Définition
L'Apprentissage par Renforcement (Reinforcement Learning) est une méthode d'apprentissage automatique où un agent logiciel autonome apprend, par interaction avec un environnement, à prendre des décisions optimales grâce à un système de récompenses.Explication
Dans un environnement donné, l'agent exécute des actions et reçoit en retour soit un feedback positif (récompense), soit un feedback négatif (pénalité). L'objectif du système est de maximiser la récompense cumulée au fil du temps et de développer ainsi de manière autonome une stratégie optimale (politique).Dans le contexte B2B et SaaS, l'Apprentissage par Renforcement trouve sa pleine mesure dans des systèmes hautement dynamiques, tels que l'optimisation dynamique des prix (Dynamic Pricing) ou les processus décisionnels logistiques complexes.
Il est également un atout majeur pour la personnalisation des parcours clients (Customer Journeys) et la recommandation de "Next-Best-Actions" dans la vente B2B. En apprenant continuellement quelle approche commerciale génère le plus grand succès à long terme, les systèmes s'ajustent de manière proactive et autonome aux évolutions du marché et des comportements clients.