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.
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.