Formation avec renforcement

1) Destination et place de RL dans iGaming

• Personnalisation du catalogue de jeux (Slate-RL) : sélection d'un ensemble d'offres pour l'écran/le canon.
• Optimisation des bonus/promos : taille/type/timing en tenant compte du risque d'abyse.
• Réactions dans RG/Retraite : quand et comment intervenir (notations douces/pause/escalade).
• Opérations : Gestion dynamique des limites, hiérarchisation des files d'attente de Sapport.
• Trafic et achat : bidding dans les enchères, budget-pacing.

Pourquoi pas seulement supervisé : la variable cible est une récompense à long terme (LTV, wellb...., réduction des risques) qui doit être accumulée de manière optimale, et non pas seulement prédire.

2) Formulation de base

État (s_t) : profil du joueur, contexte de la session, contraintes du marché.
Action (a_t) : offer, sélection de jeux (slate), déclencheur RG, pari bidder.
Récompense (r_t) : métrique mixte (revenu - amendes RG/AML - coût).

3) Familles de méthodes

3. 1 Bandits (sans condition)

Multi-Armed Bandit: (\epsilon)-greedy, UCB, Thompson Sampling.
Bandits contextuels : tiennent compte des signes du joueur/de la session.
Slate/Ranking Bandits : sélection d'un ensemble d'offres ; nous corrigeons les effets de position.

3. 2 RL à part entière

Policy Gradient/Actor-Critic : REINFORCE, A2C/A3C, PPO - résistant aux grands espaces.
Q-Learning/Deep Q-Networks : actions discrètes, apprentissage hors ligne avec tampon d'expérience.
Conservative/Offline RL : CQL, BCQ, IQL - apprendre selon des loges sans exposition en ligne.

3. 3 RL sécurisé/limité

Constrained RL (CMDP) : optimisation des contraintes RG/AML/budget.
Risk-Sensitive: CVaR-RL, penalty shaping, Lagrangian методы.

4) Conception de la récompense (reward shaping)

• Revenu : contribution au revenu net incrémental/LTV (et non aux « taux bruts »).
• Jeu responsable : sanctions pour les schémas de risque, dépassement des limites, stimulants fatigants.
• Conformité/AML : sanctions pour les actes qui augmentent la probabilité d'une activité dangereuse.
• Qualité de l'expérience : CTR/CVR/longueur de session, mais avec un cap/weight pour éviter la « surchauffe ».

python reward = w_revdelta_net_revenue \
- w_rgrg_risk_score \
- w_abusebonus_abuse_prob \
- w_costoffer_cost

5) Formation et évaluation hors ligne (clé de sécurité)

• IPS/DR : Inverse Propensity Scoring/Double Robuste sur les logs du conseiller.
• Replay/Simulateurs : simulateurs avec modèles de réponse personnalisés/fournisseurs.
• Conservation Regularization : pénalité de sortie pour support de données de logs (CQL/IQL).
• Politique-logger : Nous logions les probabilités d'affichage (propensity) afin qu'il y ait une estimation correcte.

python value_dr = np.mean(w_ips(r - q_hat) + v_hat) # w_ips = π(a    s)/μ(a    s)

6) Bandits contextuels : Démarrage rapide

• Thompson Sampling (logit) : posterior par coefficients → choix de l'action.
• UCB : pour des budgets limités et des sars forts.
• Régularisation fairness/RG : masquer les actions inacceptables, limiter la fréquence des impressions.

python β ~ Posterior()         # выбор из апостериорного распределения scores = X @ β         # контекстные оценки actions = top_k(scores, k=slate_size, mask=policy_mask)

7) Slate-RL (recommandations d'ensembles)

Objectif : maximiser la récompense de l'ensemble du recrutement (prise en compte des positions, concurrence des cartes).
Méthodes : Listwise-bandits, slate-Q, policy gradient avec factorisation (Plackett-Luce).
Correction des positions : propensity par positions ; randomisation à l'intérieur des limites admissibles.

8) Sécurité, RG/AML et conformité

• Règles strictes (hard constraints) : interdiction des offers toxiques, restrictions de fréquence, « refroidissement ».
• Politique Shielding : filtrer l'action par la politique RG/AML avant et après l'inference.
• Optimisation duale : Lagrange multiplier pour les contraintes (par exemple, la proportion d'offers « agressifs » ≤ θ).
• Éthique et fair-use : à l'exclusion des fiches proxy, audit d'impact.

python a = policy.sample(s)
if not passes_guardrails(a, s):
a = safe_fallback(s) # правило/минимальный оффер

9) Architecture de données et Serving

Contour hors ligne

Lakehouse : logs d'impressions/clics/conversions, propensity, cost.
Feature Store (offline) : fiches point-in-time, étiquettes correctes.
Formation : hors ligne RL (CQL/IQL) + simulateurs ; validation IPS/DR.

