Selective Reincarnation introduit un mécanisme d'entraînement basé sur une population dynamique, adapté au renforcement multi-agent. La performance de chaque agent est régulièrement évaluée par rapport à des seuils prédéfinis. Lorsqu'un agent tombe en dessous de la performance de ses pairs, ses poids sont réinitialisés à ceux de l'agent actuel le mieux performant, le réincarnant ainsi avec des comportements éprouvés. Cette approche maintient la diversité en ne réinitialisant que les agents sous-performants, minimisant ainsi les resets destructeurs tout en orientant l'exploration vers des politiques à haute récompense. En permettant une héritage ciblé des paramètres du réseau neuronal, la pipeline réduit la variance et accélère la convergence dans des environnements multi-agent coopératifs ou compétitifs. Compatible avec tout algorithme MARL basé sur la gradient de politique, l'implémentation s'intègre parfaitement dans les workflows basés sur PyTorch et inclut des hyperparamètres configurables pour la fréquence d'évaluation, les critères de sélection et le réglage de la stratégie de reset.