprendre par essais et erreurs.

Des variantes plus avancées incluent l'apprentissage par renforcement profond, qui combine l'apprentissage par renforcement avec les réseaux de neurones profonds, permettant de traiter des problèmes à grande échelle et des espaces d'états continus.