Développement et évaluation d’algorithmes d’apprentissage automatique quantique pour l’ordinateur quantique photonique

Quandela est une entreprise pionnière dans le développement d’ordinateurs quantiques photoniques fulstack, intégrant matériel, logiciel et accès cloud [1]. Ses activités couvrent la conception de sources de photons uniques, la fabrication de processeurs photoniques, ainsi que le développement de plateformes logicielles comme Perceval [2] ou MerLin pour la programmation et la simulation quantique.

L’un des défis majeurs auxquels Quandela est confrontée est la mise à l’échelle efficace de ses architectures quantiques. Cela nécessite le développement de méthodologies de benchmarking robustes, capables d évaluer les performances globales de la pile matérielle et logicielle, y compris les algorithmes d’apprentissage automatique quantique (QML) [3]. Ce projet de stage contribuera à adapter et à tester des algorithmes de QML sur les processeurs photoniques de Quandela, afin de mesurer leurs performances réelles et de mieux comprendre leurs limites dans un contexte NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) [4,5].

Les retombées attendues sont à la fois scientifiques, économiques et sociales : le projet renforcera la position de Quandela comme acteur de référence dans l’informatique quantique photonique, tout en ouvrant la voie à des applications durables de l’intelligence artificielle quantique, plus économes en énergie et moins dépendantes des grands centres de calcul classiques.

Faculty Supervisor:

Cunlu Zhou

Student:

Partner:

Quandela

Discipline:

Physics

Sector:

Information and cultural industries

University:

Université de Sherbrooke

Program: