Optimisation adaptative & apprentissage par renforcement

Décision séquentielle, exploration contrôlée et validation par simulation, sous contraintes.

Verrous & validation Reproductibilité & passage à l’échelle Méthodes & briques techniques

Ce que nous explorons

Optimiser des décisions séquentielles sous incertitude, avec exploration contrôlée et validation par simulation, sous contraintes.

Ce qui rend le sujet non trivial en conditions réelles.

Exploration vs exploitation : apprendre sans dégrader l’expérience ni prendre de risques.
Environnements non stationnaires et dépendances temporelles (retards, effets cumulés).
Efficacité en données : limiter le besoin d’échantillons et sécuriser l’apprentissage.
Validation : simulation crédible, off-policy evaluation, garanties de stabilité et de sûreté.

Comment nous abordons le problème en R&D.

Bandits contextuels et politiques adaptatives : optimisation d’actions sous incertitude avec garde-fous.
Apprentissage par renforcement (actor-critic, policy gradient) et variantes hors-ligne à partir de logs.
Simulation et bancs de test : scénarios, stress-tests, ablations, métriques de performance et de risque.
Contraintes et sûreté : pénalités, contraintes explicites, règles de cohérence, monitoring en boucle.

Quelques exemples de sujets traités dans ce thème.

Illustration de travaux

Optimisation de décisions (allocation, routage, recommandations) avec exploration contrôlée et mesure d’impact.

Illustration de travaux

Optimisation de planning/ressources avec objectifs multiples et incertitudes (délais, capacité, coûts).

Illustration de travaux

Apprentissage de stratégies robustes face aux changements de contexte, avec validation par simulation.

Envie d’échanger sur ce thème ?

Nous pouvons partager nos protocoles d’évaluation, nos retours d’expérience et nos options techniques adaptées à vos contraintes.