Apprentissage par renforcement : qu'est-ce que c'est et comment ça marche

Dans le monde fascinant de l’IA, l’apprentissage par renforcement s’impose comme une technique puissante qui permet aux machines d’apprendre des comportements optimaux par essais et erreurs, un peu comme la façon dont les humains et les animaux acquièrent des compétences dans le monde réel.

Table des matières

• Qu’est-ce que l’apprentissage par renforcement ?
• RL vs apprentissage supervisé et non supervisé
• Comment fonctionne l'apprentissage par renforcement
• Types d'apprentissage par renforcement
• Applications de l'apprentissage par renforcement
• Avantages de l'apprentissage par renforcement
• Inconvénients de l'apprentissage par renforcement

Qu’est-ce que l’apprentissage par renforcement (RL) ?

L'apprentissage par renforcement (RL) est un type d'apprentissage automatique (ML) dans lequel un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec son environnement. Dans ce contexte, l'agent est un programme qui prend des décisions sur les actions à entreprendre, reçoit des commentaires sous forme de récompenses ou de pénalités et ajuste son comportement pour maximiser les récompenses cumulées.

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA) qui utilise des données et des méthodes statistiques pour créer des programmes imitant le raisonnement humain plutôt que de s'appuyer sur des instructions codées en dur. RL s'inspire directement de la façon dont les gens utilisent les essais et les erreurs pour optimiser leurs décisions.

Renforcement vs apprentissage supervisé et non supervisé

Dans l'apprentissage supervisé, les modèles sont formés à l'aide de données étiquetées, où le résultat correct est fourni pour chaque entrée. Ces conseils aident le modèle à faire des prédictions précises lorsqu'il est confronté à de nouvelles données invisibles. L'apprentissage supervisé est utile pour des tâches telles que la détection du spam, la classification des images et les prévisions météorologiques.

D’un autre côté,l’apprentissage non superviséfonctionne avec des données non étiquetées pour trouver des modèles et des regroupements. Il peut regrouper des points de données similaires, trouver des associations entre des éléments et réduire la complexité des données pour un traitement plus facile. Les exemples incluent la segmentation des clients, les systèmes de recommandation et la détection des anomalies.

L’apprentissage par renforcementest distinct des deux. En RL, un agent apprend en interagissant avec son environnement et en recevant des retours positifs ou négatifs. Cette boucle de rétroaction permet à l'agent d'ajuster ses actions pour obtenir les meilleurs résultats possibles. RL est particulièrement utile pour les tâches où l'agent doit apprendre une séquence de décisions, comme dans les jeux, la robotique et la conduite autonome.

Comment fonctionne l'apprentissage par renforcement

Comprendre les principes du RL est crucial pour comprendre comment les agents intelligents apprennent et prennent des décisions. Ci-dessous, nous explorerons en détail les concepts clés et le processus RL.

Concepts clés en RL

RL a un vocabulaire distinct qui ne s'applique pas aux autres types de ML. Les principales notions à comprendre sont :

1 Agent et environnement :L'agent est le programme informatique de prise de décision, tandis que l'environnement englobe tout ce avec quoi l'agent interagit. Cela inclut tous les états et actions possibles, y compris les décisions antérieures prises par l'agent. L'interaction entre l'agent et l'environnement est au cœur du processus d'apprentissage.

2 État et action :L'état représente la situation actuelle de l'agent à un moment donné, et une action est une décision que l'agent peut prendre en réponse à son état. L’agent vise à choisir les actions qui mèneront aux états les plus favorables.

3 Récompense et punition :Après avoir effectué une action, l'agent reçoit un retour de l'environnement : s'il est positif, cela s'appelle une récompense, s'il est négatif, une punition. Ce retour d’information aide l’agent à déterminer quelles actions sont bénéfiques et lesquelles doivent être évitées, guidant ainsi ses décisions futures.

4 Politique :Une politique est la stratégie de l'agent pour décider quelle action entreprendre dans chaque état. Il mappe les états aux actions, servant de guide à l'agent pour obtenir les meilleurs résultats basés sur les expériences passées.

