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Andrew Barto

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Andrew Barto
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Andrew Gehret Barto (né en ) est un informaticien américain, actuellement professeur émérite d'informatique à l'Université du Massachusetts à Amherst. Barto est surtout connu pour ses contributions fondamentales au domaine de l'Apprentissage par renforcement computationnel moderne[1].

Enfance et éducation

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Andrew Gehret Barto est né en 1948. Il obtient sa licence en mathématiques avec mention à l'Université du Michigan en 1970, après s'être initialement spécialisé en architecture et ingénierie navales. Après avoir lu les travaux de Michael Arbib, Warren Sturgis McCulloch et Walter Pitts, il s'intéresse à l'utilisation des ordinateurs et des mathématiques pour modéliser le cerveau, et cinq ans plus tard, il obtient un doctorat en informatique pour une thèse sur les automates cellulaires[2].

Carrière

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En 1977, Barto rejoint le College of Information and Computer Sciences de l'Université du Massachusetts à Amherst en tant qu'associé de recherche postdoctoral, est promu professeur agrégé en 1982 et professeur titulaire en 1991. Il est chef de département de 2007 à 2011 et membre permanent du corps professoral du programme de neurosciences et de comportement[3].

Durant son séjour à l'UMass, Barto codirige le Laboratoire d'apprentissage autonome (initialement le Laboratoire des réseaux adaptatifs), qui génère plusieurs idées clés en matière d'apprentissage par renforcement[3]. Richard Sutton, avec qui il coécrit l'ouvrage Reinforcement Learning: An Introduction (MIT Press 1998 ; 2e édition 2018)[3] est son doctorant.

Apprentissage par renforcement

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À son arrivée à l'UMass, Barto rejoint un groupe de chercheurs qui s'intéressent au comportement des neurones dans le cerveau humain comme fondement de l'intelligence humaine, un concept développé par l'informaticien A. Harry Klopf. Avec son doctorant Sutton, il utilise les mathématiques pour approfondir ce concept et l'appliquer comme base à l'intelligence artificielle. Ce concept, connu sous le nom d'apprentissage par renforcement, est un élément clé des techniques d'intelligence artificielle[4].

Barto et Sutton utilisent les processus de décision markoviens (MDP) comme fondement mathématique pour expliquer comment des agents (entités algorithmiques) prennent des décisions dans un environnement stochastique ou aléatoire, recevant des récompenses à la fin de chaque action. La théorie traditionnelle des MDP suppose que les agents connaissent toutes les informations relatives aux MDP afin de maximiser leurs récompenses cumulées. Les techniques d'apprentissage par renforcement de Barto et Sutton permettent de prendre en compte l'inconnu de l'environnement et des récompenses, rendant ainsi possible l'application de cette catégorie d'algorithmes à un large éventail de problèmes[5].

Barto crée un laboratoire à l'Université du Massachusetts à Amherst pour développer les concepts d'apprentissage par renforcement, tandis que Sutton retourne au Canada. L'apprentissage par renforcement continue de se développer dans les milieux universitaires jusqu'à ce que l'une de ses premières applications majeures dans le monde réel voie le programme AlphaGo de Google, basé sur ce concept, vaincre le champion humain alors en titre[4]. Barto et Sutton sont largement reconnus comme les pionniers de l'apprentissage par renforcement moderne, cette technique étant fondamentale pour l'essor actuel de l'intelligence artificielle[6].

Barto a publié plus d'une centaine d'articles ou de chapitres dans des revues, des livres et des actes de conférences et d'ateliers. Il est co-auteur avec Richard Sutton du livre Reinforcement Learning: An Introduction, MIT Press 1998 (2e édition 2018), et co-éditeur avec Jennie Si, Warren Powell et Don Wunch II du Handbook of Learning and Approximate Dynamic Programming, Wiley-IEEE Press, 2004.

Prix et distinctions

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Barto est membre de l'Association américaine pour l'avancement des sciences, membre et membre senior de l'IEEE[7] et membre de l'Association américaine pour l'intelligence artificielle et de la Société des neurosciences[8].

Barto reçoit le prix UMass Neurosciences Lifetime Achievement Award en 2019, le prix Pioneer de l'IEEE Neural Network Society en 2004[9] et le prix IJCAI pour l'excellence en recherche en 2017.

En 2025, il reçoit le prix Turing de l'Association for Computing Machinery avec son ancien doctorant Richard Sutton pour leurs travaux sur l'apprentissage par renforcement[4],[10].

Notes et références

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(en) Cet article est partiellement ou en totalité issu de l’article de Wikipédia en anglais intitulé « Andrew Barto » (voir la liste des auteurs).
  1. ↑ (en) « IJCAI 2017 Awards », sur ijcai-17.org, (consulté le ).
  2. ↑ « Virtual History Interview » [vidéo], sur YouTube, International Neural Network Society, (consulté le ).
  3. 1 2 3 « Andrew G. Barto », sur umass.edu via Internet Archive, (consulté le ).
  4. 1 2 3 (en-US) Cade Metz, « Turing Award Goes to 2 Pioneers of Artificial Intelligence », The New York Times,‎ (lire en ligne, consulté le )
  5. ↑ « A.M. Turing Award », amturing.acm.org (consulté le )
  6. ↑ (en) « AI pioneers Andrew Barto and Richard Sutton win 2025 Turing Award for groundbreaking contributions to reinforcement learning | NSF – National Science Foundation », www.nsf.gov, sur Nsf - u.s. national science foundation, (consulté le ).
  7. ↑ « Barto elected IEEE fellow » [archive du ], University of Massachusetts Amherst, (consulté le )
  8. ↑ « CMU CS – AI Seminar », www.cs.cmu.edu, sur cmu.edu (consulté le ).
  9. ↑ (en) « "IEEE Computational Intelligence Society Past Recipients" », sur ieee.org, (consulté le ).
  10. ↑ (en) « Turing Awardees – Directorate for Computer and Information Science and Engineering (CISE) | NSF – National Science Foundation », www.nsf.gov, sur Nsf - u.s. national science foundation, (consulté le ).

Liens externes

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