Reinforcement learning : lorsque les machines apprennent à réfléchir
Le reinforcement learning est un sous-domaine du machine learning dans lequel un agent apprend, à l’aide de récompenses et de pénalités, à prendre des décisions optimales dans un environnement donné. Pour y parvenir, il teste différentes actions et améliore progressivement son comportement afin de maximiser la récompense cumulée à long terme
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Qu’est-ce que le reinforcement learning ?
Littéralement traduit, reinforcement learning signifie « apprentissage par renforcement ». Ce terme désigne une méthode dans le domaine du machine learning (apprentissage automatique). Aux côtés du supervised learning (apprentissage supervisé) et de l’unsupervised learning (apprentissage non supervisé), le reinforcement learning constitue la troisième approche pour entraîner des algorithmes et des agents capables de prendre des décisions de manière autonome. L’accent est mis sur le développement de solutions intelligentes pour des problèmes de pilotage complexes.
Dans cette approche du machine learning, contrairement au supervised learning et à l’unsupervised learning, aucune donnée annotée n’est requise au démarrage de l’apprentissage. Les données sont générées dynamiquement pendant l’entraînement selon le principe des essais et erreurs, tout en étant associées à une évaluation. Le programme réalise alors un grand nombre d’itérations d’entraînement dans un environnement de simulation afin d’améliorer progressivement ses résultats. Seuls des signaux de renforcement guident l’apprentissage du système.
L’objectif de cet entraînement est de permettre à l’intelligence artificielle de résoudre de manière autonome des problèmes de pilotage très complexes, sans connaissances humaines préalables. Comparée à l’ingénierie conventionnelle, cette approche est plus rapide, plus efficace et peut, dans le meilleur des cas, conduire à un résultat optimal.
Comment fonctionne le Reinforcement Learning ?
L’apprentissage par renforcement regroupe de nombreuses méthodes dans lesquelles un algorithme ou un agent logiciel apprend progressivement des politiques de décision. L’objectif est de maximiser les récompenses au sein d’un environnement de simulation. L’agent exécute une action et reçoit ensuite un signal de retour. Il ne dispose au départ d’aucune information sur les actions les plus prometteuses et doit construire lui-même sa politique selon un principe d’essais et d’erreurs.
Afin d’optimiser le processus d’apprentissage, l’agent reçoit à différents moments des récompenses qui influencent sa politique de décision. Grâce à ces signaux, il apprend à évaluer les conséquences de ses actions dans l’environnement de simulation.
Pour entraîner efficacement un système de reinforcement learning, on utilise fréquemment le Q-Learning. La fonction Q décrit la récompense future attendue pour une action donnée dans un état donné. L’objectif de l’apprentissage par renforcement est d’apprendre, à partir de ces estimations, une politique de décision optimale.
Traditionnellement, dans le Q-Learning, la politique de décision est représentée sous la forme d’une table Q, dans laquelle les états et les actions sont listés explicitement et où chaque combinaison se voit attribuer une valeur correspondant à la récompense attendue. Cette approche n’est toutefois applicable que dans des environnements très simples. Dans des scénarios modernes caractérisés par des espaces d’états et d’actions étendus ou continus, la table Q est remplacée par des approximations de fonctions. On utilise alors le plus souvent des réseaux neuronaux.
Où et quand le reinforcement learning est-il utilisé ?
Le reinforcement learning est utilisé dans de nombreux domaines où des machines ou des systèmes doivent prendre des décisions de manière autonome et apprendre de leurs expériences. L’objectif consiste à développer de meilleures stratégies par apprentissage continu et à optimiser les processus. Les principaux domaines d’application sont notamment :
- Robotique : dans le domaine de la robotique, l’apprentissage par renforcement aide par exemple les robots à apprendre des séquences de mouvements complexes comme saisir, marcher ou naviguer. Au lieu de programmer chaque mouvement manuellement, les robots apprennent par essais et erreurs à exécuter des tâches efficacement. Ils peuvent ainsi s’adapter à de nouveaux environnements ou à des situations inédites.
- Développement de jeux et entraînement de l’IA : l’apprentissage par renforcement s’est fait connaître grâce à ses succès dans des jeux comme les échecs, les jeux de go ou les jeux vidéo. Les intelligences artificielles apprennent alors, à travers des millions de simulations, à développer des stratégies optimales et parfois à surpasser des joueurs humains.
- Finance : dans le secteur financier, cette méthode d’apprentissage est utilisée pour optimiser des stratégies de trading ou gérer automatiquement des portefeuilles. L’algorithme apprend à réagir aux évolutions du marché et à arbitrer entre risques et rendements, afin de prendre de meilleures décisions d’investissement sur le long terme.
- Pilotage de systèmes complexes : il est également utilisé pour le pilotage de systèmes techniques exigeants, par exemple dans l’automatisation industrielle, la robotique avancée ou la gestion de processus dynamiques.
- Médecine et optimisation de l’énergie : en médecine, le reinforcement learning peut soutenir la mise en place de traitements personnalisés en proposant des plans thérapeutiques optimaux. Dans le secteur de l’énergie, il contribue à piloter de manière dynamique la consommation et la distribution afin de préserver les ressources et de réduire les coûts.
Pour simplifier le développement de nouveaux algorithmes d’apprentissage par renforcement, il existe différentes bibliothèques. L’entreprise DeepMind, spécialisée dans l’intelligence artificielle, a par exemple publié Acme, une bibliothèque dédiée au langage de programmation Python. La bibliothèque Stable-Baselines3 propose également de nombreuses implémentations prêtes à l’emploi d’algorithmes courants.