Unity ML-Agents (Machine Learning Agents) est un toolkit open source développé par Unity Technologies, qui permet d’entraîner et d’évaluer des agents intelligents dans des environnements 3D simulés. Basé sur le moteur de jeu Unity, il relie la simulation interactive et l’apprentissage automatique, en permettant aux modèles d’IA d’apprendre directement à partir d’environnements visuels et physiques.

Destiné aux chercheurs en IA, aux développeurs de jeux et aux spécialistes en robotique, ML-Agents prend en charge l’apprentissage par renforcement, l’apprentissage par imitation, le self-play et le curriculum learning.

Avantages clés :

• Environnements simulés complexes et adaptables

• Support intégré pour les algorithmes de RL via une API Python

• Utilisation du moteur Unity pour des simulations réalistes

Quelles sont les principales fonctionnalités de Unity ML-Agents ?

Simulation 3D en temps réel avec Unity

Le toolkit exploite la puissance graphique et physique du moteur Unity pour créer des mondes interactifs réalistes.

• Rendus visuels, textures et animations de haute qualité

• Simulation physique avec moteur PhysX de Unity

• Support des environnements multi-agents et objets interactifs

API Python et compatibilité avec OpenAI Gym

ML-Agents propose une API Python pour connecter facilement les environnements Unity à des bibliothèques d’apprentissage externe.

• Compatible avec PyTorch, TensorFlow, etc.

• Intégration possible avec les interfaces Gym

• Permet des expériences personnalisées et reproductibles

Prise en charge de plusieurs paradigmes d’apprentissage

Le toolkit prend en charge différentes approches d’apprentissage automatique :

• Apprentissage par renforcement (PPO intégré)

• Apprentissage par imitation via clonage de comportements

• Self-play pour entraînement compétitif

• Curriculum learning avec difficulté progressive

Conception flexible d’agents et d’environnements

Les utilisateurs peuvent créer leurs propres agents, capteurs et systèmes de récompense directement dans l’éditeur Unity.

• Observations visuelles, vectorielles, raycast, etc.

• Paramètres d’épisode et structures de récompense configurables

• Intégration facile de logiques métiers spécifiques

Outils intégrés pour entraînement et suivi

ML-Agents inclut des outils en ligne de commande et des dashboards pour suivre l’évolution des agents.

• Intégration avec TensorBoard pour le suivi des performances

• Outil d’entraînement mlagents-learn inclus

• Export des modèles pour inférence directe dans Unity

Pourquoi choisir Unity ML-Agents ?

• Allie simulation 3D de haute fidélité et apprentissage IA, idéal pour la recherche en IA incarnée

• Supporte plusieurs stratégies d’entraînement, dont renforcement et imitation

• Open source et activement maintenu, avec forte participation de la communauté

• Environnements d’apprentissage entièrement personnalisables, du simple labyrinthe au jeu complet

• Plateforme graphique multiplateforme, adaptée aux projets de simulation ou robotique