L’apprentissage par renforcement est une technique de Machine Learning ou apprentissage automatique permettant aux ordinateurs d’apprendre par l’expérience. Il s’appuie sur l’attribution de récompenses ou de pénalités selon l’accomplissement de la tâche effectuée par l’agent. Découvrez, à la lecture de cet article, le rôle crucial de cette méthode dans le développement de l’intelligence artificielle.
Qu’est-ce que l’apprentissage par renforcement ?
Un apprentissage par renforcement est une approche de l’apprentissage automatique qui s’inspire du comportement d’apprentissage des êtres vivants. Un agent autonome, comme un programme informatique ou un robot, apprend à adopter des décisions en interagissant avec un environnement dynamique.
L’objectif principal de l’agent est de maximiser une récompense cumulative en choisissant des actions appropriées à chaque étape. Les programmeurs ont pour mission de définir ce qui déclenche une récompense ou une punition. L’agent, quant à lui, ne reçoit aucune instruction lui indiquant comment il doit faire pour résoudre la tâche assignée. Il va de fait explorer et exploiter différentes actions pour accumuler des récompenses au fil du temps. Elles servent de signaux d’enrichissement, précisant à l’agent la qualité de ses actions.
Ce processus d’interaction itérative entre l’agent et l’environnement lui permet d’apprendre à prendre des décisions optimales dans diverses situations. Le reinforcement learning utilise la data (données) pour estimer les valeurs des actions et assimiler ses erreurs. Ce modèle est largement employé dans divers domaines, tels que les jeux vidéo, la robotique, la finance et la santé.
Comment fonctionne l’apprentissage par renforcement
Cet apprentissage par renforcement est une méthode d’apprentissage machine. Il permet à un agent de perfectionner sa capacité à adopter des choix en interagissant avec un environnement. Son objectif est de maximiser les récompenses cumulées lors de ces interactions. L’agent apprend ainsi progressivement à développer sa capacité de prise de décision dans de nombreuses situations. Ce processus complexe repose sur une série d’étapes cruciales.
L’état initial de l’environnement
Cette première étape est la configuration de départ qui influence les premières actions de l’agent dans un problème d’apprentissage par renforcement. C’est là que tout débute, où l’agent commence à prendre des décisions pour atteindre ses objectifs. L’état initial peut varier en fonction de la tâche à résoudre.
Choix d’action en fonction de la politique
L’agent décide ensuite de prendre une action en fonction de sa politique actuelle. C’est-à-dire la stratégie prédéfinie qu’il respecte pour sélectionner des actions d’un état donné. Il peut choisir d’explorer de nouvelles ou d’exploiter celles qu’il a apprises comme étant potentiellement bénéfiques.
Réaction de l’environnement
Lorsque l’agent prend une action dans un environnement, celui-ci réagit en modifiant son état actuel en fonction de l’action entreprise. Ce changement d’état est la réponse de l’environnement à l’action de l’agent.
Récompense
L’environnement attribue une récompense à un agent en fonction de la qualité de son action. Elle peut être positive ou négative ou neutre et représente une évaluation de l’action de l’agent. Une récompense élevée indique une action bénéfique, tandis qu’une récompense faible ou négative signale une action non pertinente.
Mise à jour de la politique
L’agent utilise la récompense reçue pour mettre à jour sa politique. Il ajuste sa stratégie pour choisir de meilleures actions à l’avenir. Ensuite il emploie des méthodes d’apprentissage, telles que Q-learning ou des réseaux de neurones dans le cas du Deep Reinforcement Learning. Il est ainsi en mesure de déterminer comment ses actions influencent les récompenses.
Itération continue
Le processus se répète de manière itérative :
- l’agent prend des actions ;
- l’agent interagit avec l’environnement ;
- l’agent reçoit une récompense ;
- l’agent met à jour sa politique.
Cette itération continue est cruciale pour que l’agent apprenne progressivement à prendre des décisions optimales dans différentes situations. L’apprentissage par renforcement est un domaine en constante évolution. Il existe de nombreuses variations d’algorithmes et de stratégies pour aborder les problématiques posées par diverses tâches.
Les principales techniques de l’apprentissage par renforcement
Algorithmes de base
Q-learning
Cet algorithme utilise une politique « off-policy » : l’agent apprend en évaluant les actions à partir de différentes politiques, même si les actions prises ne les suivent pas nécessairement. L’agent peut ainsi apprendre en explorant différentes options d’action tout en maintenant une politique distincte.
