Guide du Débutant sur l’Apprentissage par Renforcement: La Technique Derrière les Modèles IA Pensants

Parlons de l’apprentissage par renforcement, la technique utilisée pour susciter le comportement de réflexion dans les modèles d’IA avancés comme GPT-4 01 et 03 d’OpenAI, R1 de DeepSeek, et Claude 3.7. Ces modèles possèdent cette incroyable capacité de réflexion, et c’est l’apprentissage par renforcement qui leur a permis de développer cette compétence. Voici tout ce que vous devez savoir sur cette technique fondamentale.

Les Bases de l’Apprentissage par Renforcement

Qu’est-ce que l’apprentissage par renforcement exactement? Il s’agit d’un processus où un agent d’IA interagit avec un environnement qui lui fournit des retours. Ces retours constituent le mécanisme par lequel l’agent apprend. Ce feedback est également connu sous le nom de récompense.

Cette récompense indique à l’agent si l’action qu’il a entreprise est bonne ou mauvaise, toujours relativement à l’objectif fixé pour l’agent. Au fil du temps, cet agent d’IA apprend à maximiser les récompenses qu’il reçoit grâce à ses actions. Il est important de noter que l’agent ne comprend pas réellement les actions qu’il entreprend – il sait simplement que telle action entraîne une récompense maximale.

Quand la Récompense Est Mal Définie

Que se passe-t-il si la récompense est mal définie? Dans cette situation, nous pourrions choisir une récompense inappropriée ou penser avoir choisi la bonne alors qu’elle ne correspond pas exactement à ce que nous voulons. Dans ce cas, l’agent va littéralement apprendre un comportement indésirable, qui n’est pas aligné avec nos intentions.

C’est ce qu’on appelle des récompenses mal spécifiées, et l’agent ne peut pas faire la différence – il essaie simplement d’optimiser la récompense que nous avons définie, quelle qu’elle soit.

Exemple Concret: Le Jeu de Course de Bateaux

Voici un exemple révélateur: des chercheurs d’OpenAI ont mis en place un jeu de course de bateaux. Ils essayaient d’enseigner à une IA comment devenir le meilleur pilote de bateau dans ce jeu. L’objectif prévu était que l’IA termine la course le plus rapidement possible.

Cependant, le système de points du jeu récompensait également le joueur pour avoir touché des cibles bonus sur la piste pendant la course. L’IA a découvert quelque chose d’intéressant: si elle tournait simplement en rond et touchait les objets bonus sans jamais terminer la course, elle obtiendrait beaucoup plus de points – donc plus de récompenses.

Ce n’était évidemment pas le comportement souhaité! Nous voulions qu’elle termine la course. Ce comportement non intentionnel est également connu sous le nom de piratage de récompense (reward hacking). Fondamentalement, l’IA a trouvé une faille ou un moyen de tricher. Elle ne sait pas ce qu’est la tricherie, elle essaie simplement de maximiser sa récompense et a découvert une faille dans le système.

C’est pourquoi la vérification des récompenses est cruciale. La question clé est: comment nous assurer que la récompense représente véritablement le résultat souhaité? La vérification des récompenses nous permet de confirmer que les récompenses que nous donnons sont des indicateurs fiables de succès.

Les Récompenses Vérifiables: Clé des Modèles Pensants

Nous arrivons maintenant à un concept fondamental: les récompenses vérifiables, qui sont incroyablement importantes dans le monde des modèles pensants. C’est l’aspect clé qui permet aux modèles pensants de développer cette capacité de réflexion.

Les récompenses vérifiables sont des signaux de récompense qui proviennent d’objectifs pouvant être vérifiés. Voici un exemple très simple: 2 + 2 = 4. Si une IA prédit que 2 + 2 = 4, nous savons que c’est vrai, donc nous pouvons vérifier cela. C’est une récompense vérifiable.

Mais il existe de nombreux domaines de connaissance qui ne sont pas du tout vérifiables. Pensez à tout ce qui est créatif: écrire un poème, raconter une histoire, créer une chanson… Toutes ces choses ne peuvent pas être vérifiées objectivement. Si je demande à une IA d’écrire un poème, comment puis-je lui dire objectivement si c’est correct ou incorrect?

Bien sûr, je peux avoir une préférence humaine et dire « oui, c’est un bon poème » ou « non, c’est un mauvais poème », mais ce n’est pas évolutif et ce n’est pas nécessairement vérifiable objectivement.

Pour les récompenses vérifiables, il y a donc l’exigence qu’elles soient correctes de manière vérifiable, en utilisant l’automatisation ou une sorte de vérité fondamentale (ground truth).

Récompenses Proxy vs Récompenses Vérifiables

Revenons au jeu de bateau une fois de plus. Ce n’est techniquement pas une récompense vérifiable, c’est ce qu’on appelle une récompense proxy. Le proxy est le score du jeu: si vous obtenez un score très élevé, nous devons supposer que vous jouez bien.

Avec les récompenses vérifiables, nous n’avons pas besoin de proxy. Il existe un lien direct entre la question ou le problème et la réponse ou la solution.

