L'apprentissage par renforcement est une méthode de machine learning où l’agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement. À chaque action, il reçoit une récompense (positive ou négative) et ajuste son comportement pour maximiser les récompenses cumulées au fil du temps.
Dans l'apprentissage supervisé, l’utilisateur fournit à l'algorithme des exemples avec les bonnes réponses. Dans l'apprentissage par renforcement, l'agent ne reçoit pas de réponse « modèle » : il tente une action, observe le résultat et ajuste son comportement en fonction de la récompense ou de la pénalité reçue.
Le principe s'inspire de la façon dont les enfants apprennent à marcher : ils essaient, tombent, ajustent, réessaient et finissent par trouver l'équilibre. La « récompense », c'est le fait de rester debout. La « pénalité », c'est le fait de tomber.
Cette technique a connu ses succès les plus spectaculaires dans les jeux. En 2016, AlphaGo (Google DeepMind) a battu le champion du monde de Go en apprenant uniquement à partir de millions de parties jouées contre lui-même. OpenAI a fait de même avec Dota 2 et des jeux Atari. Dans ces environnements, l'agent peut explorer des millions de scénarios avec des issues qui orientent son apprentissage (victoire ou défaite).
En dehors des jeux, l'apprentissage par renforcement trouve des applications dans :
- La robotique : apprendre à un robot à saisir des objets de formes variées, à se déplacer sur un terrain accidenté, à assembler des pièces… ;
- Les véhicules autonomes : optimiser la conduite en fonction du trafic, de la météo et du comportement des autres usagers ;
- L'optimisation industrielle : piloter des processus complexes (gestion de l'énergie, ordonnancement de production) en temps réel.
Ces applications concernent essentiellement les grands groupes industriels, les startups de la robotique, les constructeurs automobiles et les laboratoires de recherche. Le déploiement d’un système d'apprentissage par renforcement exige des compétences pointues en Data Science, des environnements de simulation particulièrement coûteux à développer et des volumes de données massifs.
💡 L’apprentissage par renforcement dans les TPE et PME
L’apprentissage par renforcement n’est pas un sujet pour les TPE/PME… sauf lorsqu’ils utilisent des outils qui intègrent déjà cette technologie sous le capot. ChatGPT, Claude et la plupart des chatbots IA sont en effet affinés grâce à cette technique. Des évaluateurs humains notent les réponses du modèle, et ces notes servent de « récompenses » pour ancrer les réponses jugées pertinentes.