5 Fonction valeur :la fonction valeur estime le bénéfice à long terme d'être dans un certain état ou d'entreprendre une certaine action. Cela aide l'agent à comprendre les récompenses futures potentielles, même si cela signifie endurer une récompense négative à court terme pour maximiser le gain à long terme. La fonction de valeur est essentielle pour prendre des décisions qui optimisent les récompenses cumulées au fil du temps.

Le processus RL

Bien que l'objectif et la méthode d'apprentissage soient assez différents de ceux des autres types de ML, le processus est similaire en termes de préparation des données, de choix des paramètres, d'évaluation et d'itération.

Voici un bref aperçu du processus RL :

1 Définition du problème et établissement d’objectifs.Définissez clairement le problème et déterminez les buts et objectifs de l'agent, y compris la structure de récompense. Cela vous aidera à décider de quelles données vous avez besoin et quel algorithme sélectionner.

2 Collecte et initialisation des données.Rassemblez les données initiales, définissez l'environnement et configurez les paramètres nécessaires à l'expérience RL.

3 Prétraitement et ingénierie des fonctionnalités.Nettoyez les données : effectuez des vérifications ponctuelles, supprimez les doublons, assurez-vous que vous disposez des étiquettes de caractéristiques appropriées et décidez comment gérer les valeurs manquantes. Dans de nombreux cas, vous souhaiterez créer de nouvelles fonctionnalités pour clarifier des aspects importants de l'environnement, comme la création d'un seul point de données de positionnement à partir de plusieurs entrées de capteurs.

4 Sélection de l'algorithme.En fonction du problème et de l'environnement, choisissez l'algorithme RL approprié et configurez les paramètres de base, appelés hyperparamètres. Par exemple, vous devrez établir un équilibre entre l'exploration (essayer de nouvelles voies) et l'exploitation (suivre des voies connues).

5 Formation.Formez l'agent en lui permettant d'interagir avec l'environnement, d'entreprendre des actions, de recevoir des récompenses et de mettre à jour sa politique. Ajustez les hyperparamètres et répétez le processus. Continuez à surveiller et à ajuster le compromis exploration-exploitation pour garantir que l’agent apprend efficacement.

6 Évaluation.Évaluez les performances de l'agent à l'aide de métriques et observez ses performances dans des scénarios applicables pour vous assurer qu'il atteint les buts et objectifs définis.

7 Réglage et optimisation du modèle.Ajustez les hyperparamètres, affinez l’algorithme et recyclez l’agent pour améliorer encore les performances.

8 Déploiement et surveillance.Une fois que vous êtes satisfait des performances de l'agent, déployez l'agent formé dans un environnement réel. Surveillez en permanence ses performances et mettez en œuvre une boucle de rétroaction pour un apprentissage et une amélioration continus.

9 Maintenance et mise à jour.Bien que l’apprentissage continu soit très utile, vous devrez parfois vous recycler à partir des conditions initiales pour tirer le meilleur parti de nouvelles données et techniques. Mettez périodiquement à jour la base de connaissances de l'agent, recyclez-le avec de nouvelles données et assurez-vous qu'il s'adapte aux changements de l'environnement ou des objectifs.

Types d'apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement peut être globalement classé en trois types : sans modèle, basé sur un modèle et hybride. Chaque type a ses cas d'utilisation et ses méthodes spécifiques.

Apprentissage par renforcement sans modèle

Avec le RL sans modèle, l'agent apprend directement des interactions avec l'environnement. Il ne cherche pas à comprendre ou à prédire l'environnement mais essaie simplement de maximiser ses performances dans la situation présentée. Un exemple de RL sans modèle est un aspirateur robot Roomba : au fur et à mesure, il apprend où se trouvent les obstacles et les heurte progressivement tout en nettoyant davantage.

Exemples :

