Introduction

Dopamine est un cadre d'application développée conjointement par Google et le Mila (Institut québécois d'intelligence artificielle) pour favoriser la recherche en apprentissage par renforcement. Elle a été introduite en 2018 dans le but de proposer un cadre simple, léger et reproductible pour tester des algorithmes fondamentaux dans ce domaine. Dopamine a été pensée dès le départ comme une solution pour les chercheurs souhaitant expérimenter rapidement de nouvelles idées tout en restant dans un environnement contrôlé. Elle met à disposition des implémentations claires de plusieurs algorithmes classiques comme DQN, C51, Rainbow ou encore Implicit Quantile Networks (IQN).

La force de Dopamine réside dans sa simplicité de conception et sa philosophie orientée vers la rigueur scientifique. Le code est écrit de manière à être facilement compréhensible, avec une grande attention portée à la clarté et à la reproductibilité des expériences. Chaque algorithme est conçu avec un minimum de dépendances externes, ce qui facilite l'audit du code et l'analyse des résultats. Cette approche favorise la transparence, permet de mieux comprendre les comportements observés, et limite les effets de variables non maîtrisées lors des expérimentations.

Utilisé avec des environnements comme Arcade Learning Environment (ALE) ou OpenAI Gym, Dopamine est également adapté à l'évaluation des performances sur des jeux Atari ou d'autres simulations interactives. Il s'agit d'un outil précieux dans le développement de nouveaux agents intelligents et l'analyse comparative de méthodes d'apprentissage profond. Bien qu'originellement basé sur TensorFlow, Dopamine propose aussi des versions en JAX pour bénéficier de meilleures performances et d'une gestion plus souple des gradients. Grâce à sa licence open source Apache 2.0, Dopamine est librement accessible et continuellement enrichi par la communauté de chercheurs en intelligence artificielle.