Le Q-learning n'est pas encore évolutif

L'apprentissage par renforcement (RL) est limité dans sa capacité à évoluer, surtout en ce qui concerne les problèmes de longue durée.

Les algorithmes RL actuels sont essentiellement sur-politique, ce qui les rend inefficaces pour des tâches réelles complexes où l'acquisition de données est coûteuse et difficile.

Q-learning, un algorithme RL hors-politique, souffre d'accumulation de biais qui limite sa scalabilité.

Des techniques de réduction de l'horizon, comme les récompenses en n-étapes, peuvent améliorer significativement l'évolutivité du RL.

Il est crucial de développer des algorithmes RL hors-politique plus efficaces pour permettre le traitement de problèmes complexes et divers dans le monde réel.