Ce projet développe des agents autonomes capables d'apprendre et d'optimiser leurs actions dans des environnements simulés. Il utilise des techniques d'apprentissage par renforcement profond pour entraîner des modèles capables de prendre des décisions complexes. Les applications visent à résoudre des problèmes d'optimisation, de prédiction ou de contrôle dans des domaines variés comme la robotique, les jeux ou la logistique.