Apprentissage par Renforcement (Reinforcement learning -RL-) est un domaine de l’apprentissage machine qui s’intéresse à la façon dont les agents logiciels devraient prendre des mesures dans un environnement de manière à maximiser une certaine notion de récompense cumulative.