{"id":225934,"date":"2024-01-23T06:30:00","date_gmt":"2024-01-23T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/?p=225934"},"modified":"2024-02-16T12:08:09","modified_gmt":"2024-02-16T12:08:09","slug":"proximal-policy-optimization-tout-savoir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/proximal-policy-optimization-tout-savoir","title":{"rendered":"Proximal Policy Optimization : tout sur l&rsquo;algorithme cr\u00e9\u00e9 par OpenAI"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"225934\" class=\"elementor elementor-225934\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-596d620 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"596d620\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7ab3ec6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7ab3ec6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Proximal Policy Optimization est un algorithme de Reinforcement Learning cr\u00e9\u00e9 par OpenAI, id\u00e9al pour les environnements complexes tels que les jeux vid\u00e9o ou la robotique. D\u00e9couvrez tout ce qu\u2019il faut savoir sur son histoire, son fonctionnement et son utilisation !<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f17a5b9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f17a5b9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dans le domaine du <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/machine-learning-tout-savoir\">Machine Learning<\/a>, <strong>le Reinforcement Learning ou apprentissage par renforcement conna\u00eet une effervescence remarquable<\/strong> depuis plusieurs ann\u00e9es en raison de son potentiel \u00e0 r\u00e9soudre des probl\u00e8mes complexes.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Inspir\u00e9e du <strong>concept d\u2019apprentissage par essais et erreurs de l\u2019\u00eatre humain<\/strong>, cette approche implique la cr\u00e9ation d\u2019agents capables d\u2019apprendre \u00e0 travers l\u2019interaction avec leur environnement pour atteindre des objectifs sp\u00e9cifiques.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ces agents doivent \u00e9laborer des politiques, \u00e0 savoir des strat\u00e9gies, pour <strong>maximiser une r\u00e9compense cumulative au fil du temps<\/strong>. Ils effectuent des actions et re\u00e7oivent des r\u00e9compenses ou des p\u00e9nalit\u00e9s en retour, et ajustent leurs politiques pour maximiser la r\u00e9compense.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cependant, parvenir \u00e0 optimiser ces politiques tout en maintenant la stabilit\u00e9 de l\u2019apprentissage repr\u00e9sente un d\u00e9fi majeur. Afin de le relever, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/openai-lentreprise-qui-revolutionne-lia\">l\u2019entreprise OpenAI<\/a> \u00e0 qui l\u2019on doit notamment <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/comment-fonctionne-chatgpt\">ChatGPT<\/a> a cr\u00e9\u00e9 un algorithme novateur : le <strong>PPO<\/strong>, ou <strong>Proximal Policy Optimization<\/strong>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f01abd6 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"f01abd6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-intelligence-artificielle\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Tout comprendre du PPO<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c3fefd1 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c3fefd1\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0999001 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0999001\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Qu\u2019est-ce que c\u2019est ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c164941 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c164941\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">C\u2019est en 2017 que l\u2019article \u00ab <strong>Proximal Policy Optimization Algorithms<\/strong> \u00bb a \u00e9t\u00e9 publi\u00e9 par les chercheurs John Schulman, Filip Wolski, Prafulla Dhariwal, Alec Radford et Oleg Klimov d\u2019OpenAI.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Leur objectif \u00e9tait de <strong>surmonter les limites des algorithmes de Reinforcement Learning existants<\/strong>, notamment en termes de stabilit\u00e9 de l\u2019entra\u00eenement et de gestion des espaces d\u2019action complexes.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Lors de l\u2019optimisation des politiques dans le Reinforcement Learning, <strong>les mises \u00e0 jour trop agressives peuvent en effet compromettre l\u2019entra\u00eenement<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Or, le PPO introduit une nouvelle notion dans ce processus : <strong>la proximit\u00e9<\/strong>. Ceci permet de s\u2019assurer que les mises \u00e0 jour ne soient pas trop \u00e9loign\u00e9es des politiques pr\u00e9c\u00e9dentes.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cette approche s\u2019inspire du concept de \u00ab <strong>clipping<\/strong> \u00bb visant \u00e0 limiter l\u2019\u00e9tendue des mises \u00e0 jour pour <strong>\u00e9viter les changements abrupts<\/strong>. La convergence s\u2019en trouve plus stable, et les performances d\u2019apprentissage am\u00e9lior\u00e9es.