C’est l’un des algorithmes fondamentaux de l’apprentissage par renforcement. L’algorithme fonctionne en estimant une valeur, appelée Q-valeur, pour chaque paire (état, action). L’objectif de Q-learning est d’apprendre une politique optimale qui maximise la récompense cumulative.
Le fonctionnement de Q-learning est basé sur une règle de mise à jour. Elle consiste à ajuster la Q-valeur en fonction de la récompense reçue et de la meilleure Q-valeur prévue dans l’état suivant. Cette mise à jour itérative permet à l’agent d’apprendre à sélectionner des actions qui maximisent la récompense à long terme.
L’un des principaux avantages de Q-learning est donc sa capacité à converger vers la politique optimale au cours d’une exploration aléatoire. Cela en fait un choix intéressant dans les environnements où l’investigation est difficile ou risquée.
Sarsa
Il s’agit d’un autre algorithme d’apprentissage par renforcement. Ce dernier se concentre sur l’apprentissage « on-policy » : l’agent apprend en suivant sa propre politique actuelle. Les actions qu’il évalue sont basées sur celles qu’il a réellement prises conformément à sa politique en cours. Il apprend tout en restant fidèle à sa propre stratégie d’action.
Contrairement à Q-learning, Sarsa estime la Q-valeur en employant la politique actuelle de l’agent pour choisir des actions. Sarsa prend en compte la politique suivie par l’agent au moment où il prend des actions. L’un des avantages de Sarsa est sa sécurité, car il assimile une politique plus prudente. Il considère les actions que l’agent est véritablement susceptible d’adopter. Cela a son utilité dans des situations où des actions risquées doivent être évitées.
Deep reinforcement learning
Le Deep Reinforcement Learning est une extension puissante de l’apprentissage par renforcement qui repose sur l’utilisation de réseaux de neurones profonds. Cette approche est particulièrement adaptée aux problèmes complexes où une grande quantité de données doit être traitée.
Dans le DRL, les réseaux de neurones profonds sont exploités pour approximer les fonctions de valeur et de politique. Les réseaux prennent en entrée l’état de l’environnement et produisent en sortie une estimation des Q-valeurs ou de la politique. Cette approximation permet à l’agent d’apprendre à partir de données brutes et de généraliser ses connaissances à de nouvelles situations.
Le DRL a révolutionné des domaines tels que les jeux vidéo, la robotique et la vision par ordinateur. Par exemple, AlphaGo, un agent DRL développé par DeepMind, a battu les champions mondiaux du jeu de Go. Dans la robotique, des robots autonomes apprennent à effectuer des tâches complexes, comme la navigation autonome.
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Les principaux domaines d’applications du reinforcement learning
La méthode en apprentissage par renforcement est une approche puissante. Elle repose sur la formation d’un agent intelligent capable de prendre des décisions adaptatives et optimales. Selon la nature de la tâche, il peut être classé en différentes catégories : le renforcement supervisé et le renforcement non supervisé. Voici un aperçu des domaines clés où le reinforcement learning trouve des applications significatives.
Jeux vidéo
Les jeux vidéo constituent un terrain de jeu idéal pour tester et déployer des modèles d’apprentissage par renforcement. Les agents intelligents formés utilisent des techniques avancées pour jouer à des jeux vidéo de manière compétitive. Le renforcement supervisé est particulièrement utile dans ce domaine pour apprendre des données étiquetées. L’usage de big data permet aux agents d’acquérir des connaissances à partir d’une multitude de scénarios de jeu, améliorant ainsi leur performance.
Santé
Dans le domaine de la santé, l’apprentissage par renforcement est employé pour optimiser divers aspects des soins de santé. Les agents personnalisent les traitements médicaux, recommandent des thérapies adaptées à des patients spécifiques, et gèrent les dossiers médicaux. De plus, l’apprentissage par renforcement est utilisé dans la recherche de médicaments en identifiant des composés chimiques prometteurs.
En robotique, cette avancée majeure permet aux robots d’être autonomes et d’interagir de manière intelligente avec leur environnement. Ils assimilent des tâches variées, telles que la navigation autonome, la manipulation et la reconnaissance d’objets. Les robots équipés de RL sont utilisés dans l’industrie manufacturière, la logistique, la médecine et l’exploration spatiale.
Gestion des ressources
L’apprentissage par renforcement joue un rôle déterminant dans la gestion des ressources naturelles : gestion des stocks de poissons, des forêts, des réseaux électriques intelligents. Les agents RL prennent des décisions optimales en temps réel et à court terme pour maximiser l’efficacité tout en minimisant les impacts environnementaux. Par exemple, les agents RL peuvent recommander des quotas de pêche pour assurer la durabilité à long terme.