Le Reinforcement Learning : l’intelligence artificielle évolutive

Ces dernières années, l’intelligence artificielle s’est répandue dans la majorité des entreprises de premier plan. Derrière ce mot qui suscite l’engouement se cache souvent ce que les experts appellent le Machine Learning. Le Reinforcement Learning, ou Apprentissage par Renforcement en français, en est un des sous-domaines en plein essor.

1. Qu’est-ce que le Reinforcement Learning ?

Le Machine Learning est une discipline de l’intelligence artificielle basée sur l’apprentissage. À partir d’un ensemble de données, l’algorithme va apprendre à tirer de l’information pour ensuite pouvoir effectuer des prédictions.

Sous-domaine du Machine Learning, l’apprentissage par renforcement consiste à laisser en autonomie un système intelligent dans l’environnement d’intérêt pour qu’il puisse apprendre de ses propres erreurs. Prenons l’exemple d’une voiture autonome, on souhaite qu’elle parcoure son trajet sans accident. A chaque mètre parcouru sans encombre, elle reçoit une récompense. Au contraire, à chaque sortie de route, elle recevra une pénalité. Ces récompenses et pénalités sont en fait perçues par le programme à travers ce que l’on appelle une fonction de valeur. Ainsi, pour chaque récompense cette fonction de valeur augmentera. Et pour chaque pénalité elle diminuera (ou augmentera moins vite que pour une récompense, en fonction de l’importance que l’on veut donner à une erreur). L’objectif de cette intelligence artificielle est donc de maximiser cette fonction de valeur.

Ainsi, il suffit de donner un objectif à notre agent (arriver à destination), des contraintes à prendre en compte (ne pas faire d’accident), puis de le laisser apprendre. Pour éviter que ses potentielles erreurs n’aient de fâcheuses conséquences, une phase préalable de simulation est nécessaire. Pour reprendre notre exemple de la voiture autonome, on ne la fera donc pas s’entraîner sur une route pratiquée par des milliers d’usagers. A la place on modélisera informatiquement un environnement, dans lequel elle pourra s’entraîner.

Le Reinforcement Learning a comme avantage d’être dynamique et d’évoluer en fonction du temps et des nouvelles données. Effectivement, les autres techniques de Machine Learning nécessitent un réentraînement pour intégrer de nouvelles données. Le Reinforcement Learning, lui, perçoit les nouvelles données comme une modification de son environnement, auquel il doit s’adapter pour toujours maximiser sa fonction de valeur V. Ce qui en fait une technique d’aide à la décision à fort potentiel.

2. Ses applications en entreprise

L’optimisation des ressources est un enjeu primordial en vue du bon développement d’une entreprise. La capacité du Reinforcement Learning à gérer des tâches complexes, même pour les humains, le rend très utile dans ce contexte.

Le Reinforcement Learning peut, par exemple, être intégré à un site proposant des achats en ligne. L’intelligence artificielle, ayant accès aux données du site Web, va apprendre progressivement le comportement des clients. Cela permettra ensuite de leur proposer une expérience utilisateur plus adaptée pour mieux les satisfaire. Plus généralement, ce principe peut être appliqué aux systèmes de recommandations de sites de streaming ou de réseaux sociaux. Ainsi, Netflix et Youtube, mais aussi Amazon, proposent des contenus ou des produits en accord avec les habitudes de l’utilisateur.

Le Reinforcement Learning a été créé pour effectuer des tâches par mimétisme de l’humain. Il permet non seulement d’optimiser la durée d’un trajet ou la gestion de l’espace libre dans un entrepôt. Mais en plus, il effectue cette optimisation plus rapidement et efficacement qu’un humain. Cette optimisation permet ainsi de réduire considérablement le coût logistique des opérations et augmente la productivité de l’entreprise.

3. Limites et perspectives

Vous avez tous déjà entendu que l’intelligence artificielle causerait la fin de l’humanité !

Et si la machine prenait le dessus ?

Sauf que comme toute intelligence artificielle, un système de Reinforcement Learning dépend des objectifs et contraintes que son développeur lui a fixé.

En effet, toutes ses actions ont pour but d’atteindre les objectifs qu’on lui a fixé à travers les récompenses qu’on lui donne. Il faut donc prendre garde à bien préciser les pénalités adéquates pour éviter que le système n’arrive à l’objectif en empruntant des chemins non souhaités. En prenant l’exemple du robot ménager, une spécification incomplète de ses contraintes pourrait conduire ce dernier à déplacer les objets de son chemin, les percuter ou les casser pour optimiser son ramassage de détritus.

L’Apprentissage par Renforcement est donc une technologie de pointe qu’il vous faut avoir au sein de votre entreprise. Un agent de Reinforcement Learning apprend en continu. Intégré à vos systèmes d’information, il sera capable de s’adapter à l’afflux constant de données. Et pourrait à terme remplacer l’apprentissage automatique “classique”.

Conclusion

Ainsi le Reinforcement Learning est une technologie en plein essor et aux perspectives d’avenir encourageantes. Après la révolution qu’a engendré le Machine Learning, et plus spécifiquement les réseaux de neurones, l’Apprentissage par Renforcement pourrait être la solution de cette ère du tout numérique. Vous l’approprier c’est vous positionner à la pointe de la technologie. Et par la même occasion assurer une transition digitale réussie.