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Reinforcement Learning : qu’est-ce que l’apprentissage par renforcement ?

Le Reinforcement Learning ou apprentissage par renforcement est l’une des méthodes d’apprentissage du Machine Learning. Découvrez tout ce que vous devez savoir à son sujet.

Le Machine Learning (apprentissage automatique) est une technologie essentielle de l’intelligence artificielle, puisqu’elle permet aux ordinateurs d’apprendre de façon autonome. Cependant, il s’agit d’une technologie encore méconnue et beaucoup ignorent qu’elle peut être décomposée en plusieurs sous-catégories telles que le Deep Learning (apprentissage approfondi) ou encore le Reinforcement Learning (apprentissage par renforcement).

Qu’est-ce que le Reinforcement Learning

Le Reinforcement Learning est une méthode d’apprentissage pour les modèles de Machine Learning. Pour faire simple, cette méthode consiste à laisser l’algorithme apprendre de ses propres erreurs. Afin d’apprendre à prendre les bonnes décisions, l’intelligence artificielle se retrouve directement confrontée à des choix. Si elle se trompe, elle est  » pénalisée « . Au contraire, si elle prend la bonne décision, elle est  » récompensée « . Afin d’obtenir toujours plus de récompenses, l’IA va donc faire de son mieux pour optimiser sa prise de décisions.

Le développeur du modèle de Machine Learning se contente de fixer les règles qui déterminent si l’IA sera punie ou récompensée. Cependant, elle ne donne à cette dernière aucun indice ni aucune suggestion pour l’aider à prendre les bonnes décisions.

L’intelligence est donc livrée à elle-même. Elle commencera par prendre des décisions totalement aléatoires et, de récompense en récompense, développera sa propre méthode pour accomplir systématiquement la tâche qui lui est confiée. Ainsi, cette méthode d’apprentissage présente l’avantage fascinant de laisser la machine faire preuve de  » créativité « …

De plus, cette méthode d’apprentissage s’apparente fortement à celle de l’être humain qui apprend de ses erreurs dès sa naissance et tout au long de sa vie. Cependant, contrairement aux êtres humains, l’intelligence artificielle peut effectuer des milliers de tentatives simultanément. La seule limite est la puissance de calcul de l’infrastructure sur laquelle l’algorithme est exécuté…

Reinforcement Learning : exemples de cas d’usage

Pour mieux comprendre ce qu’est l’apprentissage par renforcement, il convient de l’illustrer par des exemples de cas d’usage concrets. Cette méthode de Machine Learning est notamment utilisée pour l’entraînement des modèles sur lesquels reposent les véhicules autonomes. Ces modèles peuvent être entraînés dans un environnement virtuel comme une simulation automobile, afin de leur apprendre à respecter le code de la route. C’est ainsi que la startup britannique Wayve a appris à une voiture autonome à suivre une ligne droite en une journée.

Un autre exemple est celui du modèle d’intelligence artificielle  » Five  » d’Open AI, la fondation d’Elon Musk. Pendant l’équivalent de 40 000 ans, cette IA s’est entrainée à jouer au jeu vidéo Dota 2 avec la méthode de l’apprentissage par renforcement. À l’issue de cet entraînement intensif, Five est désormais en mesure de battre à elle seule toute une équipe de joueurs professionnels de Dota 2.

De son côté, le Stanford Neuromuscular Biomechanics Laboratory a créé une maquette de corps humain et l’a laissé apprendre à courir grâce au Reinforcement Learning. Cette expérience a permis de créer des prothèses de jambe de nouvelle génération capables de reconnaître la façon de marcher des utilisateurs et de s’adapter pour rendre le mouvement plus facile et plus efficace.

Quels sont les différents types de renforcement ?

On distingue deux types d’apprentissage par renforcement : positif, et négatif. Dans le cas du renforcement positif, un événement qui survient suite à comportement spécifique renforce la fréquence de ce comportement. L’événement a donc un effet  » positif  » sur le comportement du modèle.

Les avantages du renforcement positif sont qu’il maximise les performances et permet de maintenir le changement sur le long terme. En revanche, un excès de renforcement peut conduire à une surcharge d’états et faire diminuer les résultats.

Dans le cas du renforcement négatif, le comportement est renforcé parce que les conditions négatives sont empêchées ou évitées. Ceci permet d’augmenter la fréquence du comportement adéquat, mais permet uniquement d’atteindre un résultat minimal.

Quelle différence entre Reinforcement Learning, Machine Learning et Deep Learning ?

mahine learning vs reinforcement learning

En réalité, le Reinforcement Learning peut être défini comme une application spécialisée des techniques de Machine Learning et de Deep Learning conçue pour résoudre des problèmes d’une façon spécifique. Pour certains projets, il est même possible de combiner ces différentes techniques. C’est la raison pour laquelle il est difficile de distinguer de façon précise l’apprentissage par renforcement des autres méthodes de Machine Learning.

Pour rappel, le Machine Learning est une forme d’intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d’acquérir la capacité d’améliorer leurs performances sur une tâche spécifique grâce aux données sans avoir besoin d’être directement programmés à cet effet.

On distingue le Machine Learning supervisé, du Machine Learning non-supervisé. Dans le cas de l’apprentissage  » supervisé « , le programmeur fournit une étiquette pour chaque donnée d’entrainement utilisée pour nourrir le système. En revanche, dans le cas d’un apprentissage  » non-supervisé « , le modèle ne reçoit que les données sans étiquette. Il doit donc trouver seul les relations et la structure cachée des données.

Le Deep Learning, quant à lui, repose sur des réseaux de neurones artificiels conçus pour effectuer des tâches plus complexes. La construction des modèles d’apprentissage profond est directement inspirée par le fonctionnement du cerveau humain, et les différentes couches du réseau de neurones permettent au modèle d’apprendre progressivement les caractéristiques plus abstraites des données qui lui sont fournies.

Enfin, comme expliqué précédemment, le Reinforcement Learning repose sur un système de récompenses et de pénalités pour permettre à l’ordinateur d’apprendre à résoudre un problème de manière autonome. Le programmeur humain se contente de modifier l’environnement d’apprentissage et d’effectuer des modifications sur le système de récompenses. Cette méthode est particulièrement pertinente lorsqu’il n’existe pas de façon unique d’accomplir la tâche demandée, mais que des règles doivent être respectées.

Il existe également une méthode dite de  » Deep Reinforcement Learning « , où un réseau de neurones est en charge de stocker les expériences précédemment effectuées afin d’améliorer la façon dont les tâches sont effectuées.

En conclusion, ce qui distingue l’apprentissage par renforcement des autres techniques de Machine Learning est la façon dont l’agent IA est entraîné. Plutôt que d’inspecter les données qui lui sont fournies, le modèle interagit avec l’environnement et cherche des solutions pour maximiser ses récompenses…

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