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f1f1983 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f1f1983\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f44c81b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f44c81b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Comprendre l\u2019architecture et le fonctionnement du PPO<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4d1f41f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4d1f41f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">L\u2019algorithme se distingue par son <strong>architecture combinant des \u00e9l\u00e9ments cl\u00e9s pour permettre l\u2019apprentissage stable et efficace dans des environnements dynamiques<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Il suit une approche de type it\u00e9rative : l\u2019agent interagit avec l\u2019environnement, collecte des donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement, met \u00e0 jour ses politiques en respectant le principe de proximit\u00e9, puis r\u00e9p\u00e8te le processus pour am\u00e9liorer les performances au fil du temps.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cette it\u00e9ration constante est essentielle pour <strong>permettre \u00e0 l\u2019agent de s\u2019adapter \u00e0 des environnements aussi complexes que changeants<\/strong>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0fa6026 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"0fa6026\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"600\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/PPO-2.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-225980\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/PPO-2.jpg 900w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/PPO-2-300x200.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/PPO-2-768x512.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d930b70 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d930b70\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">L\u2019un des composants cl\u00e9s est la fonction de valeur, souvent mise en \u0153uvre sous la forme d\u2019une fonction de valeur d\u2019\u00e9tat (V) ou d\u2019une fonction de valeur d\u2019avantage (A) pour \u00e9valuer la qualit\u00e9 des actions effectu\u00e9es par l\u2019agent.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">L\u2019avantage repr\u00e9sente la diff\u00e9rence entre la r\u00e9compense r\u00e9elle obtenue par l\u2019agent et la valeur pr\u00e9dite. Cette \u00e9valuation permet de quantifier la pertinence des politiques actuelles et guide les mises \u00e0 jour ult\u00e9rieures.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Les politiques des agents sont g\u00e9n\u00e9ralement stochastiques : elles g\u00e9n\u00e8rent une <strong>distribution de probabilit\u00e9s sur les actions possibles<\/strong>. Ainsi, l\u2019agent peut introduire de l\u2019exploration dans son processus d\u2019apprentissage pour mieux d\u00e9couvrir les strat\u00e9gies optimales.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f0a0199 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f0a0199\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-783af37 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"783af37\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Comment se d\u00e9roule le processus d\u2019optimisation ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ff2d9d9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ff2d9d9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Tout commence par <strong>l\u2019interaction de l\u2019agent avec l\u2019environnement<\/strong>. Il effectue des actions en fonction de sa politique actuelle, observe l\u2019\u00e9tat r\u00e9sultant de l\u2019environnement, et re\u00e7oit <strong>une r\u00e9compense ou une p\u00e9nalit\u00e9<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ces interactions g\u00e9n\u00e8rent des trajectoires de donn\u00e9es, qui sont ensuite utilis\u00e9es pour mettre \u00e0 jour la politique de l\u2019agent. Une fois les trajectoires de donn\u00e9es collect\u00e9es, <strong>l\u2019agent calcule les avantages<\/strong> via une mesure de la performance relative de chaque action par rapport \u00e0 la valeur pr\u00e9dite.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cette \u00e9tape lui permet de d\u00e9terminer quelles actions ont contribu\u00e9 positivement ou n\u00e9gativement \u00e0 la r\u00e9compense obtenue par l\u2019agent. Selon le r\u00e9sultat, la politique est <strong>mise \u00e0 jour \u00e0 l\u2019aide d\u2019algorithmes<\/strong> comme la descente de gradient stochastique.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Le but est de <strong>maximiser la probabilit\u00e9 des actions<\/strong> les plus avantageuses. Toutefois, la contrainte de proximit\u00e9 limite les changements de politiques \u00e0 un certain seuil.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Le processus it\u00e9ratif est r\u00e9p\u00e9t\u00e9 plusieurs fois, permettant \u00e0 l\u2019agent de <strong>s\u2019ajuster progressivement \u00e0 son environnement<\/strong> et d\u2019<strong>apprendre des politiques plus efficaces<\/strong> au fil du temps.