Maîtriser les algorithmes quantiques et leurs usages

Apprenez à concevoir, programmer et évaluer des algorithmes quantiques appliqués à des problématiques concrètes

L’informatique quantique ouvre de nouvelles perspectives en optimisation, intelligence artificielle, simulation et cryptographie.
Ce programme intensif de 5 jours permet de concevoir, implémenter et évaluer des algorithmes quantiques appliqués à des problématiques concrètes.
Sans prérequis en physique quantique, il combine fondements théoriques, cas d’usage et expérimentation.
Grâce à de nombreux travaux pratiques sous IBM Qiskit, les participants développent et analysent leurs propres algorithmes quantiques.

Objectifs pédagogiques :

À l’issue de la formation, les participants seront capables de :

• Maîtriser le formalisme quantique utilisé dans la conception des algorithmes quantiques
• Comprendre le principe de fonctionnement des algorithmes quantiques et des approches hybrides
• Implémenter des algorithmes quantiques à l’aide d’outils de programmation dédiés tels que la librairie Python IBM Qiskit et les exécuter au moyen d’un émulateur ou d’un ordinateur quantique réel
• Connaître les principaux algorithmes quantiques et méthodes hybrides dédiés notamment à l’optimisation et au machine learning
• Évaluer les performances et les limites des processeurs quantiques actuels dans des contextes applicatifs réels
• Développer une démarche expérimentale permettant de concevoir, tester et analyser des applications quantiques innovantes

Public & conditions d’accès

Cette formation s’adresse à des professionnels possédant une solide culture scientifique ou informatique et souhaitant développer une expertise en algorithmie quantique. Elle est particulièrement adaptée aux profils amenés à concevoir des algorithmes avancés ou à explorer de nouveaux paradigmes de calcul pour des applications de recherche ou d’innovation.
Elle s’adresse notamment à :

• Experts en Machine Learning souhaitant être initiés aux approches Quantum Machine Learning (QML)
• Experts en recherche opérationnelle souhaitant comprendre comment un ordinateur quantique peut résoudre des problèmes d’optimisation
• Chercheurs et enseignants chercheurs désireux de découvrir comment appliquer le calcul quantique au sein de leur thématique de recherche
• Ingénieurs et autres profils scientifiques intéressés par comprendre un nouveau paradigme de calcul

Prérequis :

Contrairement aux idées reçues, aucune connaissance préalable en physique quantique n’est nécessaire pour suivre cette formation.
Les participants devront en revanche disposer :

Modalités, évaluation & validation

Modalités pédagogiques :

Cette formation repose sur une pédagogie immersive, combinant excellence scientifique et expérimentation pratique. Chaque notion théorique est immédiatement mise en œuvre afin de favoriser une appropriation progressive des concepts et des outils. Le programme alterne entre :

• Exposés interactifs
• Démonstrations techniques
• Travaux pratiques individuels et en groupe
• programmation sous Python avec IBM Qiskit
• Etudes de cas inspirées de problématiques industrielles
• Ateliers de conception d’algorithmes quantiques
• Echanges entre participants et intervenant

Les participants développent progressivement leurs propres programmes, qu’ils pourront réutiliser et enrichir à l’issue de la formation.

Évaluation :

Les compétences sont évaluées tout au long de la formation à travers :

• La réalisation des travaux pratiques
• L’implémentation d’algorithmes quantiques
• La participation aux ateliers collaboratifs

L’évaluation porte à la fois sur la compréhension des concepts, la qualité de l’implémentation, la capacité d’analyse des résultats et la pertinence des choix algorithmiques.

Validation :

Une Attestation d’Acquisition des Compétences (AACE) de l’EPITA, est délivrée aux participants ayant validé l’ensemble des compétences visées par le programme.

Responsable pédagogique

Programme

Module 1 — Comprendre l’informatique quantique et ses fondements

Panorama des technologies quantiques, cas d’usage industriels, impacts sur la cybersécurité, écosystème mondial et feuilles de route technologiques. Introduction au formalisme quantique : qubits, superposition, portes, mesures et circuits.

Module 2 — Programmer ses premiers algorithmes quantiques

Approfondissement du formalisme quantique et découverte de l’algorithme de recherche de Grover. Prise en main d’IBM Quantum et Qiskit, puis implémentation de premiers circuits et algorithmes quantiques.

Module 3 — Résoudre des problèmes d’optimisation avec le quantique

Introduction à l’optimisation quantique à travers le problème Max-Cut, les modèles d’Ising et l’algorithme QAOA. Implémentation pratique d’un algorithme d’optimisation avec Qiskit.

Module 4 — Explorer l’optimisation avancée et le Quantum Machine Learning

Formulation QUBO, utilisation de Qiskit Optimization et application à des problématiques issues de secteurs tels que la finance, l’énergie, la chimie ou la supply chain. Introduction aux Quantum Neural Networks (QNN) et mise en œuvre d’un premier problème de classification.

Module 5 — Concevoir les applications quantiques de demain

Approfondissement du Quantum Machine Learning avec les Quantum Kernels et l’algorithme QSVM. Analyse des perspectives applicatives à court, moyen et long termes et identification des opportunités de mise en pratique au sein de son organisation.

Accessibilité :

Cette formation est accessible aux personnes en situation de handicap. Contactez notre référent handicap pour étudier les aménagements possibles : [email protected].