Apprentissage par renforcement à partir du feedback humain (RLHF) : explications et cas d'utilisation 2025
Introduction : L’apprentissage par renforcement à partir du feedback humain (RLHF) transforme l’apprentissage des machines en alliant intuition humaine et efficacité. Contrairement aux méthodes d’apprentissage traditionnelles qui s’appuient sur des ensembles de données prédéfinis, le RLHF permet aux modèles d’IA d’apprendre à partir des préférences, des corrections et des informations fournies directement par les humains. Cette approche permet d’aligner le comportement des machines sur les valeurs du monde réel, rendant les systèmes d’IA […]