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f803547 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"f803547\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-intelligence-artificielle\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Ma\u00eetriser le fonctionnement du PPO<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f3d8293 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f3d8293\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a5c554c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a5c554c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Quels sont les avantages de PPO ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-70bf572 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"70bf572\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">L\u2019utilisation de cet algorithme apporte plusieurs avantages majeurs. Tout d\u2019abord, comme \u00e9voqu\u00e9 pr\u00e9c\u00e9demment, la contrainte de proximit\u00e9 contribue significativement \u00e0 la <strong>stabilit\u00e9 de l\u2019entra\u00eenement<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Elle \u00e9vite les changements brusques qui risqueraient de compromettre la convergence de l\u2019algorithme. De plus, PPO excelle dans la gestion d\u2019espaces \u00e9tendus et permet aux agents de<strong> traiter des environnements complexes avec des actions nombreuses et diversifi\u00e9es<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sa flexibilit\u00e9 le rend \u00e9galement adaptable \u00e0 une large vari\u00e9t\u00e9 de t\u00e2ches de Reinforcement Learning et de secteurs d\u2019application. Pour mieux illustrer ses avantages, comparons-le maintenant avec d\u2019autres algorithmes.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-25d0661 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"25d0661\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-65b586a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"65b586a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Le PPO compar\u00e9 aux autres algorithmes RL<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f753846 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f753846\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le paysage du Reinforcement Learning est riche de nombreux algorithmes. Une comparaison permet de mieux comprendre les avantages distinctifs de PPO et son positionnement au sein de cette sph\u00e8re.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">L\u2019un des plus connus est le <strong>DDPG (Deep Deterministic Policy Gradients)<\/strong> qui se distingue en abordant des probl\u00e8mes d\u2019espaces d\u2019action continus o\u00f9 les actions possibles forment un ensemble infini.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Contrairement \u00e0 PPO qui excelle dans la gestion d\u2019espaces d\u2019action stochastiques, DDPG utilise une <strong>politique d\u00e9terministe<\/strong>. Cela signifie qu\u2019\u00e0 un \u00e9tat donn\u00e9, elle attribue une action sp\u00e9cifique plut\u00f4t qu\u2019une distribution de probabilit\u00e9s.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">De son c\u00f4t\u00e9, <strong>TRPO (Trust Region Policy Optimization)<\/strong> partage avec PPO l\u2019id\u00e9e de maintenir la stabilit\u00e9 lors de l\u2019optimisation des politiques. Cependant, il utilise une approche bas\u00e9e sur une r\u00e9gion de confiance pour limiter les changements de politique.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">C\u2019est donc une diff\u00e9rence avec PPO qui opte pour une <strong>contrainte de proximit\u00e9<\/strong>. Cette simplicit\u00e9 le rend souvent plus facile \u00e0 impl\u00e9menter et moins sensible aux hyperparam\u00e8tres.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e936772 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"e936772\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"600\" height=\"600\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/PPO-1.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-225976\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/PPO-1.jpg 600w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/PPO-1-300x300.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/PPO-1-150x150.jpg 150w\" sizes=\"(max-width: 600px) 100vw, 600px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c985d3a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c985d3a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Autre algorithme : <strong>SAC ou Soft Actor-Critic<\/strong>. Il se concentre sur l\u2019efficacit\u00e9 d\u2019apprentissage dans des environnements d\u2019exploration intensive. Son <strong>entropie maximisation<\/strong> encourage l\u2019exploration, et le distingue de PPO. Cependant, SAC peut \u00eatre plus sensible au choix d\u2019hyperparam\u00e8tres et n\u00e9cessiter un ajustement fin pour des performances optimales.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">De mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, <strong>PPO brille par sa simplicit\u00e9 conceptuelle et sa facilit\u00e9 d\u2019impl\u00e9mentation tout en maintenant de solides performances<\/strong>. Son approche it\u00e9rative avec contrainte de proximit\u00e9 se r\u00e9v\u00e8le particuli\u00e8rement b\u00e9n\u00e9fique dans des applications pratiques, comme nous allons le voir \u00e0 pr\u00e9sent.