Apprentissage par renforcement

Qu’est-ce que l’apprentissage par renforcement ?

L’apprentissage par renforcement (ou reinforcement learning en anglais) est une méthode de machine learning dans laquelle un agent apprend en interagissant avec un environnement et en recevant des récompenses (ou pénalités) selon les actions qu’il effectue. L’objectif est de maximiser les récompenses au fil du temps, en découvrant progressivement les meilleures stratégies.

Comment ça fonctionne ?

Le système repose sur trois éléments clés :

• L’agent : le programme qui apprend (ex. : un robot, un algorithme de pilotage)
• L’environnement : le contexte dans lequel il évolue (ex. : un site web, un jeu, un système de recommandation)
• Les actions & récompenses : l’agent effectue des actions, reçoit des feedbacks, et ajuste son comportement

C’est un processus d’apprentissage par essais/erreurs qui peut conduire à des stratégies très performantes.

Exemples d’application

• Jeux vidéo / IA de jeu : agents capables de battre des joueurs humains (ex. : AlphaGo de Google DeepMind)
• Robotique : robots qui apprennent à marcher, manipuler des objets ou s’adapter à leur environnement
• UX et web : adaptation dynamique d’interfaces ou de parcours utilisateurs selon les retours d’expérience
• Marketing : moteurs de recommandation intelligents qui s’ajustent en fonction des clics ou conversions

Les algorithmes utilisés

Q-learning

Méthode où l’agent apprend une table de « qualité » des actions à prendre selon les situations.

Deep Q-Networks (DQN)

Combinaison du Q-learning et des réseaux de neurones pour résoudre des problèmes complexes.

Policy Gradient

Méthode où l’agent apprend une politique (stratégie) à suivre plutôt qu’une table d’actions.

L’apprentissage par renforcement est la méthode la plus proche d’un comportement humain : il apprend par expérience. C’est un levier puissant pour des environnements complexes, où l’IA doit agir, observer et s’adapter continuellement.