• Méthodes basées sur la valeur.Le plus courant est le Q-learning, où une valeur Q représente les récompenses futures attendues pour une action donnée dans un état donné. Cette méthode est optimale pour les situations avec des choix discrets, c'est-à-dire des options limitées et définies, comme par exemple la direction à prendre à une intersection. Vous pouvez attribuer manuellement des valeurs Q, utiliser une valeur nulle ou faible pour éviter les biais, randomiser les valeurs pour encourager l'exploration ou utiliser des valeurs uniformément élevées pour garantir une exploration initiale approfondie. À chaque itération, l'agent met à jour ces valeurs Q pour refléter de meilleures stratégies. L’apprentissage basé sur les valeurs est populaire car il est simple à mettre en œuvre et fonctionne bien dans des espaces d’action discrets, même s’il peut se heurter à un trop grand nombre de variables.
• Méthodes de gradient de politique :contrairement au Q-learning, qui tente d'estimer la valeur des actions dans chaque état, les méthodes de gradient de politique se concentrent directement sur l'amélioration de la stratégie (ou de la politique) utilisée par l'agent pour choisir ses actions. Au lieu d’estimer des valeurs, ces méthodes ajustent la politique pour maximiser la récompense attendue. Les méthodes de gradient politique sont utiles dans les situations où les actions peuvent avoir n'importe quelle valeur (en suivant l'analogie ci-dessus, cela peut signifier marcher dans n'importe quelle direction à travers un champ) ou lorsqu'il est difficile de déterminer la valeur de différentes actions. Ils peuvent gérer des prises de décision plus complexes et un continuum de choix, mais ont généralement besoin de plus de puissance de calcul pour fonctionner efficacement.

Apprentissage par renforcement basé sur un modèle

La RL basée sur un modèle implique la création d'un modèle de l'environnement pour planifier des actions et prédire les états futurs. Ces modèles capturent l'interaction entre les actions et les changements d'état en prédisant la probabilité qu'une action affecte l'état de l'environnement et les récompenses ou pénalités qui en résultent. Cette approche peut être plus efficace, car l’agent peut simuler différentes stratégies en interne avant d’agir. Une voiture autonome utilise cette approche pour comprendre comment réagir aux caractéristiques de la circulation et à divers objets. La technique sans modèle d'un Roomba serait inadéquate pour des tâches aussi complexes.

Exemples :

• Dyna-Q :Dyna-Q est un algorithme d'apprentissage par renforcement hybride qui combine le Q-learning et la planification. L'agent met à jour ses valeurs Q en fonction d'interactions réelles avec l'environnement et d'expériences simulées générées par un modèle. Dyna-Q est particulièrement utile lorsque les interactions du monde réel sont coûteuses ou prennent du temps.
• Recherche arborescente de Monte Carlo (MCTS) :MCTS simule de nombreuses actions et états futurs possibles pour créer un arbre de recherche représentant les décisions qui suivent chaque choix. L'agent utilise cet arbre pour décider de la meilleure action en estimant les récompenses potentielles des différents chemins. MCTS excelle dans les scénarios de prise de décision avec une structure claire, tels que les jeux de société comme les échecs, et peut gérer une planification stratégique complexe.

Les méthodes basées sur des modèles sont appropriées lorsque l’environnement peut être modélisé avec précision et lorsque les simulations peuvent fournir des informations précieuses. Elles nécessitent moins d’échantillons que les méthodes sans modèle, mais ces échantillons doivent être précis, ce qui signifie que leur développement peut nécessiter plus d’efforts de calcul.

Apprentissage par renforcement hybride

L’apprentissage par renforcement hybride combine des approches pour tirer parti de leurs atouts respectifs. Cette technique peut aider à équilibrer les compromis entre l’efficacité des échantillons et la complexité des calculs.

Exemples :

• Recherche guidée de politiques (GPS) :Le GPS est une technique hybride qui alterne entre apprentissage supervisé et apprentissage par renforcement. Il utilise l'apprentissage supervisé pour former une politique basée sur les données générées à partir d'un contrôleur basé sur un modèle. La politique est ensuite affinée à l’aide de l’apprentissage par renforcement pour gérer les parties de l’espace d’état où le modèle est moins précis. Cette approche facilite le transfert des connaissances de la planification basée sur des modèles à l’apprentissage direct des politiques.
• Architectures intégrées :certaines architectures intègrent divers composants basés sur un modèle et sans modèle dans un cadre unique, s'adaptant aux différents aspects d'un environnement complexe plutôt que d'imposer une approche unique sur tout. Par exemple, un agent peut utiliser une approche basée sur un modèle pour la planification à long terme et une approche sans modèle pour la prise de décision à court terme.
• Modèles mondiaux :les modèles mondiaux sont une approche dans laquelle l'agent construit une représentation compacte et abstraite de l'environnement, qu'il utilise pour simuler des états futurs. L'agent utilise une approche sans modèle pour apprendre les politiques au sein de cet environnement simulé interne. Cette technique réduit le besoin d’interactions dans le monde réel.