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-545bbb7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"545bbb7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7f35ed7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7f35ed7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Quelles sont les principales applications ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2b99446 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2b99446\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le PPO a d\u00e9montr\u00e9 des performances exceptionnelles dans des jeux vid\u00e9o complexes. En guise d\u2019exemple notable, on peut citer l\u2019IA <strong>AlphaGO<\/strong>. L\u2019algorithme a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 pour entra\u00eener des agents capables de <strong>surpasser les champions humains du jeu de Go<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Il a aussi \u00e9t\u00e9 appliqu\u00e9 avec succ\u00e8s pour permettre \u00e0 des robots d\u2019apprendre des t\u00e2ches complexes telles que la <strong>manipulation d\u2019objets vari\u00e9s dans des environnements dynamiques<\/strong>. C\u2019est donc l\u2019un des algorithmes au c\u0153ur de la r\u00e9volution des robots humano\u00efdes qui s\u2019annonce, avec notamment le Tesla Optimus.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dans le domaine financier, PPO est exploit\u00e9 pour optimiser les<strong> strat\u00e9gies de trading automatis\u00e9<\/strong>. Sa stabilit\u00e9 et son adaptation aux conditions de march\u00e9 changeantes en font un choix attractif pour ces applications sensibles.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Et dans le secteur de la sant\u00e9, il est utilis\u00e9 pour <strong>concevoir des politiques de traitement personnalis\u00e9es<\/strong>. Il aide par exemple \u00e0 ajuster dynamiquement les protocoles de traitement en fonction de la r\u00e9ponse individuelle du patient.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cette large diversit\u00e9 des champs d\u2019application en font un algorithme cl\u00e9 de la nouvelle vague d\u2019intelligences artificielles qui s\u2019invitent dans tous les domaines. Et ce n\u2019est qu\u2019un d\u00e9but :<strong> de nombreuses \u00e9volutions se profilent \u00e0 l\u2019horizon\u2026<\/strong><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2ac8a76 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"2ac8a76\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-intelligence-artificielle\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Apprendre \u00e0 utiliser le PPO<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8c30f56 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8c30f56\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c313f67 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c313f67\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">PPO2 et les futures \u00e9volutions de l\u2019algorithme<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d09771f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d09771f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Une seconde impl\u00e9mentation \u00ab <strong>GPU-enabled<\/strong> \u00bb appel\u00e9e <strong>PPO2<\/strong> a aussi \u00e9t\u00e9 relax\u00e9e par <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/openai-lentreprise-qui-revolutionne-lia\">OpenAI<\/a>. Elle s\u2019ex\u00e9cute trois fois plus rapidement que la baseline sur Atari.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En outre, la firme am\u00e9ricaine a \u00e9galement lanc\u00e9 une impl\u00e9mentation de <strong>l\u2019algorithme ACER (Actor Critic with Experience Replay)<\/strong> qui utilise un tampon de relecture et une Q-Function entra\u00een\u00e9e avec <strong>Retrace<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Plusieurs variantes ont \u00e9merg\u00e9 pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes plus sp\u00e9cifiques. Certaines d\u2019entre elles introduisent des <strong>m\u00e9canismes d\u2019exploration plus sophistiqu\u00e9s<\/strong>, tandis que d\u2019autres se concentrent sur des strat\u00e9gies d\u2019optimisation plus avanc\u00e9es.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Les recherches ont explor\u00e9 l\u2019<strong>adaptation dynamique des hyperparam\u00e8tres<\/strong> pour un ajustement automatique aux caract\u00e9ristiques changeantes de l\u2019environnement ou de la t\u00e2che.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">L\u2019algorithme s\u2019int\u00e8gre de plus en plus aux approches d\u2019apprentissage par imitation, o\u00f9 <strong>l\u2019agent apprend \u00e0 partir de d\u00e9monstrations humaines<\/strong>. Cette int\u00e9gration facilite l&rsquo;acquisition rapide de politiques performantes.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Les chercheurs se penchent aussi sur le <strong>potentiel du transfert d\u2019apprentissage avec PPO<\/strong>, pour permettre aux agents d\u2019appliquer des connaissances acquises dans un domaine \u00e0 des t\u00e2ches connexes et d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer l\u2019apprentissage dans de nouveaux contextes.