L'apprentissage par renforcement (reinforcement learning, RL) est un paradigme de l'apprentissage automatique qui nous permet de concevoir des algorithmes qui apprennent à prendre des décisions et à interagir avec le monde. Les algorithmes de RL peuvent être classés comme hors ligne ou en ligne. Dans le cas hors ligne, l'algorithme dispose d'un ensemble de données fixe, avec lequel il doit calculer une bonne stratégie de prise de décision. Dans le cas en ligne, l'agent doit collecter efficacement des données par lui-même, en interagissant avec l'environnement : c'est le problème que l'on appelle exploration en apprentissage par renforcement. Cette thèse présente des contributions théoriques et pratiques sur le RL en ligne. Nous étudions la performance dans le pire des cas des algorithmes de RL dans des environnements finis, c'est-à-dire, ceux qui peuvent être modélisés avec un nombre fini d'états, et où l'ensemble des actions qui peuvent être prises par un agent est aussi fini. Cette performance se dégrade à mesure que le nombre d'états augmente, alors qu'en pratique, l'espace d'états peut être arbitrairement grand ou continu. Pour résoudre ce problème, nous proposons des algorithmes à noyaux qui peuvent être implémentés pour des espaces d'états généraux, et pour lesquels nous proposons des résultats théoriques sous des hypothèses faibles sur l'environnement. Ces algorithmes reposent sur une fonction noyau qui mesure la similarité entre différents états, qui peut être définie sur des espaces d'état arbitraires, y compris des ensembles discrets et des espaces euclidiens, par exemple. De plus, nous montrons que nos algorithmes à noyaux sont capables d'apprendre dans des environnements non stationnaires en utilisant des fonctions noyau dépendantes du temps, et nous proposons et analysons des versions approximatives de nos méthodes pour réduire leur complexité de calcul. Finalement, nous introduisons une autre approximation de nos méthodes à noyaux, qui peut être implémentée avec des algorithmes d'apprentissage par renforcement profond et intégrer de différentes méthodes d'apprentissage de représentation pour définir un noyau.
M. Michal VALKO - DeepMind / INRIA - Directeur de Thèse M. Marcello RESTELLI - Politecnico di Milano - Rapporteur M. Emmanuel RACHELSON - ISAE-SUPAERO - Rapporteur Mme Emilie KAUFMANN - CNRS, Université de Lille - Co-Directrice de Thèse M. Matthieu GEIST - Google Research / Université de Lorraine - Examinateur M. Aurélien GARIVIER - Ecole Normale Supérieure de Lyon - Examinateur Mme Christina LEE YU - Cornell University - Invitée M. Ronald ORTNER - Montanuniversität Leoben - Invité
Thesis of the team SCOOL defended on 18/03/2022
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