Le processus d'apprentissage par renforcement est basé sur une boucle de rétroaction qui comprend quatre éléments clés :

• Agent : l'apprenant et le décideur du système
• Environnement : le monde extérieur avec lequel l'agent interagit
• Actions : les choix que l'agent peut faire à chaque étape
• Récompenses : les commentaires que l'agent reçoit après avoir effectué une action, indiquant l'opportunité du résultat

Voici comment se déroule cette boucle de rétroaction :

1. L'agent observe l'état actuel de l'environnement.
2. En fonction de sa stratégie, l'agent sélectionne et exécute une action.
3. L'environnement répond à l'action en passant à un nouvel état.
4. L'agent reçoit un signal de récompense qui reflète la valeur du nouvel état.
5. Ces informations sur les récompenses servent à mettre à jour la stratégie de l'agent, ce qui augmente la probabilité qu'il choisisse des actions qui ont donné lieu à des récompenses positives dans le passé.

Ce processus d'essais, de commentaires et d'amélioration des règles se poursuit jusqu'à ce que le système apprenne la meilleure façon d'obtenir le plus de récompenses au fil du temps.

Il existe deux principaux types d'apprentissage par renforcement : l'apprentissage par renforcement basé sur un modèle et l'apprentissage par renforcement sans modèle.

Dans l'apprentissage par renforcement basé sur un modèle, l'agent tente de créer un modèle interne de l'environnement. Ce modèle permet à l'agent de prédire les conséquences de ses actions avant de les entreprendre, ce qui favorise une approche plus planifiée et stratégique.

Imaginez un robot qui apprendrait à se frayer un chemin dans un labyrinthe Un agent d'apprentissage par renforcement basé sur un modèle essaierait de créer une représentation interne de la disposition du labyrinthe. Il utiliserait ensuite ce modèle pour planifier un itinéraire, en simulant différentes actions et leurs résultats prévus avant de se déplacer.

L'apprentissage par renforcement sans modèle, quant à lui, ne repose pas sur la création d'un modèle explicite de l'environnement. Au lieu de cela, il se concentre sur l'apprentissage direct de la stratégie optimale en associant des actions à des valeurs basées sur les récompenses reçues.

Pour reprendre l'exemple du labyrinthe, un agent sans modèle ne se soucierait pas de cartographier l'ensemble du labyrinthe. Au lieu de cela, il apprendrait quelles actions, comme tourner à gauche ou à droite à des intersections spécifiques, sont les plus susceptibles de le mener à la sortie, en se basant uniquement sur ses expériences passées et les récompenses reçues.

Bien que l'objectif soit toujours de maximiser les récompenses, les différentes techniques d'apprentissage par renforcement offrent des stratégies différentes pour y parvenir. Revenons à notre robot dans le labyrinthe :

• Q-Learning : il s'agit d'une méthode sans modèle populaire. Imaginez que le robot crée un "aide-mémoire" à mesure qu'il explore. Pour chaque intersection (état), la feuille de calcul indique un "score de qualité" (valeur Q) pour chaque tour (action) possible. Après de nombreux essais, le robot apprend le meilleur score possible pour chaque tour à chaque intersection. Pour trouver la sortie, il lui suffit de suivre le chemin qui obtient les scores les plus élevés sur son aide-mémoire.
• SARSA (State-Action-Reward-State-Action) : cette méthode est très similaire au Q-Learning, mais le robot est un peu plus prudent. Au lieu de toujours supposer qu'il va prendre la meilleure décision possible, il met à jour son aide-mémoire en fonction de l'action qu'il prend réellement selon sa stratégie actuelle. Il s'agit donc d'une méthode "on-policy", car elle apprend en fonction de la règle qu'elle suit actuellement.
• Deep Q-Networks (DQN) : que se passe-t-il si le labyrinthe est immense, avec des millions d'états possibles (comme un écran de jeu vidéo) ? Un aide-mémoire n'est pas pratique. Un réseau de neurones profond remplace l'aide-mémoire. Le réseau agit comme une "fonction" intelligente qui peut examiner n'importe quel nouvel état et estimer la valeur Q, même s'il n'a jamais rencontré cette situation exacte auparavant. C'est ainsi que l'IA de DeepMind a appris à jouer aux jeux Atari.
• Méthodes de gradient de stratégie : ces méthodes adoptent une approche plus directe. Au lieu d'apprendre une valeur pour chaque action, le robot apprend une stratégie générale, ou un ensemble de probabilités pour savoir quoi faire dans n'importe quelle situation (par exemple, "70 % de chances que je doive tourner à gauche aux intersections en T"). Il ajuste ensuite directement ces probabilités en fonction de la réussite ou non de son parcours global, améliorant ainsi progressivement ses "instincts" pour maximiser la récompense finale.

