<?xml version="1.0"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xml:lang="fr">
	<id>https://datafranca.org/wiki/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=RL_avec_contraintes_de_s%C3%A9curit%C3%A9</id>
	<title>RL avec contraintes de sécurité - Historique des versions</title>
	<link rel="self" type="application/atom+xml" href="https://datafranca.org/wiki/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=RL_avec_contraintes_de_s%C3%A9curit%C3%A9"/>
	<link rel="alternate" type="text/html" href="https://datafranca.org/wiki/index.php?title=RL_avec_contraintes_de_s%C3%A9curit%C3%A9&amp;action=history"/>
	<updated>2026-10-08T17:37:51Z</updated>
	<subtitle>Historique des versions pour cette page sur le wiki</subtitle>
	<generator>MediaWiki 1.39.5</generator>
	<entry>
		<id>https://datafranca.org/wiki/index.php?title=RL_avec_contraintes_de_s%C3%A9curit%C3%A9&amp;diff=133832&amp;oldid=prev</id>
		<title>Pitpitt : Page créée avec « == &#039;&#039;&#039;&lt;span style=&quot;font-family:arial black;font-size:24px;  color:#1880a6;&quot;&gt;ROBOTIQUE&lt;/span&gt;&#039;&#039;&#039;==  == Définition == Apprentissage par renforcement contraint qui optimise le rendement tout en satisfaisant les contraintes de sécurité (par exemple, probabilité de collision &lt; 0,01, limites de couple articulaire). L&#039;optimisation de politique contrainte (CPO), les méthodes lagrangiennes et les fonctions de barrière de contrôle sont des... »</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://datafranca.org/wiki/index.php?title=RL_avec_contraintes_de_s%C3%A9curit%C3%A9&amp;diff=133832&amp;oldid=prev"/>
		<updated>2026-10-04T01:41:19Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Page créée avec « ==&lt;a href=&quot;/wiki/Cat%C3%A9gorie:Robotique&quot; title=&quot;Catégorie:Robotique&quot;&gt; &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&amp;lt;span style=&amp;quot;font-family:arial black;font-size:24px;  color:#1880a6;&amp;quot;&amp;gt;ROBOTIQUE&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;/a&gt;==  == Définition == Apprentissage par renforcement contraint qui optimise le rendement tout en satisfaisant les contraintes de sécurité (par exemple, probabilité de collision &amp;lt; 0,01, limites de couple articulaire). L&amp;#039;optimisation de politique contrainte (CPO), les méthodes lagrangiennes et les fonctions de barrière de contrôle sont des... »&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Nouvelle page&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;==[[:Catégorie:Robotique | &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&amp;lt;span style=&amp;quot;font-family:arial black;font-size:24px;  color:#1880a6;&amp;quot;&amp;gt;ROBOTIQUE&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;]]==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Définition ==&lt;br /&gt;
Apprentissage par renforcement contraint qui optimise le rendement tout en satisfaisant les contraintes de sécurité (par exemple, probabilité de collision &amp;lt; 0,01, limites de couple articulaire). L&amp;#039;optimisation de politique contrainte (CPO), les méthodes lagrangiennes et les fonctions de barrière de contrôle sont des approches courantes. Le RL sûr est critique pour le déploiement de robots dans le monde réel où les violations de contraintes peuvent endommager le matériel ou blesser des personnes.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Français ==&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;RL avec contraintes de sécurité&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Anglais ==&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Safety Constraint RL&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Sources==&lt;br /&gt;
[https://www.roboticscenter.ai/fr/glossary    Source : Robotic Center]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{Modèle:Robotique}}&lt;br /&gt;
[[Catégorie:Robotique]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Pitpitt</name></author>
	</entry>
</feed>