- Étape 1 : Installer le package via pip : pip install beer-game-env
- Étape 2 : Importer l'environnement : from beer_game_env import BeerGameEnv
- Étape 3 : Instancier l'environnement : env = BeerGameEnv()
- Étape 4 : Utiliser la boucle Gym standard : obs = env.reset(), action = agent.predict(obs), obs, reward, done, info = env.step(action)
- Étape 5 : Former ou évaluer des agents en utilisant n'importe quel framework RL compatible Gym