Le terme DeepRL désigne l'apprentissage par renforcement profond, une discipline de l'intelligence artificielle qui combine l'apprentissage profond (deep learning) et l'apprentissage par renforcement (reinforcement learning). Cette approche permet à des agents artificiels d'apprendre à prendre des décisions séquentielles dans des environnements complexes, en maximisant une récompense cumulative grâce à des réseaux de neurones profonds capables de traiter de grandes quantités de données non structurées. Le DeepRL se distingue d'autres techniques en ce qu'il permet d'apprendre directement à partir de données brutes (images, sons, textes, etc.) sans ingénierie de caractéristiques manuelle, et d'adapter ses stratégies en fonction de l'expérience acquise par essais et erreurs.
Cas d'usages et exemples d'utilisation
Le DeepRL est utilisé dans des domaines variés tels que le contrôle de robots, les jeux vidéo, la gestion de ressources dans des data centers, l'optimisation de portefeuilles financiers, ou encore l'automatisation de la conduite autonome. Par exemple, les agents DeepRL ont surpassé les humains dans des jeux comme Atari ou Go (AlphaGo). Dans la robotique, ils permettent aux robots d'apprendre des tâches complexes comme la manipulation d'objets ou la navigation en environnement incertain.
Principaux outils logiciels, librairies, frameworks, logiciels
Parmi les outils majeurs pour le DeepRL, on retrouve TensorFlow, PyTorch, ainsi que des librairies spécialisées telles que Stable Baselines3, Ray RLlib, OpenAI Baselines, Keras-RL et TF-Agents. En environnement de simulation, OpenAI Gym, DeepMind Lab ou Unity ML-Agents sont fréquemment utilisés.
Derniers développements, évolutions et tendances
Les recherches récentes se concentrent sur l’amélioration de l’échantillonnage, la robustesse des agents, le transfert d’apprentissage et la généralisation à de nouveaux environnements. Les modèles hybrides combinant DeepRL avec l'apprentissage supervisé ou non supervisé gagnent en popularité, tout comme l’utilisation de grands modèles préentraînés (foundation models) pour accélérer l’apprentissage. Le DeepRL s’oriente aussi vers des applications industrielles à grande échelle, soutenu par l’augmentation des capacités de calcul et l’intégration dans des systèmes autonomes réels.
