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Un agent d'IA incarné est un système intelligent qui perçoit, interprète et interagit avec son environnement à travers un corps physique ou virtuel. Découvrez comment ces agents fonctionnent en robotique et dans des simulations numériques, accomplissant des tâches nécessitant perception, raisonnement et action.
L'apprentissage par renforcement (RL) est une méthode d'entraînement des modèles d'apprentissage automatique où un agent apprend à prendre des décisions en effectuant des actions et en recevant des retours. Les retours, sous forme de récompenses ou de pénalités, guident l'agent afin d'améliorer ses performances au fil du temps. Le RL est largement utilisé dans le jeu vidéo, la robotique, la finance, la santé et les véhicules autonomes.
