Le problème exploration vs exploitation est un dilemme fondamental en apprentissage par renforcement. Il survient lorsqu'un agent doit choisir entre deux stratégies concurrentes :

1. Exploration : essayer de nouvelles options pour recueillir davantage d'informations, même si la récompense immédiate est incertaine ;
2. Exploitation : choisir la meilleure option connue sur la base des expériences passées afin de maximiser les récompenses immédiates.

Le compromis

Ce problème se présente dans des situations où les décisions influencent les résultats futurs. Si un agent se contente uniquement de l'exploitation de ce qu'il connaît, il peut passer à côté de meilleures opportunités. À l'inverse, une exploration excessive peut entraîner des risques inutiles ou un gaspillage de ressources sans garantir de meilleurs résultats.

Exemples concrets

• Recommandations en ligne : un service de streaming peut soit recommander un film populaire (exploitation), soit suggérer un film moins connu afin d'apprendre les préférences de l'utilisateur (exploration) ;
• Développement de produits : une entreprise peut se concentrer sur l'amélioration d'un produit populaire qui rencontre un succès constant sur le marché (exploitation) ou investir dans le développement de nouveaux produits ou fonctionnalités (exploration) ;
• Stratégies d'investissement : un trader doit décider s'il investit dans des actions performantes (exploitation) ou s'il expérimente de nouveaux investissements susceptibles d'offrir des rendements plus élevés (exploration).

Le défi

La difficulté réside dans l’équilibre efficace entre ces deux stratégies. Une exploitation excessive peut conduire à des gains sous-optimaux à long terme, tandis qu’une exploration excessive peut s’avérer inefficace et coûteuse. L’essentiel est de trouver un équilibre optimal qui maximise les bénéfices à long terme tout en minimisant les risques.