Ce projet vise à développer des algorithmes d'apprentissage de politiques multi-agents décentralisées pour les essaims de robots, en utilisant des réseaux de neurones graphiques (GNN). Il fournit des implémentations de deux algorithmes : Behavior Cloning et DAGGER imitation learning.