Ce projet développe des algorithmes d'apprentissage par renforcement pour entraîner et tester des réseaux de neurones profonds. Il permet de simuler des agents intelligents dans des environnements virtuels, d'optimiser leurs politiques d'action et d'évaluer leurs performances. Les modèles générés peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes complexes en robotique, jeux vidéo ou optimisation industrielle.