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c0 l\u2019avenir, on peut s\u2019attendre \u00e0 des m\u00e9canismes d\u2019exploration plus efficaces, une <strong>meilleure gestion d\u2019espaces d\u2019action de grande dimension<\/strong> pour une application \u00e0 des t\u00e2ches encore plus complexes, et une interpr\u00e9tabilit\u00e9 renforc\u00e9e des politiques apprises pour rendre les d\u00e9cisions des agents plus compr\u00e9hensibles.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9edbd6a elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"9edbd6a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"740\" height=\"600\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/PPO-3.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-225981\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/PPO-3.jpg 740w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/PPO-3-300x243.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 740px) 100vw, 740px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4973513 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4973513\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-aa7ec37 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"aa7ec37\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Conclusion : Proximal Policy Optimization, un \u00e9quilibre entre stabilit\u00e9 et efficacit\u00e9 du RL<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ee994e4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ee994e4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Gr\u00e2ce \u00e0 la notion de proximit\u00e9 \u00e9vitant les mises \u00e0 jour de politiques trop agressives, PPO \u00e9vite les oscillations ind\u00e9sirables dans l\u2019apprentissage par renforcement. Cet <strong>\u00e9quilibre parfait entre stabilit\u00e9 et efficacit\u00e9<\/strong> lui permet de s\u2019adapter \u00e0 une plus grande diversit\u00e9 de t\u00e2ches.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Au fil des ann\u00e9es, <strong>l\u2019algorithme a gagn\u00e9 en popularit\u00e9 en raison de sa capacit\u00e9 \u00e0 traiter des environnements complexes<\/strong> tels que les jeux vid\u00e9o, la robotique, la finance et la sant\u00e9. C\u2019est devenu un point de r\u00e9f\u00e9rence pour de nombreuses applications.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Afin de devenir expert en Machine Learning, Reinforcement Learning et intelligence artificielle, <strong>vous pouvez vous tourner vers DataScientest<\/strong>. Nos formations \u00e0 distance vous permettent d\u2019acqu\u00e9rir une v\u00e9ritable ma\u00eetrise en un temps record !<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c0 travers le cursus Data Scientist, vous d\u00e9couvrirez notamment la <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/programmer-en-python\">programmation en Python<\/a>, la <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/quest-ce-la-dataviz-le-point-avec-nos-data-experts\">DataViz<\/a>, les <strong>techniques de machine learning et de deep learning<\/strong>, le <strong>Data Engineering<\/strong> et le <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/mlops-le-devops-applique-aux-projets-de-machine-learning\">MLOPS<\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Le module d\u00e9di\u00e9 aux mod\u00e8les complexes aborde le Reinforcement Learning, mais aussi <strong>les syst\u00e8mes de recommandation et la th\u00e9orie des graphes<\/strong>. \u00c0 la fin du parcours, vous aurez acquis toutes les comp\u00e9tences requises pour <strong>devenir Data Scientist<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Vous recevrez une certification \u00ab <strong>Chef de projet en intelligence artificielle<\/strong> \u00bb du Coll\u00e8ge de Paris, un certificat des Mines ParisTech PSL Executive Education et une <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/aws-cloud-practitioner\">certification AWS Cloud Practitioner<\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour aller plus loin, nous vous proposons aussi une <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-machine-learning-engineer\">formation Machine Learning Engineer<\/a>. Celle-ci combine le <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-scientist\">programme du cursus Data Scientist<\/a> avec des <strong>modules d\u00e9di\u00e9s au d\u00e9veloppement et au d\u00e9ploiement de syst\u00e8mes d\u2019intelligence artificielle<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c0 l\u2019heure du boom des outils d\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative comme <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/chatgpt-integre-dall-e-pour-devenir-dall-e-3-une-version-plus-puissante-et-respectueuse-des-artistes\">ChatGPT et DALL-E<\/a>, notre <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-prompt-engineering\">formation Prompt Engineering &amp; Generative AI<\/a> vous permettra quant \u00e0 elle d\u2019apprendre \u00e0 ma\u00eetriser ces nouveaux outils en devenant ma\u00eetre dans l\u2019art de formuler des prompts.