Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)

Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)
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« Reinforcement Learning with Human Feedback » (RLHF) ou « Apprentissage par renforcement avec retour d’information humain » est une approche en intelligence artificielle qui combine l’apprentissage par renforcement (RL) avec des retours d’information humains. Cette technique est particulièrement utile dans des scénarios où il est difficile de définir une fonction de récompense claire ou lorsque le comportement souhaité est complexe et nuancé, ressemblant davantage à la prise de décision humaine. Voici un aperçu de ses composants clés :

À la base, le RL implique qu’un agent apprenne à prendre des décisions en agissant dans un environnement pour atteindre la récompense cumulative la plus élevée. L’agent apprend par essais et erreurs, ajustant sa stratégie pour maximiser les gains à long terme.

Les humains peuvent fournir un retour direct sur les actions de l’agent, aidant à façonner la fonction de récompense. Par exemple, un humain pourrait indiquer si une action particulière prise par l’IA était bonne ou mauvaise. L’agent observe le comportement humain et apprend à l’imiter. Cela est particulièrement utile lorsque le comportement souhaité est difficile à décrire mais peut être démontré par un humain. Au lieu de fournir un retour explicite sur ce qui est juste ou faux, les humains peuvent fournir des préférences entre différentes actions ou résultats, guidant l’agent à comprendre quels comportements sont plus souhaitables. Le RLHF a de larges applications, y compris en robotique (où il est utilisé pour enseigner aux robots des tâches complexes), dans les véhicules autonomes (pour la prise de décision dans des scénarios complexes) et même dans les jeux et assistants virtuels, où des réponses humaines nuancées sont souhaitables.

L’efficacité du RLHF dépend fortement de la qualité et de la cohérence du retour d’information humain. Le retour d’information humain peut introduire des biais que l’IA pourrait apprendre et amplifier. Fournir continuellement un retour d’information humain peut être intensif en ressources.

Le domaine évolue rapidement avec de nouvelles recherches se concentrant sur rendre le retour d’information humain plus efficace et efficient, et sur son intégration plus harmonieuse avec les algorithmes traditionnels de RL.

Le RLHF est une direction prometteuse en IA, comblant le fossé entre la prise de décision purement algorithmique et les jugements nuancés, souvent subjectifs, qui caractérisent la prise de décision humaine.