L'apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine est une approche en intelligence artificielle qui combine l'apprentissage par renforcement classique avec l'intervention humaine. Dans ce paradigme, un agent IA apprend à effectuer des tâches en interagissant avec son environnement, mais bénéficie également des retours fournis par des humains pour affiner son comportement.
Cette méthode est particulièrement utile dans des domaines où l'optimisation automatique seule peut conduire à des résultats indésirables ou dangereux. Par exemple, dans le développement d'assistants virtuels, la rétroaction humaine peut aider à maintenir des réponses éthiques et appropriées.
Le processus typique implique plusieurs étapes :
- L'agent IA effectue une action dans son environnement
- Un humain évalue cette action et fournit un retour (positif ou négatif)
- L'agent ajuste sa politique d'apprentissage en fonction de ce retour
Un exemple concret pourrait être un programme de recommandation de contenu :
def recommend_content(user_preferences):
# L'IA génère une recommandation basée sur les préférences de l'utilisateur
recommendation = ai_model.generate_recommendation(user_preferences)
# Un modérateur humain évalue la recommandation
human_feedback = get_human_feedback(recommendation)
# L'IA ajuste son modèle en fonction du retour
ai_model.update(recommendation, human_feedback)
return recommendationCette approche est liée à d'autres concepts en IA comme l'apprentissage supervisé et l'apprentissage actif. Elle est particulièrement pertinente dans les domaines où la sécurité et l'éthique sont primordiales, comme la conduite autonome ou les systèmes de prise de décision médicale.
