L'apprentissage par renforcement : la clé des succès de l'IA moderne

Apprendre par essais et erreurs

Imaginez que vous enseignez à un chien à rapporter une balle. Plutôt que de lui donner un manuel détaillé intitulé « Comment rapporter une balle », vous adoptez une approche plus intuitive. Vous lancez la balle et, lorsque le chien la ramène, vous le récompensez avec une friandise. Si le chien se laisse distraire et ne rapporte pas la balle, il n'obtient pas de friandise. Avec le temps et de nombreuses répétitions, le chien comprend que ramener la balle lui vaut une récompense, alors qu'ignorer la balle ne lui rapporte rien. Ce processus d'apprentissage par interaction, essais et retours d'information est précisément ce que l'apprentissage par renforcement réalise pour l'intelligence artificielle.

Un type d'apprentissage différent : supervisé, non supervisé, renforcé

L'apprentissage par renforcement se distingue fondamentalement des autres formes d'apprentissage automatique. Dans le cadre de l'apprentissage supervisé, on présente à l'algorithme des milliers d'exemples accompagnés de réponses correctes, à l'image de cartes flash montrant une pomme d'un côté et le mot « pomme » de l'autre. L'apprentissage non supervisé, en revanche, consiste à fournir à l'algorithme des données sans réponses, lui demandant de déceler des motifs, comme organiser un tiroir sans instructions. L'apprentissage par renforcement, lui, place un agent dans un environnement, lui fixe un objectif, et le laisse découvrir comment l'atteindre par l'expérimentation. L'agent ne connaît pas la bonne réponse à l'avance et ne dispose pas d'un ensemble de données de mouvements corrects à apprendre. Il agit, observe les résultats, reçoit des récompenses ou des pénalités, et apprend progressivement quelles actions conduisent à de bons résultats. C'est ainsi que AlphaGo de DeepMind a surpassé des champions du monde au Go, que des bras robotiques apprennent à saisir des objets, et que des véhicules autonomes apprennent à naviguer sur les routes. L'agent progresse en agissant, en commettant des erreurs, et en affinant lentement sa stratégie en fonction des conséquences de ses actions.

Les composants essentiels de l'apprentissage par renforcement

Au cœur de chaque problème d'apprentissage par renforcement se trouvent cinq composants fondamentaux qui interagissent dans une boucle continue. Comprendre chacun de ces éléments et leur interaction est crucial pour saisir le fonctionnement réel de l'apprentissage par renforcement.

• Agent
  L'agent est l'entité qui apprend ou prend des décisions. Dans notre exemple avec le chien, le chien est l'agent. Dans un jeu vidéo, l'agent pourrait être le personnage contrôlé par le joueur. Dans une voiture autonome, l'agent est le système d'IA qui prend des décisions sur la direction, l'accélération et le freinage. L'agent a pour mission de déterminer quelles décisions mènent aux meilleurs résultats. Il commence sans connaissances préalables, avec une page blanche, et apprend entièrement par l'expérience.

• Environnement
  L'environnement est l'ensemble des éléments avec lesquels l'agent interagit. C'est le monde dans lequel l'agent évolue. Pour le chien, l'environnement inclut la pièce, la balle, l'entraîneur, et toutes les lois physiques qui régissent le comportement des balles. Pour un joueur d'échecs, l'environnement est l'échiquier et les règles du jeu. Pour un algorithme de trading, l'environnement est le marché boursier avec sa complexité, sa volatilité et ses règles. L'environnement réagit aux actions de l'agent et fournit des retours d'information. Il est crucial de noter que l'agent ne contrôle pas l'environnement ; il peut seulement l'influencer par ses actions.

• État
  Un état représente une situation ou une configuration spécifique de l'environnement à un moment donné. Dans l'apprentissage du chien à rapporter, un état pourrait être « la balle vient d'être lancée et est en l'air », un autre pourrait être « la balle a atterri à quinze pieds », et un autre encore « le chien a la balle dans la bouche et est à cinq pieds du propriétaire ». Les états capturent toutes les informations pertinentes dont l'agent a besoin pour prendre une décision. Dans un jeu vidéo, l'état pourrait inclure les positions des personnages, leurs niveaux de santé, les objets disponibles et le score actuel. La qualité de la représentation de l'état est cruciale : si des informations importantes ne sont pas incluses dans l'état, l'agent ne pourra pas prendre de bonnes décisions.

• Action
  Une action est une opération que l'agent peut effectuer pour interagir avec l'environnement. Les actions sont le moyen par lequel l'agent influence son monde. Pour le chien, les actions pourraient inclure « courir vers la balle », « ramasser la balle », « courir vers le propriétaire » ou « s'allonger et faire une sieste ». Pour un joueur d'échecs, les actions sont les mouvements légaux disponibles en fonction de la position actuelle du plateau. Pour un robot apprenant à marcher, les actions sont les commandes motrices spécifiques envoyées à chaque articulation et actionneur. L'ensemble des actions disponibles peut changer en fonction de l'état actuel. Aux échecs, les mouvements légaux changent à chaque coup joué. Dans l'exemple du rapport, le chien ne peut pas ramasser la balle si elle n'est pas à portée.

• Récompense
  La récompense est le signal de retour qui indique à l'agent si son action était bonne ou mauvaise. Les récompenses sont des valeurs numériques : des nombres positifs pour de bons résultats et des nombres négatifs (pénalités) pour de mauvais résultats. Lorsque le chien ramène la balle, il reçoit une récompense positive (la friandise, que nous pourrions représenter par +10). Lorsqu'il ignore la balle, il reçoit zéro ou même une petite récompense négative (pas de friandise, peut-être représentée par -1 ou 0). La récompense est le seul moyen par lequel l'environnement communique la valeur à l'agent. L'ensemble du processus d'apprentissage de l'agent est guidé par un objectif unique : maximiser les récompenses cumulées au fil du temps, ce qui pousse l'agent à adopter des stratégies qui augmentent ses chances de succès à long terme.