Qu'est-ce que le RL basé sur des modèles et quels sont ses avantages par rapport au sans modèle?

L’apprentissage par renforcement basé sur un modèle (RL) est une approche où l’agent construit ou utilise un modèle de l’environnement (modèle de transition) pour prédire les conséquences de ses actions. Cela permet de planifier et de prendre des décisions en utilisant des simulations à l’intérieur du modèle.

Contrairement au RL sans modèle, où l’agent apprend directement de l’expérience d’interaction avec l’environnement sans modèle explicite, le RL basé sur un modèle utilise le modèle pour un apprentissage plus efficace.

Avantages du RL basé sur un modèle :

• Efficacité accrue en échantillons — l’agent peut apprendre plus rapidement, car il utilise le modèle pour générer des données supplémentaires et planifier.
• Capacité de planification — il est possible de prédire les états futurs et de choisir des actions optimales à l’avance.
• Flexibilité — en cas de changement d’environnement, il suffit de mettre à jour le modèle plutôt que de réentraîner toute la stratégie.

Cependant, le RL basé sur un modèle est plus difficile à mettre en œuvre, car il nécessite une construction précise du modèle de l’environnement, ce qui n’est pas toujours possible.

Exemple : dans un jeu, l’agent peut utiliser un modèle de physique pour simuler des coups et choisir la meilleure stratégie, au lieu d’essayer toutes les actions directement dans le jeu réel.