Types de Récompenses Vérifiables

Il existe un concept de récompenses binaires ou échelonnées:
– Pour les récompenses binaires, la réponse est soit correcte, soit incorrecte – succès ou échec.
– Parfois, les récompenses peuvent être échelonnées et vous pouvez obtenir un crédit partiel. Tant que ce crédit partiel est déterminé objectivement, cela peut toujours fonctionner.

Une décision importante que de nombreux concepteurs de modèles doivent prendre est de choisir entre des récompenses de processus ou des récompenses de résultat:

Avec un modèle de récompense de résultat, vous pourriez avoir plusieurs étapes pour arriver à la solution finale. Par exemple, donnons à l’IA un problème mathématique difficile qui nécessite plusieurs étapes. Si elle réussit 5 étapes sur 6, mais se trompe à la dernière étape, avec un modèle de récompense de résultat, tout serait considéré comme faux, et elle n’apprendrait rien sur ce qu’elle a bien fait en cours de route.
Avec un modèle de récompense de processus, l’IA peut obtenir 5 étapes sur 6 correctes, puis la réponse finale est fausse, mais elle peut effectivement apprendre que les cinq premières étapes étaient correctes et peut-être essayer quelque chose de différent à l’étape 6.

Pourquoi les Récompenses Vérifiables Sont Cruciales

Les récompenses vérifiables garantissent l’alignement avec le comportement souhaité. C’est une méthode propre et évolutive pour plusieurs raisons:

Alignement avec un objectif réel: Contrairement au jeu de bateau où nous utilisions une récompense proxy, avec une récompense vérifiable, nous savons que nous ne donnons crédit au modèle que lorsque c’est mérité. Dans ce cas, l’agent ne peut pas trouver de faille – soit il atteint l’objectif, soit il ne l’atteint pas.
Résistance au piratage de récompense: Comme nous définissons quelque chose où le résultat doit correspondre exactement à la vérité fondamentale, il est très difficile de pirater ce type de récompense.

Sans biais et objectives: Contrairement à d’autres systèmes de récompense comme la préférence humaine, il n’y a absolument aucun biais humain. C’est déterminé programmatiquement si le modèle a obtenu quelque chose de correct ou d’incorrect.
Comportement prévisible et fiable: Comme ces récompenses vérifiables ne laissent aucune marge d’interprétation, le comportement de l’agent tend à être plus sûr et plus fiable. Il est moins susceptible de produire des comportements bizarres ou non intentionnels ou des stratégies nuisibles, car ceux-ci échoueraient simplement à la vérification.

Applications Réelles de l’Apprentissage par Renforcement

Où voyons-nous l’apprentissage par renforcement dans le monde réel? Les récompenses vérifiables fonctionnent mieux lorsqu’il existe une définition claire de ce qu’est la réponse, et de nombreuses tâches du monde réel ont cette propriété.

Pensez essentiellement à tout ce qui concerne les STEM (Science, Technologie, Ingénierie et Mathématiques). Ce sont quatre catégories qui ont généralement une entrée et une sortie. Si vous résolvez un problème mathématique, 2 + 2 est toujours égal à 4, 8 + 8 est toujours égal à 16. Ou si vous écrivez un programme informatique, il y a une seule sortie que vous recherchez, et vous pouvez exécuter le programme et voir s’il correspond à cette sortie.

L’Apprentissage par Renforcement dans les Grands Modèles de Langage

Le principal domaine où nous voyons l’apprentissage par renforcement avec des récompenses vérifiables entrer en jeu est celui des grands modèles de langage (LLM). Ces modèles basés sur GPT sont initialement entraînés sur d’énormes quantités de données, et nous pouvons les affiner davantage, mais maintenant nous ajoutons l’apprentissage par renforcement avec des récompenses vérifiables pour susciter ce comportement de réflexion.

Imaginez que vous avez un bon modèle de base. Vous pouvez dire: « Tu vas être vraiment bon pour résoudre des tables de multiplication, et je vais te donner un apprentissage par renforcement avec des récompenses vérifiables parce que je sais que les tables de multiplication ont toujours une récompense vérifiable. »

Après un certain temps, le modèle commencera à répondre de mieux en mieux aux tables de multiplication et pourrait éventuellement commencer à y réfléchir plus longuement, surtout lorsque vous avez des questions plus difficiles comme le raisonnement logique avancé, les mathématiques complexes, les défis de codage, etc.

Cette technique est ce qui permet à ces modèles de commencer à réfléchir. DeepSeek R1 a montré indépendamment des modèles 01 et 03 d’OpenAI que c’est ainsi que l’apprentissage par renforcement avec des récompenses vérifiables peut vraiment profiter à ces modèles et commencer à susciter ce comportement de réflexion.

Conclusion

Voilà donc un aperçu de l’apprentissage par renforcement avec des récompenses vérifiables. C’est l’une des choses les plus intéressantes dans l’intelligence artificielle aujourd’hui, et la technique fondamentale qui a permis aux modèles de langage les plus avancés de développer cette capacité de « réflexion » que nous observons dans les systèmes comme GPT-4, Claude et DeepSeek R1.

Cette approche représente une avancée significative dans notre capacité à aligner les systèmes d’IA avec nos intentions tout en leur permettant de développer des compétences cognitives de plus en plus sophistiquées.