Comment apprend-on à une intelligence artificielle à jouer au Go, à conduire une voiture autonome ou à piloter un robot ? La réponse tient en un concept clé : l’apprentissage par renforcement.

Dans cet épisode, on explique de manière simple et concrète comment une IA peut apprendre par l’expérience, en interagissant avec un environnement et en recevant des récompenses ou des pénalités en fonction de ses actions. Contrairement à l’apprentissage supervisé, il n’y a pas de “bonne réponse” donnée à l’avance : l’IA découvre seule les stratégies les plus efficaces.

L’épisode aborde les notions fondamentales :
🔹 Agent, environnement, actions et récompenses
🔹 Exploration vs exploitation
🔹 Politique de décision et optimisation à long terme
🔹 Apprentissage par essais et erreurs à grande échelle

À travers des exemples concrets – jeux comme le Go, véhicules autonomes, robots industriels ou assistants logiciels – on montre comment ces agents deviennent progressivement capables de prendre des décisions complexes dans des contextes incertains.

L’épisode met aussi en lumière les limites et les défis du renforcement : coûts de calcul élevés, difficultés de mise en situation réelle, risques de comportements inattendus et nécessité d’un encadrement humain.

Enfin, on relie ces concepts aux évolutions récentes, notamment l’émergence des agents autonomes capables d’enchaîner des actions, de planifier et d’atteindre des objectifs sans supervision constante.

Un épisode pour comprendre comment certaines IA ne se contentent plus de prédire ou de générer, mais apprennent à agir dans le monde réel.