Reinforcement Learning, qu’est ce que c’est ?

L’intelligence artificielle (IA) a considérablement évolué au fil des années. La technologie est passée de systèmes automatisés exécutant des tâches basiques à des agents autonomes. Ces derniers sont capables d’apprendre et de prendre des décisions dans des environnements dynamiques. L’une des avancées les plus passionnantes du domaine est le Reinforcement Learning. Cette branche du Machine Learning forme des agents intelligents apprenant et interagissant en autonomie.

Définition du Reinforcement Learning

Le Reinforcement Learning (RL), ou apprentissage par renforcement en français, permet d’entraîner des modèles d’intelligence artificielle (IA). L’agent intelligent ou l’algorithme apprend de ses expériences grâce à un système de récompense ou de pénalité. Son objectif est de faire des choix autonomes. Il doit trouver une stratégie décisionnelle optimale permettant de maximiser ses récompenses.

Comment fonctionne le Reinforcement Learning (RL) ?

En règle générale, le processus de formation d’un agent se déroule en plusieurs étapes. Vous devez définir un environnement dans lequel l’agent va agir, ainsi que l’interface entre l’agent et son environnement. Il vous faut ensuite déterminer le signal de récompense et sa méthode de calcul à partir de l’environnement. Vous pouvez alors créer votre agent, qui inclut la politique et l’algorithme d’apprentissage. Il vous reste à paramétrer les options d’apprentissage et à entraîner l’agent pour régler la politique.

Au début du projet, l’agent a une connaissance limitée de son environnement. À chaque étape du processus, il perçoit son état et choisit une action à prendre. Pendant l’entraînement, la machine ne reçoit aucune information extérieure pouvant la conditionner quant à l’action la plus adaptée. L’agent IA doit trouver de manière autonome la bonne stratégie de manière itérative.

Le Système de Récompense

Le système de récompense est un élément fondamental du Reinforcement Learning. Après chacun de ses essais, l’agent reçoit une rétroaction. La récompense est un signal numérique qui va lui faire comprendre si son action s’avère bénéfique ou pas.

La prise de décision séquentielle

Contrairement à d’autres formes de Machine Learning dans lesquelles les données sont indépendantes les unes des autres, dans le RL, les décisions sont prises de manière séquentielle. S’il veut atteindre son objectif de maximisation de la récompense, l’agent doit prendre en compte les conséquences de ses actions à long terme.

Les méthodes d’apprentissage par renforcement

Selon les projets, différentes méthodes de Reinforcement Learning peuvent être utilisées.

• Q-Learning est un algorithme hors politique. Il repose sur une fonction d’action-valeur (Q-fonction) qui évalue la qualité (Q) des actions dans un environnement donné et reçoit une récompense en conséquence. L’agent apprend à optimiser cette fonction en explorant l’environnement et il met à jour ses estimations de Q selon les récompenses reçues.
• L’algorithme SARSA fonctionne quasiment de la même manière que Q-Learning. Comme c’est une méthode on-policy, elle se conforme à la politique en apprenant des actions et de l’état actuel.
• TD-Learning est une classe de méthode d’apprentissage qui va comparer les prédictions successives. Elle échantillonne l’environnement de manière aléatoire et met à jour sa politique à partir de la technique de programmation dynamique. 
• Le Deep Reinforcement Learning (DRL) combine le RL avec des réseaux de neurones profonds. Cette méthode permet de gérer des environnements de grande dimension et des données brutes.
• La recherche Monte Carlo (MCTS) est une technique qui permet de résoudre des jeux et des problèmes de décision séquentielle.

Les types d’apprentissages du Reinforcement Learning

Différents types d’apprentissage permettent d’aborder les problèmes et les scénarios. Ils varient selon les objectifs, mais aussi les données disponibles et l’environnement d’apprentissage.

L’apprentissage par renforcement positif

Avec le renforcement positif l’agent reçoit un feedback positif ou une récompense dès qu’il effectue une action bénéfique. L’agent est encouragé à répéter des actions maximisant ses récompenses.

L’apprentissage par renforcement négatif

À l’inverse, avec le renforcement négatif, l’agent reçoit un feedback négatif ou une pénalité lorsqu’il prend des décisions préjudiciables. L’algorithme encourage ainsi l’IA à en tirer des leçons et à améliorer ses actions futures.

Dans quels secteurs d’activités le Reinforcement Learning peut-il s’avérer pertinent ?

Les premières applications de Reinforcement Learning datent des années 1990. A cette époque, Gerard Tesauro a développé une IA capable de battre des joueurs chevronnés au backgammon. Lorsque le Reinforcement Learning est appliqué sur des réseaux de neurones profonds, ils acquièrent la capacité d’encoder des comportements complexes. Cette approche est particulièrement efficace pour des applications trop difficiles pour les méthodes traditionnelles.

