L’utilisation de cet algorithme apporte plusieurs avantages majeurs. Tout d’abord, comme évoqué précédemment, la contrainte de proximité contribue significativement à la stabilité de l’entraînement. Elle évite les changements brusques qui risqueraient de compromettre la convergence de l’algorithme. De plus, PPO excelle dans la gestion d’espaces étendus et permet aux agents de traiter des environnements complexes avec des actions nombreuses et diversifiées. Sa flexibilité le rend également adaptable à une large variété de tâches de Reinforcement Learning et de secteurs d’application. Pour mieux illustrer ses avantages, comparons-le maintenant avec d’autres algorithmes.