Pré-publié la semaine dernière sur Arxiv, l'article "A Survey of Reinforcement Learning for Optimization in Automation" (Farooq & Iqbal, 2024) explore l'application de l'apprentissage par renforcement (RL) aux défis d'optimisation dans l'automatisation, en se concentrant sur la fabrication, les systèmes énergétiques et la robotique.
Le RL est en effet devenu un outil essentiel pour résoudre les problèmes complexes d'optimisation rencontrés dans l'automatisation. Il offre une approche flexible et adaptative pour la prise de décision séquentielle, surpassant les méthodes traditionnelles dans des environnements dynamiques et incertains. Son avantage clé tient à sa capacité à apprendre de ses erreurs sans supervision explicite, ni modèle prédéfini.
L'industrie manufacturière adopte de plus en plus le RL pour améliorer la planification de production, la gestion des stocks et la maintenance préventive. Les techniques de RL surpassent les méthodes traditionnelles en offrant une flexibilité accrue face aux incertitudes de la chaîne d'approvisionnement. En particulier, le RL est utilisé pour l'ordonnancement de la production, la gestion des stocks, la planification de la maintenance et le contrôle des processus. Il offre une plus grande efficacité, une réduction des coûts et une amélioration de la qualité des produits. Des algorithmes comme le Deep Q-Learning et l'Actor-Critic sont utilisés pour gérer des flux de production complexes. Une étude montre que l'application du RL à la gestion des stocks permet une réduction des pertes de matières premières de 18 %, tout en améliorant la satisfaction client.
Optimisation des systèmes énergétiques
Le secteur de l'énergie bénéficie également des avancées du Reinforcement Learning, notamment pour la gestion des réseaux électriques intelligents et l'intégration des énergies renouvelables. Des modèles d'apprentissage profond sont employés pour anticiper la demande énergétique et optimiser la répartition des ressources.
L'utilisation du RL dans les systèmes HVAC (chauffage, ventilation et climatisation) permet des économies d'énergie pouvant atteindre 22 %. Toutefois, l'un des défis majeurs reste l'adaptabilité des modèles à des environnements hétérogènes et en constante évolution.
Avancées en robotique et défis de déploiement
En robotique, le RL améliore la planification des mouvements, la préhension et la manipulation, la coordination multi-agent et la collaboration homme-machine. Les méthodes comme le Multi-Agent Deep Reinforcement Learning (Marl) permettent aux robots de s’adapter en temps réel aux tâches collaboratives et aux environnements dynamiques.
L’un des obstacles à surmonter est la sécurité des systèmes. En effet, les robots pilotés par RL doivent garantir des décisions sûres et robustes, notamment dans les secteurs sensibles comme l'automobile et la santé. Des approches de RL contraint, basées sur des fonctions barrières, sont en cours de développement pour garantir la conformité aux exigences de sécurité.
Vers une meilleure interprétabilité et efficacité des modèles
L'un des principaux défis du RL appliqué à l'automatisation vient de son manque d'interprétabilité. Les modèles actuels, souvent considérés comme des "boîtes noires", rendent difficile l'explication des décisions prises par les agents autonomes. De nouvelles approches basées sur l'intégration de logiques symboliques et d'apprentissage supervisé émergent pour améliorer la transparence des modèles.
Par ailleurs, l'amélioration de l'efficacité des algorithmes est un axe de recherche prioritaire. Des solutions telles que l'optimisation par transfert et l'apprentissage méta-cognitif sont explorées afin d'accélérer l'entraînement des modèles et de réduire leur consommation de ressources computationnelles.
Un avenir prometteur mais des défis persistants
L’intégration du RL dans l'automatisation industrielle et énergétique marque une avancée décisive en matière d'optimisation. Les prochaines années verront une adoption croissante dans des domaines critiques, sous réserve d’une régulation adaptée et de collaborations renforcées entre la recherche et l'industrie. Avec des investissements croissants et des progrès technologiques soutenus, l'apprentissage par renforcement pourrait bien devenir l'épine dorsale des systèmes d'automatisation de demain.
Pour en savoir plus :
- Ahmad Farooq, A Survey of Reinforcement Learning for Optimization in Automation, Arxiv, 2025