Formation Reinforcement Learning

Qu'est-ce que le Reinforcement Learning ?

L'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning ou RL) est une branche fascinante du machine learning ou un agent apprend a prendre des decisions optimales en interagissant avec son environnement. Contrairement a l'apprentissage supervise, l'agent n'a pas d'exemples corrects : il decouvre la meilleure strategie par essais et erreurs, guide par des recompenses.

Cette approche est a l'origine des avancees les plus impressionnantes en IA : AlphaGo qui bat les champions du monde de Go, des robots qui apprennent a marcher, des systemes de trading automatise, et les agents autonomes qui revolutionnent l'industrie.

Notre formation vous donne les bases theoriques et les competences pratiques pour concevoir, entrainer et deployer des agents RL dans des applications reelles.

Les concepts fondamentaux du RL

Le framework Agent-Environnement

Au coeur du RL se trouve l'interaction entre un agent et son environnement. A chaque pas de temps, l'agent observe l'etat de l'environnement, choisit une action, recoit une recompense et observe le nouvel etat. L'objectif est de trouver la politique (strategie de decision) qui maximise la somme des recompenses futures.

Concepts cles que vous maitriserez :

• Processus de decision markovien (MDP)
• Fonctions de valeur (V) et d'action-valeur (Q)
• Equation de Bellman
• Exploration vs exploitation (epsilon-greedy, UCB)
• Discount factor et recompenses differees

Algorithmes classiques

Avant d'aborder le deep RL, vous maitriserez les algorithmes fondamentaux qui restent pertinents pour de nombreuses applications :

• Q-Learning : apprentissage off-policy de la fonction Q
• SARSA : variante on-policy du Q-Learning
• Monte Carlo : estimation par episodes complets
• TD Learning : methodes de difference temporelle
• Policy Gradient : optimisation directe de la politique

Deep Reinforcement Learning

Le Deep RL combine les reseaux de neurones avec le reinforcement learning pour traiter des problemes complexes avec des espaces d'etats de haute dimension (images, texte, capteurs multiples).

Algorithmes avances couverts :

• DQN : Deep Q-Network avec experience replay
• Double DQN, Dueling DQN : ameliorations de DQN
• A3C/A2C : Actor-Critic asynchrone
• PPO : Proximal Policy Optimization (etat de l'art)
• SAC : Soft Actor-Critic pour l'exploration
• DDPG/TD3 : pour les actions continues

Applications industrielles du RL

Le reinforcement learning trouve des applications dans de nombreux domaines :

• Robotique : manipulation, locomotion, navigation autonome
• Jeux video : NPCs intelligents, game testing automatise
• Finance : trading algorithmique, gestion de portefeuille
• Industrie : controle de processus, optimisation energetique
• Recommandation : personnalisation en temps reel
• Sante : optimisation de traitements, dosage medicamenteux
• Logistique : routage, gestion de stocks, scheduling

Outils et frameworks

Prerequis

• Programmation Python (niveau intermediaire)
• Bases en machine learning et deep learning
• Notions de probabilites et statistiques
• Connaissance de PyTorch ou TensorFlow (recommande)