L’apprentissage par modèle d’action est comme apprendre à un robot comment jouer à un jeu en le laissant s’entraîner et apprendre de ses mouvements. Imaginez que vous jouez à un nouveau jeu de société. Au début, vous ne connaissez pas toutes les règles ou stratégies, mais au fur et à mesure que vous jouez, vous commencez à comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Vous apprenez de vos actions et ajustez votre stratégie pour gagner la partie.
Dans l’apprentissage par modèle d’action, un ordinateur ou un robot apprend à prendre des décisions en essayant différentes actions et en voyant ce qui se passe. Au lieu de se faire simplement dire quoi faire, il expérimente différents choix, apprend des résultats et s’améliore au fil du temps. Par exemple, si un robot apprend à se déplacer dans un labyrinthe, il peut essayer de se déplacer dans différentes directions. Lorsqu’il rencontre des obstacles ou trouve le chemin, il ajuste ses mouvements en fonction de ce qu’il apprend à chaque tentative.
Ce type d’apprentissage est précieux car il permet aux machines de déterminer la meilleure façon d’atteindre un objectif grâce à la pratique et à l’expérience. C’est similaire à la façon dont vous vous améliorez à un jeu en y jouant de manière répétée et en affinant votre approche en fonction de ce que vous avez appris.
En termes simples, l’apprentissage par modèle d’action consiste à laisser un ordinateur ou un robot apprendre par essais et erreurs, en ajustant ses actions en fonction de ce qu’il apprend, tout comme vous vous améliorez à un jeu en pratiquant et en apprenant de chaque mouvement.
