Utiliser la programmation orientée aspect pour enregistrer les données d'agents DRL

L'article présente une méthode basée sur la programmation orientée aspect (AOP) pour enregistrer les données générées par des agents de deep reinforcement learning (DRL) lors de leur exécution. L'objectif est de faciliter l'observation et l'analyse du comportement des agents sans altérer leur implémentation. Cette approche non-intrusive permet d'instrumenter le code de manière transparente, ouvrant la voie à une meilleure traçabilité et débogage des systèmes DRL.