Si ces actions mènent à la réussite de l’objectif, il gagne un point, autrement, il perd un point.
L’apprentissage par renforcement (RL) est une approche qui existe depuis longtemps. Il s’agit de donner un objectif à un robot sous la forme d’une fonction mathématique de récompense et de laisser ensuite au robot la capacité d’explorer diverses actions de manière aléatoire. Si ces actions mènent à la réussite de l’objectif, il gagne un point, autrement, il perd un point. Un réseau de neurones est entraîné sur ces données permettant ainsi d’apprendre à réaliser l’objectif.