Apprentissage par renforcement : D'AlphaGo à AlphaZero
📝 Résumé
L'apprentissage par renforcement (RL) est une branche de l'IA où un agent apprend par essais et erreurs. Les succès spectaculaires d'AlphaGo et AlphaZero ont démontré son potentiel révolutionnaire, en battant les champions du monde dans des jeux considérés comme impossibles à maîtriser pour les machines.
Principes fondamentaux
En RL, un agent interagit avec un environnement :
- État : Situation actuelle (position du plateau de jeu)
- Action : Décision prise par l'agent
- Récompense : Signal de feedback (victoire/défaite)
- Politique : Stratégie apprise pour maximiser les récompenses
"L'apprentissage par renforcement permet aux machines d'apprendre comme les humains : par l'expérience et l'échec."
AlphaGo : Le premier triomphe
En 2016, AlphaGo de DeepMind a battu Lee Sedol, champion du monde de Go :
- Combinaison de réseaux de neurones et recherche arborescente Monte Carlo
- Entraînement sur des millions de parties humaines
- Auto-jeu pour amélioration continue
AlphaGo Zero : Apprendre à partir de zéro
En 2017, AlphaGo Zero a surpassé AlphaGo sans données humaines :
- Apprentissage uniquement par auto-jeu
- Aucune connaissance humaine préalable
- Performance supérieure en 40 jours d'entraînement
AlphaZero : Généralisation
AlphaZero a maîtrisé trois jeux (Go, échecs, shogi) avec le même algorithme :
- Architecture unifiée pour différents domaines
- Recherche MCTS améliorée par réseaux de neurones
- Découverte de stratégies inédites
Applications au-delà des jeux
Le RL est maintenant utilisé pour :
- Contrôle de robots
- Optimisation de datacenters (Google utilise RL pour réduire sa consommation énergétique de 40%)
- Découverte de molécules
- Systèmes de recommandation
💡 Pourquoi c'est important ?
AlphaGo a prouvé que l'IA peut surpasser l'expertise humaine dans des domaines de complexité extrême. L'apprentissage par renforcement est maintenant appliqué à la robotique, la découverte de médicaments et l'optimisation industrielle, transformant des secteurs entiers.
🔍 Pour aller plus loin
- Le match historique AlphaGo vs Lee Sedol : le coup 37
- Les applications du RL en robotique et véhicules autonomes
- Les défis du RL : exploration vs exploitation
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