L'apprentissage par renforcement est un bon moyen de résoudre des problèmes complexes, mais il est important de réfléchir à ses points forts et à ses points faibles. Connaître ces avantages et défis potentiels permet de déterminer si l'apprentissage par renforcement est adapté à différents jobs et comment l'utiliser.

• Résolution de problèmes complexes : l'apprentissage par renforcement peut être efficace dans des scénarios où les approches de programmation traditionnelles ont du mal à trouver des solutions à des problèmes complexes.
• Adaptabilité : les agents d'apprentissage par renforcement peuvent s'adapter à des environnements changeants et apprendre de nouvelles stratégies, ce qui les rend adaptés aux situations dynamiques.
• Trouve des solutions optimales : grâce à une exploration et un apprentissage continus, l'apprentissage par renforcement vise à découvrir les stratégies les plus efficaces pour atteindre un objectif.

• Peut nécessiter beaucoup de données : l'apprentissage par renforcement nécessite souvent une grande quantité de données d'interaction pour être efficace. La collecte de ces données peut prendre du temps et consommer beaucoup de ressources.
• La conception des récompenses est essentielle : la réussite de l'apprentissage par renforcement dépend fortement de la conception d'une fonction de récompense qui reflète fidèlement le comportement souhaité, ce qui peut être difficile dans certaines tâches.
• Problèmes de sécurité dans les applications réelles : dans des scénarios réels, comme la robotique, il est essentiel de s'assurer que les actions de l'agent sont sûres pendant le processus d'apprentissage.

L'apprentissage par renforcement, l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé sont tous des sous-domaines du machine learning, mais ils diffèrent dans leurs approches fondamentales :

• Apprentissage supervisé : dans l'apprentissage supervisé, l'algorithme apprend à partir d'un ensemble de données étiquetées, en associant les entrées aux sorties en fonction des exemples fournis. C'est comme si un enseignant fournissait les bonnes réponses.
• Apprentissage non supervisé : les algorithmes d'apprentissage non supervisé explorent des données non étiquetées pour identifier des tendances, des relations ou des structures. C'est comme apprendre sans enseignant, en essayant de donner un sens aux données de manière indépendante.
• Apprentissage par renforcement : comme nous l'avons vu, l'apprentissage par renforcement consiste à apprendre en interagissant avec un environnement et en recevant des commentaires sous forme de récompenses ou de pénalités. C'est comme apprendre par essais et erreurs, en ajustant son comportement en fonction des résultats des actions.

La capacité de l'apprentissage par renforcement à apprendre des comportements complexes par le biais de l'interaction en fait un outil adapté à un large éventail d'utilisations, y compris :

L'apprentissage par renforcement peut aider à personnaliser les recommandations en apprenant des interactions des utilisateurs. En traitant les clics, les achats ou le temps de visionnage comme des signaux, les algorithmes d'apprentissage par renforcement peuvent optimiser les moteurs de recommandation pour maximiser l'engagement et la satisfaction des utilisateurs. Par exemple, un service de streaming musical peut utiliser l'apprentissage par renforcement pour suggérer des chansons ou des artistes qui correspondent aux préférences évolutives d'un utilisateur.

Le secteur du jeu vidéo a adopté l'apprentissage par renforcement pour développer des agents de jeu très compétents. Ces agents d'IA, entraînés par apprentissage par renforcement, peuvent atteindre une maîtrise remarquable dans des jeux complexes, démontrant des capacités de réflexion stratégique et de prise de décision avancées. AlphaGo et AlphaZero, créés par DeepMind, en sont des exemples notables. Ils ont démontré la puissance de l'apprentissage par renforcement en atteignant des performances de haut niveau dans des jeux comme les échecs.

L'apprentissage par renforcement aide les robots à acquérir des compétences motrices complexes et à se déplacer dans des environnements difficiles. En récompensant les robots pour les comportements souhaités, comme saisir des objets ou se déplacer efficacement, l'apprentissage par renforcement peut aider à automatiser les tâches qui nécessitent de la dextérité et de l'adaptabilité. Cette technologie peut être utilisée dans les secteurs de la fabrication, de la logistique et même de la santé, où les robots peuvent assister les chirurgiens ou les soignants.

Le développement d'un système d'apprentissage par renforcement nécessite une plate-forme robuste pour entraîner les agents et un environnement évolutif pour les déployer. Google Cloud fournit les composants nécessaires :

• Pour créer et entraîner des modèles : Vertex AI est une plate-forme de machine learning unifiée qui simplifie l'intégralité du workflow de ML. Vous pouvez l'utiliser pour créer, entraîner et gérer vos modèles, expériences et données d'apprentissage par renforcement au même endroit.
• Pour un déploiement évolutif : les agents d'apprentissage par renforcement doivent souvent être déployés dans des environnements complexes et dynamiques. Google Kubernetes Engine (GKE) fournit un service géré et évolutif pour exécuter vos agents conteneurisés, ce qui leur permet d'interagir avec leur environnement et de s'adapter selon les besoins.