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Vous pouvez compl\u00e9ter nos diff\u00e9rents<strong> cursus en<\/strong> <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/definition-bootcamp\">BootCamp<\/a> <strong>intensif<\/strong>, <strong>\u00e0 temps plein ou \u00e0 temps partiel<\/strong>. En ce qui concerne le financement, notre organisme reconnu par l\u2019\u00c9tat est \u00e9ligible au <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/cpf-definition-utlisation\">CPF<\/a> ! <strong>D\u00e9couvrez DataScientest !<\/strong><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3fab9ac elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"3fab9ac\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formations-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">D\u00e9couvrir nos formations<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f762aaa elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f762aaa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Vous savez tout sur l\u2019algorithme Proximal Policy Optimisation. Pour aller plus loin sur le m\u00eame sujet, d\u00e9couvrez <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/reinforcement-learning\">notre dossier complet d\u00e9di\u00e9 au Reinforcement Learning<\/a> et <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/3-algorithmes-de-machine-learning-utiles-pour-votre-business\">notre dossier sur les principaux algorithmes de Machine Learning<\/a> !<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3fae7d6 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"3fae7d6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Qu\u2019est-ce que le Proximal Policy Optimization ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"C\u2019est en 2017 que l\u2019article \u00ab Proximal Policy Optimization Algorithms \u00bb a \u00e9t\u00e9 publi\u00e9 par les chercheurs John Schulman, Filip Wolski, Prafulla Dhariwal, Alec Radford et Oleg Klimov d\u2019OpenAI. Leur objectif \u00e9tait de surmonter les limites des algorithmes de Reinforcement Learning existants, notamment en termes de stabilit\u00e9 de l\u2019entra\u00eenement et de gestion des espaces d\u2019action complexes. Lors de l\u2019optimisation des politiques dans le Reinforcement Learning, les mises \u00e0 jour trop agressives peuvent en effet compromettre l\u2019entra\u00eenement. Or, le PPO introduit une nouvelle notion dans ce processus : la proximit\u00e9. Ceci permet de s\u2019assurer que les mises \u00e0 jour ne soient pas trop \u00e9loign\u00e9es des politiques pr\u00e9c\u00e9dentes.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Comment se d\u00e9roule le processus d\u2019optimisation ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Tout commence par l\u2019interaction de l\u2019agent avec l\u2019environnement. Il effectue des actions en fonction de sa politique actuelle, observe l\u2019\u00e9tat r\u00e9sultant de l\u2019environnement, et re\u00e7oit une r\u00e9compense ou une p\u00e9nalit\u00e9. Ces interactions g\u00e9n\u00e8rent des trajectoires de donn\u00e9es, qui sont ensuite utilis\u00e9es pour mettre \u00e0 jour la politique de l\u2019agent. Une fois les trajectoires de donn\u00e9es collect\u00e9es, l\u2019agent calcule les avantages via une mesure de la performance relative de chaque action par rapport \u00e0 la valeur pr\u00e9dite. Cette \u00e9tape lui permet de d\u00e9terminer quelles actions ont contribu\u00e9 positivement ou n\u00e9gativement \u00e0 la r\u00e9compense obtenue par l\u2019agent. Selon le r\u00e9sultat, la politique est mise \u00e0 jour \u00e0 l\u2019aide d\u2019algorithmes comme la descente de gradient stochastique. Le but est de maximiser la probabilit\u00e9 des actions les plus avantageuses. Toutefois, la contrainte de proximit\u00e9 limite les changements de politiques \u00e0 un certain seuil. Le processus it\u00e9ratif est r\u00e9p\u00e9t\u00e9 plusieurs fois, permettant \u00e0 l\u2019agent de s\u2019ajuster progressivement \u00e0 son environnement et d\u2019apprendre des politiques plus efficaces au fil du temps.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Quels sont les avantages de PPO ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"L\u2019utilisation de cet algorithme apporte plusieurs avantages majeurs. Tout d\u2019abord, comme \u00e9voqu\u00e9 pr\u00e9c\u00e9demment, la contrainte de proximit\u00e9 contribue significativement \u00e0 la stabilit\u00e9 de l\u2019entra\u00eenement. Elle \u00e9vite les changements brusques qui risqueraient de compromettre la convergence de l\u2019algorithme. De plus, PPO excelle dans la gestion d\u2019espaces \u00e9tendus et permet aux agents de traiter des environnements complexes avec des actions nombreuses et diversifi\u00e9es. Sa flexibilit\u00e9 le rend \u00e9galement adaptable \u00e0 une large vari\u00e9t\u00e9 de t\u00e2ches de Reinforcement Learning et de secteurs d\u2019application. Pour mieux illustrer ses avantages, comparons-le maintenant avec d\u2019autres algorithmes.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Proximal Policy Optimization est un algorithme de Reinforcement Learning cr\u00e9\u00e9 par OpenAI, id\u00e9al pour les environnements complexes tels que les jeux vid\u00e9o ou la robotique. D\u00e9couvrez tout ce qu\u2019il faut savoir sur son histoire, son fonctionnement et son utilisation ! 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