[TECH AU CARRE] L’informatique quantique n’aura plus de secret pour vous

Trouver des matériaux plus résistants, diminuer les pertes électriques, capturer le C0₂, produire des engrais à moindre coûts énergétiques, découvrir de nouveaux médicaments, optimiser les paramètres d’un modèle de machine learning ou encore optimiser les chaines logistiques… cette liste non exhaustive porte les promesses de l’informatique quantique dont nous allons vous donner les clés à travers une série de vidéos « Tech au Carré ».

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On vous donne les clés de la maison quantique 

Après avoir donné une vue d’ensemble de l’informatique quantique, nous insisterons sur les similitudes et les différences entre un bit et un qubit. Ensuite, nous donnerons les détails et les intuitions de trois algorithmes quantiques fondamentaux : l’algorithme de Grover, l’estimation quantique de phase et l’algorithme de Shor. Enfin, nous expliquerons l’enjeu et le fonctionnement de la compilation quantique, qui permet d’implémenter une opération quantique arbitraire à partir d’un jeu d’instructions élémentaires.

Certains de ces algorithmes seront illustrés par des extraits de code Q#. Pour une expérience pratique de programmation quantique, il vous sera possible de suivre ce module Learn. Une pratique qui pourra être approfondie à l’aide de katas quantiques.

Une variété de ressources qui vous permettront de vous familiariser avec l’informatique quantique à votre propre rythme et de façon concrète.

Episode 1 : Qu’est ce qu’un ordinateur quantique ?

 

Episode 2 : Qubit VS Bit Aléatoire

Episode 3 : L’algorithme quantique de Grover

 

Episode 4 : L’estimation quantique de phase

Episode 5 : L’algorithme quantique de Shor

Episode 6 : la compilation quantique

Une vision née dans les années 80 !

Ce sont les physiciens Richard Feynman et David Deutsch qui ont eu la première vision d’un ordinateur quantique dans les années 80. Très vite, de nombreux algorithmes quantiques sont inventés une décennie plus tard. Parmi ces derniers, l’algorithme de factorisation de Shor, l’estimation quantique de phase de Kitaev  ou encore l’algorithme de recherche de Grover figurent parmi les plus connus.

Bien que le phénomène « quantique » ait germé il y a près d’un demi-siècle, c’est pourtant aujourd’hui que le domaine connait un véritable essor. Pourquoi ? Principalement grâce aux progrès majeurs dans le développement de hardware quantique. Bien que l’équivalent quantique du transistor ne soit pas encore connu, de nombreux supports physiques d’informations quantique existent déjà. Ions piégés, atomes froids, centres NV, qubits (contraction de quantum bits) photoniques, qubits supraconducteurs et qubits topologiques font partie des supports physiques les plus prometteurs. Avec ces avancées, les années 2020 pourraient bien marquer un tournant pour l’informatique quantique, en la faisant passer du statut de projet de R&D vers celui d’outil de résolution de problèmes industriels.

Avec cette série de vidéos nous allons vous accompagner dans la compréhension des algorithmes quantiques fondamentaux. En effet, de façon surprenante, une poignée d’algorithmes quantiques est à l’origine de la quasi-totalité des promesses de cette nouvelle technologie. Ces derniers ne manipulent pas de la mémoire classique sous la forme de bits mais de la mémoire quantique constituée de qubits. Comme un bit, un qubit est composé de deux états, qu’on note généralement 0 et 1. Il possède par ailleurs la particularité de pouvoir être dans des états de superposition, c’est-à-dire 0 avec un certain poids et 1 avec un autre poids.

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