L'apprentissage par imitation (AI), proposé en 2010, est une méthode permettant d'acquérir des stratégies en s'appuyant sur des démonstrations d'experts. Contrairement à l'apprentissage par renforcement traditionnel, l'AI ne nécessite pas de fonction de récompense explicite. Il apprend directement ce qu'il faut faire en fonction des actions des experts.

L'apprentissage par imitation comprend principalement plusieurs méthodes telles que le clonage comportemental, l'apprentissage par renforcement inverse, l'algorithme DAgger et l'apprentissage par imitation antagoniste génératif, et est largement utilisé dans de nombreux domaines tels que la conduite autonome et le contrôle des robots.