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.

Samba est une application web interactive permettant de simuler et visualiser des processus décisionnels complexes. Elle offre aux utilisateurs la possibilité d'explorer des scénarios algorithmiques, d'analyser des récompenses cumulatives et d'optimiser des flux d'exécution. L'outil est particulièrement adapté pour les chercheurs, les data scientists et les équipes techniques souhaitant comprendre et améliorer des systèmes automatisés.