Apprentissage par renforcement
L’apprentissage par renforcement (RL – Reinforcement Learning) est un sous-domaine majeur de l’intelligence artificielle qui se distingue par son approche d’apprentissage basée sur les interactions avec l’environnement. Contrairement à l’apprentissage supervisé ou non supervisé, l’agent dans un système d’apprentissage par renforcement apprend par essais et erreurs en recevant des récompenses ou des punitions, en fonction des actions qu’il entreprend.
L’objectif est de maximiser une fonction de récompense cumulée, en choisissant des actions qui mènent à des états favorables. Les modèles d’apprentissage par renforcement sont largement utilisés dans des domaines complexes tels que les jeux, la robotique, les systèmes de contrôle et l’optimisation de processus.
Principe de base et agents d’apprentissage
- Environnement L’environnement représente le système avec lequel l’agent interagit. Il est modélisé comme un processus stochastique, où l’état à un instant donné influence les actions possibles et les récompenses obtenues.
- Agent L’agent prend des actions pour explorer l’environnement et en apprendre. Il est l’entité qui cherche à optimiser ses actions pour atteindre un objectif donné.
- Politique (Policy) La politique est une fonction qui mappe chaque état à une action. C’est la stratégie suivie par l’agent pour prendre des décisions à chaque étape.
- Récompense (Reward) La récompense est la rétroaction reçue par l’agent suite à l’action qu’il a choisie. L’objectif de l’agent est de maximiser la somme des récompenses obtenues sur une période donnée.
- Valeur (Value) La valeur est une mesure de la qualité d’un état, c’est-à-dire combien de récompenses un agent peut attendre de cet état, en suivant une politique donnée.
- Q-function (Fonction Q) La fonction Q associe à chaque paire état-action un score représentant l’espérance de la récompense future obtenue en suivant une politique donnée. Elle est utilisée dans des algorithmes comme Q-learning.
Algorithmes d’apprentissage par renforcement
- Q-Learning L’algorithme Q-learning est un algorithme de type off-policy, qui apprend la fonction Q indépendamment de la politique suivie par l’agent. L’agent explore l’environnement, met à jour la fonction Q avec les récompenses reçues, et itère jusqu’à ce que la fonction Q converge vers la politique optimale. Il est particulièrement utilisé dans des environnements à espace d’état et d’action discret.
- Deep Q-Networks (DQN) Les Deep Q-Networks sont une extension du Q-learning, où la fonction Q est approximée par un réseau de neurones profond. DQN a été introduit pour traiter des espaces d’état continus, comme ceux rencontrés dans les jeux vidéo, où les représentations discrètes des états sont impraticables.
- Policy Gradient Methods Ces méthodes apprennent directement la politique en maximisant une fonction de performance à travers l’optimisation des paramètres du modèle. Les Policy Gradient Methods sont plus efficaces dans des environnements à espace d’état continu, et peuvent être combinées avec des réseaux de neurones pour traiter des problèmes plus complexes.
- Actor-Critic Methods Les méthodes Actor-Critic combinent les avantages des méthodes basées sur la politique et des méthodes basées sur la valeur. Le « Critic » évalue les actions prises en utilisant une fonction de valeur, tandis que l’ »Actor » décide de l’action à entreprendre en fonction de la politique apprise. Ces méthodes sont très efficaces pour des environnements complexes.
- Monte Carlo Tree Search (MCTS) Utilisé principalement dans les jeux à grande échelle (par exemple, Go), MCTS est une méthode de recherche qui combine l’exploration et l’exploitation à travers des simulations de jeu. Elle permet de prendre des décisions en partant d’un état donné et en cherchant à maximiser la probabilité d’atteindre un état favorable.
Exploration vs exploitation
- Exploitation Choisir l’action qui maximise la récompense immédiate, en fonction de ce qu’il a appris jusqu’à présent.
- Exploration Choisir une action moins familière, même si elle n’est pas immédiatement optimale, dans le but d’explorer de nouvelles stratégies qui pourraient être plus bénéfiques à long terme.
Applications et défis
- Jeux vidéo L’algorithme AlphaGo de Google DeepMind, qui a battu les champions mondiaux du jeu de Go, est un exemple emblématique des applications du RL. D’autres jeux comme Dota 2 ou StarCraft II ont également vu des succès en matière de RL.
- Robotique Les robots autonomes, tels que ceux utilisés dans la logistique ou les véhicules autonomes, utilisent le RL pour naviguer dans des environnements complexes et s’adapter aux changements en temps réel.
- Optimisation de la supply chain Les systèmes de gestion des stocks et de la distribution peuvent être optimisés par des algorithmes de RL, réduisant ainsi les coûts opérationnels.