Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement est un type d'apprentissage automatique où une IA apprend en interagissant avec son environnement et en recevant des retours sous forme de récompenses ou de pénalités. Cela ressemble à la façon dont les gens apprennent par essais et erreurs. Par exemple, un robot pourrait essayer différentes manières de marcher, et il apprend à mieux marcher lorsqu'il reçoit une « récompense » pour ne pas être tombé.

Cette technique est utilisée dans des domaines où la prise de décision s'étend dans le temps, comme entraîner une IA à jouer à des jeux vidéo, apprendre à des robots à naviguer dans des espaces, ou même optimiser le placement publicitaire sur des sites web. L'IA s'améliore à mesure qu'elle découvre quelles actions mènent à de meilleurs résultats, apprenant ainsi à prendre des décisions plus intelligentes étape par étape.