Implémenter le Deep Q-Learning (DQN) from Scratch avec RLax, JAX, Haiku et Optax pour entraîner un agent d'apprentissage par renforcement CartPole
Google DeepMind met à disposition RLax, une bibliothèque de recherche en apprentissage par renforcement conçue pour s'intégrer nativement à l'écosystème JAX. Un tutoriel récent illustre comment assembler manuellement un agent Deep Q-Learning (DQN) complet, en combinant RLax avec Haiku pour la modélisation neuronale et Optax pour l'optimisation, afin d'entraîner un agent sur l'environnement de référence CartPole.
L'intérêt de cette approche réside dans la transparence du pipeline : plutôt que d'utiliser un framework RL clé en main, le développeur construit chaque brique lui-même, ce qui permet de comprendre précisément comment interagissent les composants fondamentaux de l'apprentissage par renforcement. Pour les chercheurs et ingénieurs souhaitant adapter ou expérimenter de nouveaux algorithmes, cette granularité est essentielle — les frameworks tout-en-un masquent souvent les détails qui font la différence en production ou en recherche.
L'architecture repose sur un réseau de neurones à deux couches cachées de 128 neurones chacune, initialisé via Haiku, avec un replay buffer de 50 000 transitions pour stabiliser l'apprentissage. La stratégie d'exploration epsilon-greedy décroît de 1,0 à 0,05 sur 20 000 frames, assurant une transition progressive de l'exploration vers l'exploitation. L'optimiseur combine un clipping de gradient à norme 10 avec Adam (lr = 3e-4). RLax intervient pour le calcul des erreurs de différence temporelle, fournissant des primitives RL réutilisables sans imposer de structure rigide.
Cette approche modulaire illustre bien la philosophie de JAX et de l'écosystème DeepMind : des briques composables plutôt que des abstractions monolithiques. Elle s'adresse avant tout aux praticiens qui veulent maîtriser l'implémentation avant de déléguer à un framework, une compétence de plus en plus valorisée dans les équipes de recherche appliquée en IA.
