- Étape 1 : Clonez le dépôt PLE depuis GitHub
- Étape 2 : Installez les dépendances via pip install -r requirements.txt
- Étape 3 : Importez PLE et sélectionnez un environnement de jeu
- Étape 4 : Enveloppez l'environnement avec Gym ou une interface d'agent personnalisée
- Étape 5 : Configurez les paramètres d'observation, d'action et de récompense
- Étape 6 : Entraînez votre agent RL avec votre bibliothèque préférée
- Étape 7 : Surveillez les métriques d'entraînement et visualisez le rendu de l'environnement
- Étape 8 : Personnalisez ou ajoutez de nouveaux scénarios de jeu selon les besoins