Reinforcement Learning et véhicules autonomes

En traitant des données issues de différents capteurs, comme des images des caméras ou des mesures lidar, un réseau de neurones entraîné par RL est capable de décider comment tourner le volant afin de remplacer le conducteur. Par exemple, Amazon a créé une voiture de course, AWS DeepRacer créée pour tester l’efficacité du RL sur circuit physique. Des caméras visualisent la route, tandis que la vitesse et la direction sont gérées par RL.

L’intérêt du Reinforcement Learning dans les jeux

L’IA DeepMind AlphaGo est un des exemples les plus connus d’utilisation du Reinforcement Learning pour un jeu. L’Intelligence Artificielle a battu le champion du monde du jeu de Go, Lee Sedol. Son successeur, AlphaGo Zero a appris en jouant contre lui même pendant 40 jours. Il est ensuite parvenu à battre la première version d’AlphaGo.

Dans le domaine du jeu vidéo, des algorithmes de RL sont utilisés pour entraîner des bots. Ces derniers sont alors capables de s’adapter au style du joueur et de lui offrir une expérience stimulante.

L’influence du RL sur l’évolution de la robotique

Le Reinforcement Learning est utilisé pour entraîner des robots sur des tâches comme la préhension, la marche ou la navigation. Les robots améliorent ainsi leurs compétences et peuvent s’adapter à de nouvelles mises en situation.

Moteurs de recommandation et RL

Le Reinforcement Learning est largement utilisé pour entraîner les systèmes de recommandations des plateformes de divertissement comme YouTube, Prime Vidéo ou Netflix. Dans le cas de Netflix par exemple, l’algorithme s’appuie sur les données des séries regardées par les utilisateurs pour constituer une liste de préférences. Le RL est aussi utilisé en marketing, dans le e-commerce par exemple, pour la recommandation de produits.

Le Reinforcement Learning dans la finance

La méthode est employée pour améliorer les stratégies de trading. En utilisant le RL, les systèmes de trading automatisés acquièrent la capacité d’ajuster leurs réponses aux évolutions du marché, en visant la rentabilité.

L’apport du Reinforcement Learning en médecine

Dans le secteur de la santé, le RL peut aider à élaborer des plans de traitement sur mesure. À partir des antécédents médicaux du patient, il émettra des suggestions sur le type de traitement ou les doses de médicaments. Il pourra également construire un calendrier de rendez-vous adaptés à chaque étape du parcours de soins.

Quels sont les avantages et les inconvénients du Reinforcement Learning ?

Le Reinforcement Learning présente de réels avantages dans la résolution de problèmes complexes nécessitant des décisions séquentielles. Sa capacité à permettre à des agents d’apprendre et de s’adapter à des environnements changeants, en fait une technique efficace pour des applications dans le monde réel. Non seulement le Reinforcement Learning encourage l’exploration, mais il favorise également la découverte de nouvelles stratégies et de solutions optimales. Il est de plus très polyvalent et peut s’appliquer à des secteurs très variés.

Toutefois, le Reinforcement Learning exige d’importants volumes de données et son temps d’apprentissage est relativement long. Il présente une forte sensibilité aux paramètres, et nécessite donc une optimisation minutieuse. Aussi, la gestion de l’équilibre entre exploration et exploitation s’avère plutôt complexe. Les algorithmes s’avèrent parfois complexes à mettre en œuvre et à débugger, notamment si l’environnement est compliqué ou l’approche avancée, quand le Deep Learning est utilisé par exemple.

Quelles sont les différences entre Deep Learning et Reinforcement Learning ?

Si les deux domaines sont liés au Machine Learning, leurs approches et leurs objectifs différents. Le Reinforcement Learning vise à former un agent IA à prendre des décisions séquentielles en maximisant les récompenses. Le Deep Learning quant à lui se concentre sur l’apprentissage à partir de données non étiquetées ou étiquetées afin d’y extraire des représentations de haut niveau des données.

Avec le Reinforcement Learning, l’agent apprend au travers de l’interaction avec un environnement et en recevant des récompenses ou des pénalités pour ses actions. Le Deep Learning est lui principalement associé à l’apprentissage supervisé et non supervisé.

Le Deep Learning est couramment utilisé pour des tâches de reconnaissance de motifs dans les données, par exemple la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel ou la recommandation de contenu. Le Reinforcement Learning est adapté aux applications dans lesquelles les agents doivent prendre des décisions séquentielles pour atteindre un objectif. C’est le cas par exemple dans les jeux (comme le jeu d’échecs ou de Go), la navigation de robots ou encore la gestion de portefeuille financier.

Le Reinforcement Learning ouvre de nouvelles perspectives passionnantes dans une variété de domaines. Les avancées constantes de l’intelligence artificielle et du Machine Learning conduisent à des algorithmes de plus en plus performants. Des progrès sont également attendus dans des approches combinant RL et Deep Learning, permettant de résoudre des problèmes complexes.