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Randomisation de domaine — Wikipedia (fr)

Source: Wikipedia (fr)
Original: https://fr.wikipedia.org/wiki/Randomisation_de_domaine
License (as archived): CC-BY-SA-4.0
Archived: 2026-10-06T11:45:49.964Z
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La randomisation de domaine (Domain Randomization, ou DR en anglais) est une méthode utilisée depuis les années 2020, qui a fait progresser l'apprentissage automatique, apprentissage par renforcement (RL), robotique et simulation numérique et plus largement l'intelligence artificielle. Elle consiste à modifier — de manière aléatoire — les paramètres d’un environnement simulé, afin d’améliorer la capacité d’adaptation des modèles d’IA entraînés en simulation dans cet environnement virtuel. Cette approche, devenue courante dans les années 2020, permet aux algorithmes d’être plus robustes lorsqu’ils sont ensuite déployés dans des conditions réelles, comblant ainsi le « fossé » entre la simulation et la réalité (le sim2real gap) sans nécessiter de données du monde réel pour l'entraînement. C'est ainsi que le robot Tesla Optimus a pu acquérir des mouvements fluides (ainsi que grâce à des ajustements du profil énergétique et à des améliorations matérielles).

Tema degli esploratori: agenti e intelligenza artificiale (deposito sistematico; ricerca «apprentissage par renforcement»).
Fonte: Wikipedia in francese, voce «Randomisation de domaine» — https://fr.wikipedia.org/wiki/Randomisation_de_domaine
Wikidata Q135421221 (dati Wikidata in CC0 1.0) — https://www.wikidata.org/wiki/Q135421221
Autori: i contributori di Wikipedia (cronologia: https://fr.wikipedia.org/wiki/Randomisation_de_domaine?action=history).
Licenza: Creative Commons Attribuzione-Condividi allo stesso modo 4.0 (CC BY-SA 4.0) — https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/. Il riuso richiede attribuzione e stessa licenza.
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