L'article présente une étude sur l'entraînement de robots à trier les déchets en utilisant l'apprentissage par renforcement (RL). Les chercheurs ont déployé 23 robots dans des bureaux de Google pour apprendre à classer correctement les déchets en recyclables, compostables et autres détritus. Pour aider les robots à apprendre, ils ont utilisé différentes méthodes: des stratégies simples et préconçues servant de point de départ pour l'apprentissage des robots. Bien que ces politiques aient un faible taux de réussite, elles fournissent une expérience initiale pour commencer à apprendre des comportements plus complexes, des simulations, des entraînements en conditions réelles dans des "salles de classe robotiques" et des données collectées sur le terrain par les robots eux-mêmes. L'objectif de cette étude est d'améliorer le tri des déchets en enseignant aux robots comment gérer correctement les différents types de déchets, réduisant ainsi les erreurs courantes qui peuvent entraîner des problèmes environnementaux.