L'objectif de l'apprentissage par renforcement est de contrôler un agent ou système dynamique dans le but de tirer la meilleure récompense de son environnement. Toutefois, dès lors que l'on prend en compte des contraintes réalistes telles qu'un nombre restreint d'expériences ou une puissance de calcul limitée, les approches classiques perdent de leur efficacité. Nous introduisons des éléments de la théorie du contrôle pour diminuer le nombre d'essais requis. En parallèle, des outils

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... s issus de la théorie des catégories nous permettent de formaliser une approche d'apprentissage automatique innovante reposant sur la formalisation d'analogies entre problèmes. Cette méthode suit une approche scientifique en remettant en cause -si besoin estses propres conclusions. Enfin, nous présentons une première application de la théorie des catégories sur les jeux Atari 2600, et illustrons les avantages d'utiliser des analogies pour transférer des connaissances entre jeux vidéo.