Les méthodes comprises dans le machine learning sont plus nombreuses que ce que vous pourriez croire. L’une des plus exploitées est l’apprentissage par renforcement, dont le but est la formation des programmes à la prise de décision. Cette technique permet d’obtenir une productivité plus élevée à l’issue du processus. L’apprentissage par renforcement se base sur des principes identiques à ceux utilisés par les êtres humains. À quoi sert concrètement cette technique au quotidien ?
L’intérêt de l’apprentissage par renforcement
Comme il est possible de s’en douter, le recours à l’apprentissage par renforcement se base sur certains avantages de la technique. Ce sont :
La productivité dans les contextes pénibles
En effet, cet apprentissage se révèle d’une grande efficacité dans les environnements caractérisés par une certaine complexité. Les algorithmes de ce type n’ont aucun mal à se montrer plus productifs que des humains face à de multiples règles et contraintes. Ces programmes informatiques sont dotés d’une meilleure capacité d’adaptation grâce à l’apprentissage automatique ( Source: https://neuraking.com/27061/intelligence-artificielle/).
Cela leur permet de faire preuve d’ingéniosité dans le but d’optimiser les aboutissements. Cette particularité est surtout liée aux algorithmes d’apprentissage par renforcement sans modèle. Les autres atouts de cette technique sont :
La baisse des interventions humaines
Les interactions humaines sont généralement requises par les algorithmes de machine learning classiques. Ce n’est pas le cas avec les programmes informatiques basés sur l’apprentissage par renforcement puisqu’ils sont autodidactes. Ces algorithmes suggèrent aussi des dispositifs dans le but d’inclure des commentaires faits par des humains. Ces derniers facilitent la création d’ensembles en adéquation avec :
- Les préférences des utilisateurs ;
- L’expertise humaine ;
- Les modifications des opérateurs humains.
L’utilité de cette méthode de machine learning
Au regard des avantages de l’apprentissage par renforcement, vous vous doutez bien que cette technique a de multiples applications. Elle est d’ailleurs au cœur de nombreux outils IA conçus pour personnaliser les stratégies marketing. Ils se basent sur les habitudes des consommateurs pour leur offrir des expériences sur-mesure. L’un des meilleurs exemples est la publicité ciblée élaborée selon des données démographiques précises.
Toutes les interactions avec la publicité stimulent l’apprentissage de l’algorithme à propos des éléments à afficher. C’est ainsi que les ventes des produits présentés à travers ces campagnes sont optimisées. L’apprentissage par renforcement est également d’une grande utilité dans le secteur de la finance. Sur les marchés, les acteurs emploient cette technique pour se tenir au courant des principales tendances. Les frais de transaction sont mieux gérés durablement grâce aux algorithmes basés sur l’apprentissage par renforcement.
Plus loin, des problèmes de diverses natures peuvent être résolus au moyen de cette approche. Les programmes étudient les interactions dans le but de déceler les meilleures solutions sur la base de critères distincts. Dans le cas contraire, la méthode de résolution utilisée s’améliore progressivement au fil des essais. Un mécanisme pensé pour optimiser les dépenses dans le cloud est susceptible d’exploiter l’apprentissage par renforcement pour :
- Choisir les meilleures requêtes ;
- Sélectionner les bonnes configurations ;
- Etc.
De cette façon, les décisions sont prises selon divers paramètres et la configuration de l’infrastructure concernée. Toutes les dépenses à effectuer sont déterminées par l’algorithme, ainsi que le mode d’application de solutions identifiées.
Les usages concrets de l’apprentissage par renforcement sont assez variés comme vous pouvez le constater. Cette technique est utilisée dans divers aspects parfois insoupçonnés de la vie courante. Elle ne cesse d’ailleurs d’évoluer avec les outils IA, dont la conception est basée sur l’apprentissage par renforcement.
