Ce projet développe des algorithmes d'apprentissage par renforcement pour entraîner des agents autonomes capables de résoudre des tâches complexes. Il utilise des environnements de simulation pour tester et améliorer les performances des modèles, en générant des graphiques et des vidéos de démonstration. Les résultats sont analysés pour optimiser les paramètres et maximiser les récompenses cumulées.