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Reinforcement Learning (RL)	2026-06-06	2026-06-06	concept	IA ML training	high	false	synthesized

🎮 Reinforcement Learning (RL)

Définition Courte

Paradigme d'apprentissage automatique où un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement, en maximisant une récompense cumulée.

Explication Détaillée

Les 4 concepts clés :

• Agent : le décideur (le modèle, le robot, le joueur).
• Environment : le monde dans lequel il évolue.
• State : la situation actuelle observée.
• Action : ce que l'agent peut faire.
• Reward : signal positif/négatif après une action.

Algorithmes majeurs :

• Q-Learning / DQN : apprendre une fonction de valeur.
• Policy Gradient (REINFORCE) : optimiser directement la politique.
• PPO (Proximal Policy Optimization) : standard en RLHF.
• A3C, SAC, TD3 : variantes pour des cas spécifiques.

RL + LLM :

• RLHF (RL from Human Feedback) : aligner le modèle sur les préférences humaines.
• DPO (Direct Preference Optimization) : alternative plus simple, sans RL explicite.
• GRPO (Group Relative Policy Optimization) : utilisé par DeepSeek-R1.
• RLAIF : remplacer les humains par un autre LLM comme "juge".

Cas d'Usage

• Jeux (AlphaGo, AlphaStar, OpenAI Five).
• Robotique (locomotion, manipulation).
• Trading algorithmique.
• Alignement des LLM (cf. nouveautes-ia-par-mois).
• Optimisation de ressources (data center cooling, Google).

Outils Liés

• Stable Baselines3 (Python).
• Ray RLlib (distribué).
• Gymnasium (anciennement OpenAI Gym, environnements).
• TRL (Hugging Face, RLHF pour LLM).

Pages Liées

• fine-tuning
• lora
• prompt-engineering
• glossaire-ia
• transformer-architecture

Questions Ouvertes

• Le RL pur a-t-il un avenir face à l'apprentissage auto-supervisé à grande échelle ?
• DPO va-t-il totalement remplacer RLHF ?