En ligne/near-real-time

Fichi : fenêtres rapides (1-60 min), signes joueur/session, limites et masques RG/AML.
Serving : gRPC/REST, p95 50-150 ms (personnalisation), itinéraire canarien.
Logs : conservons 'policy _ id', 'propensity', 'slate', 'guard _ mask', le résultat réel.

10) Métriques et expérimentations

Hors ligne : DR/IPS value evaluation, coverage support, divergence du loger.
En ligne : incrément à Net Revenue/LTV, signaux RG (time-to-intervene), taux abuse, CTR/CVR/retraite.
Risque-métriques : CVaR, proportion de violations des guardrails, taux d'intervention RG.
Expériences : A/B/n avec kapping du trafic et « kill-switch », sequential-testing.

11) Cost-engineering et performance

Complexité des actions : limitons la taille du slate/l'espace des offers.
Cache fich/solutions : TTL court pour les états populaires.
Décomposition : deux étapes (génération candidate → re-rank).
Formation hors ligne selon les horaires : retraite quotidienne/hebdomadaire ; en ligne, seulement une adaptation facile (bandits).

12) Exemples (fragments)

python for rollout in rollouts:
A = advantage(rollout, value_fn)
loss_policy  = -E[ clip_ratio(pi, old_pi) A ]
loss_value  = mse(V(s), R)
loss_safety  = λ relu(safety_metric - safety_cap)
loss_total  = loss_policy + c1loss_value + loss_safety + c2entropy(pi)
step_optimizer(loss_total)

python loss_cql = mse(Q(s,a), target) + α (E_{a~π}[Q(s,a)] - E_{a~D}[Q(s,a)])

python scores = model(x)           # предсказанные полезности scores[~allowed_mask] = -inf     # запретные действия a = argmax(scores) if rand()>eps else random_allowed()

13) Processus, rôles et RACI

R (Responsible) : Data Science (modèles RL/bandits), MLOps (plateforme/loging/évaluation), Data Eng (fiches/simulateurs).
A (Accountable): Head of Data / CDO.
C (Consulté) : Conformité/DPO (RG/AML/PII), Juridique (Conditions des Offers), Sécurité (Secrets/KMS), SRE (SLO/Coût), Produit.
I (Informed) : Marketing/CRM, Opérations, Support.

14) Feuille de route pour la mise en œuvre

1. Un bandit contextuel pour sélectionner 1 offer avec des masques RG/AML et le logage de propensity.

2. Évaluation hors ligne IPS/DR limitée à A/B (5-10 % du trafic), kill-switch.

3. Dashboards : valeur (DR), CTR/CVR, métriques RG, violations des guardrails.

• Slate-bandit (N = 3-5 cartes), corrections de position ; two-stage candidate→re-rank.
• Offline RL (IQL/CQL) avec simulateur ; retraite régulière.
• Constrained-RL : limites d'agressivité/fréquence, optimisation duale.

• Politiques d'intervention RG (safe RL) avec des caps et audits stricts.
• Budget-pacing et bidding (enchères) avec restrictions CVaR.
• Adaptation interrégionale, chargeback au coût de l'inference et des offers.

15) Chèque-liste avant la vente

• Les logs contiennent 'policy _ id', 'propensity', masques/restrictions, résultats.
• L'évaluation DR/IPS est stable ; la prise en charge des données est suffisante (overlap avec loger).
• Guardrails : listes d'interdictions, limites de fréquence, cooldown, kill-switch.
• RG/AML/Legal ont convenu des règles ; audit inclus (WORM pour les cas).
• Libération des Canaries et limites de trafic ; surveillance de la valeur/RG/abuse.
• Documentation du prix et des risques ; carte de politique (owner, version, SLA).
• Coût sous contrôle : latency p95, cost/request, taille de slate, cache.

16) Anti-modèles

Explorateur en ligne sans protection et évaluation hors ligne.
La récompense de « click/parier » sans tenir compte de l'abyse et du RG → une politique toxique.
L'absence de propension et d'évaluation causale correcte par les loges.
Trop d'espace d'action, pas de masques/kapping.
Mélange de régions/juridictions sans résidence et sans règlement.
L'absence de kill-switch et de canaries.

17) Résultat

RL donne à la plateforme iGaming des politiques adaptatives qui maximisent la valeur à long terme tout en respectant RG/AML/Legal. La clé d'une mise en œuvre sûre est la méthode offline/conservatrice, l'évaluation causale correcte (IPS/DR), les gardes rigoureux, la récompense transparente, la discipline MLOps et le rollout progressif. Vous obtiendrez ainsi la croissance de Net Revenue/LTV sans compromis de responsabilité et de conformité.