 Décrire un cas d'utilisation typique de l'apprentissage par renforcement
 Un cas d'utilisation typique de l'apprentissage par renforcement est un problème où un agent doit trouver les meilleures décisions ou actions à prendre afin de maximiser la récompense au fil du temps. Les exemples incluent la robotique, les jeux, la conduite autonome et le commerce financier. Dans ces domaines, l'apprentissage par renforcement peut être utilisé pour apprendre de bonnes stratégies de prise de décision, même dans des environnements hautement non linéaires et non déterministes.