Applications de l'apprentissage par renforcement

RL a une large gamme d’applications dans divers domaines :

• Jouer au jeu :les algorithmes RL ont atteint des performances surhumaines dans des cas comme les échecs et les jeux vidéo. Un exemple notable est AlphaGo, qui joue au jeu de société Go en utilisant un hybride de réseaux de neurones profonds et de Monte Carlo Tree Search. Ces succès démontrent la capacité de RL à développer des stratégies complexes et à s'adapter à des environnements dynamiques.
• Robotique :En robotique, RL aide à entraîner les robots à effectuer des tâches telles que saisir des objets et franchir des obstacles. Le processus d’apprentissage par essais et erreurs permet aux robots de s’adapter aux incertitudes du monde réel et d’améliorer leurs performances au fil du temps, surpassant ainsi les approches rigides basées sur des règles.
• Soins de santé :en répondant aux données spécifiques aux patients, RL peut optimiser les plans de traitement, gérer les essais cliniques et personnaliser la médecine. RL peut également suggérer des interventions qui maximisent les résultats pour les patients en apprenant continuellement des données des patients.
• Finance :le RL basé sur un modèle est bien adapté aux paramètres clairs et à la dynamique complexe de diverses parties du domaine financier, en particulier celles qui interagissent avec des marchés très dynamiques. Ses utilisations incluent ici la gestion de portefeuille, l'évaluation des risques et les stratégies de trading qui s'adaptent aux nouvelles conditions du marché.
• Véhicules autonomes :les voitures autonomes utilisent des modèles formés par RL pour réagir aux obstacles, aux conditions routières et aux schémas de circulation dynamiques. Ils appliquent immédiatement ces modèles pour s'adapter aux conditions de conduite actuelles tout en réinjectant les données dans un processus de formation continue centralisé. Le feedback continu de l’environnement aide ces véhicules à améliorer leur sécurité et leur efficacité au fil du temps.

Avantages de l'apprentissage par renforcement

• Apprentissage adaptatif :les agents RL apprennent et s'adaptent continuellement à leurs interactions avec l'environnement. L'apprentissage à la volée rend RL particulièrement adapté aux environnements dynamiques et imprévisibles.
• Polyvalence :RL fonctionne pour un large éventail de problèmes impliquant une séquence de décisions où l'une influence l'environnement de la suivante, du jeu à la robotique en passant par les soins de santé.
• Prise de décision optimale :RL se concentre sur la maximisation des récompenses à long terme, en garantissant que les agents RL développent des stratégies optimisées pour les meilleurs résultats possibles au fil du temps plutôt que simplement la prochaine décision.
• Automatisation de tâches complexes :RL peut automatiser des tâches difficiles à coder en dur, telles que l'allocation dynamique des ressources, des systèmes de contrôle complexes comme la gestion du réseau électrique et des recommandations personnalisées avec précision.

Inconvénients de l'apprentissage par renforcement

• Exigences en matière de données et de calcul :RL nécessite souvent de grandes quantités de données et de puissance de traitement, ce qui peut coûter très cher.
• Longue durée de formation :la formation des agents RL peut prendre des semaines, voire des mois, lorsque le processus implique une interaction avec le monde réel et pas simplement avec un modèle.
• Complexité : la conception et le réglage des systèmes RL impliquent un examen attentif de la structure des récompenses, de la représentation politique et de l'équilibre exploration-exploitation. Ces décisions doivent être prises de manière réfléchie pour éviter de prendre trop de temps ou de ressources.
• Sécurité et fiabilité :pour les applications critiques telles que les soins de santé et la conduite autonome, un comportement inattendu et des décisions sous-optimales peuvent avoir des conséquences importantes.
• Faible interprétabilité :dans certains processus RL, en particulier dans des environnements complexes, il est difficile, voire impossible, de savoir exactement comment l'agent a pris ses décisions.
• Échantillon d'inefficacité :de nombreux algorithmes RL nécessitent un grand nombre d'interactions avec l'environnement pour apprendre des politiques efficaces. Cela peut limiter leur utilité dans les scénarios où les interactions réelles sont coûteuses ou limitées.