Expliquer le déroulement d'une boucle d'apprentissage par renforcement.
 L'apprentissage par renforcement est un type d'apprentissage où un algorithme est formé pour interagir avec son environnement et trouver des moyens de maximiser sa récompense ou de minimiser sa pénalité en fonction de ses performances. La boucle d'apprentissage par renforcement se compose de quatre étapes : observation, action, récompense et mise à jour. Dans l'étape d'observation, l'environnement de l'agent est observé et un état est établi. Dans l'étape d'action, l'agent effectue une action en fonction de l'état. Dans l'étape de récompense, l'agent reçoit une récompense correspondant à l'action. Dans l'étape de mise à jour, l'agent met à jour sa politique avec la récompense de l'étape de récompense. L'agent continue d'itérer dans cette boucle au fur et à mesure qu'il apprend à affiner son processus de maximisation des récompenses ou de minimisation des pénalités.