 Décrivez l'idée derrière l'apprentissage par renforcement.
L'apprentissage par renforcement (RL) est une branche de l'apprentissage automatique dans laquelle un agent interagit avec un environnement en prenant des mesures et en observant les conséquences de ces actions, et en utilisant les commentaires pour apprendre. L'agent apprend une politique qui maximise sa récompense en sélectionnant la meilleure action en fonction de l'état actuel de l'environnement. L'agent travaille de manière itérative en explorant et en exploitant son environnement, de sorte qu'il puisse éventuellement maximiser sa récompense à long terme.