L'apprentissage par renforcement (RL) est un domaine de recherche essentiel pour Amii.
Les chercheurs d'Amii, dont Richard S. Sutton, ont apporté certaines des contributions les plus importantes dans ce domaine, en aidant à faire progresser la façon dont l'IA interagit avec le monde, apprend à partir des retours d'information et s'améliore au fil du temps.
Chez Amii, la RL n'est pas seulement un sujet de recherche, elle est au cœur de la façon dont nous faisons progresser l'IA pour qu'elle ait un impact sur le monde réel.
Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement?
L'apprentissage par renforcement (AR) est un type d'IA qui apprend par l'expérience. Au lieu de s'appuyer sur des ensembles de données fixes, l'apprentissage par renforcement interagit avec son environnement, prend des mesures et tire des enseignements du retour d'information pour s'améliorer au fil du temps. Il est donc essentiel pour résoudre des problèmes complexes où les conditions changent, les données sont limitées ou les décisions ont des conséquences à long terme.
L'apprentissage par renforcement (AR) est à l'origine de nombreux outils et services basés sur l'IA que vous utilisez tous les jours.
Voici quelques-unes des nombreuses façons dont RL façonne la technologie qui vous entoure :
Recommandations personnalisées
Les services de streaming (Netflix, YouTube, Spotify) et les plateformes d'achat en ligne (Amazon) utilisent la RL pour suggérer des contenus et des produits en fonction de vos interactions.
Assistants intelligents et chatbots
Les assistants virtuels tels que Siri, Google Assistant et Alexa utilisent la RL pour améliorer la reconnaissance vocale et fournir des réponses plus pertinentes.
Robotique et automatisation
La RL équipe les robots d'entrepôt, les aspirateurs robotisés et l'automatisation industrielle, en aidant les machines à apprendre à se déplacer, à ramasser des objets et à accomplir des tâches de manière efficace.
Santé et découverte de médicaments
RL aide les professionnels de la santé à établir des diagnostics plus précis, à personnaliser les plans de traitement et à accélérer la découverte de médicaments, ce qui permet de trouver des solutions plus rapides et plus efficaces en matière de soins de santé.
Services financiers et bancaires
RL détecte les fraudes en temps réel, vous protégeant ainsi contre l'usurpation d'identité et les frais non autorisés.
Qu'est-ce qui différencie RL ?
S'adapter à l'évolution de l'environnement
L'apprentissage automatique traditionnel repose sur des ensembles de données statiques, ce qui le rend difficile à gérer dans des conditions dynamiques ou imprévisibles. L'apprentissage automatique interagit en permanence avec son environnement, apprend à partir du retour d'information et s'adapte en temps réel. Il est donc idéal pour relever les défis du monde réel où les conditions évoluent, de la robotique aux marchés financiers.
La prise de décision au-delà de la classification
La plupart des modèles d'IA se concentrent sur la classification : identification d'objets dans des images, traduction de textes ou prédiction de résultats sur la base d'entrées fixes. Le RL va plus loin, en apprenant des stratégies de prise de décision séquentielle. Cet aspect est essentiel pour les applications dans les domaines de la robotique, des soins de santé et de la finance, où le succès dépend d'une série d'actions bien informées.
Apprentissage sans données étiquetées
La création d'ensembles de données étiquetées peut être coûteuse et prendre du temps. Le RL élimine cet obstacle en apprenant par essais et erreurs, en utilisant uniquement un signal de récompense pour mesurer le succès. Cela en fait un outil puissant pour l'apprentissage autonome dans des environnements complexes où les données structurées ne sont pas facilement disponibles.
Alimenter les systèmes autonomes
Le RL alimente des systèmes d'IA qui explorent, apprennent et s'adaptent activement, qu'il s'agisse de voitures autonomes naviguant sur des routes imprévisibles ou de robots industriels optimisant les flux de travail en temps réel. Contrairement aux modèles traditionnels, qui reposent sur des connaissances préexistantes, le RL permet à l'IA de s'améliorer continuellement grâce à l'expérience.
Comprendre le RL : l 'exemple du jeu vidéo
À la base, l'apprentissage par renforcement consiste à déterminer les meilleurs mouvements en tirant les leçons de l'expérience, tout comme vous le faites lorsque vous vous améliorez dans un jeu au fil du temps.
Prenons Breakoutun jeu classique d'Atari.
Le but de Breakout est de briser un mur de briques en faisant rebondir une balle contre celui-ci. La balle ne peut être contrôlée qu'en déplaçant une palette pour la faire dévier vers les briques. Les points sont gagnés au fur et à mesure que les briques sont cassées.
Voyons comment ses mécanismes de jeu correspondent aux idées clés de RL :