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Presentation
Georges Usbelger
- Advanced Analytics & Quantum Computing Leader
- Development of Academic / Research Relations
Notre perception de la realite


3 phenomenes importants

Superposition d’etat:
Exemple: on est dans un cinema et avant de choisir une place, on est sur toutes les places en meme temps. (chat de Schrodinger)
En passant a l’echelle macroscopique, on perd toutes ces proprietes. (decoherence)
Intrication: Si on rapproche 2 particules, elles vont echanger des informations et devenir la particule AB. Si une perturbation arrive sur une des particules, peu importe la distance entre les 2 particules, l’autre particule aura la meme perturbation. (contredit la vitesse max qui est la vitesse de la lumiere)
Histoire de l’ordinateur quantique

A partir de 2016, IBM a pu developper le premier processeur quantique.
Information binaire

Rajouter un Qbits multiplie le nombre de configurations possibles par 2.
D’un point de vue algorithmique
Si on ecrit un algo capable d’exploiter les capacites quantique, l’algorithme va se “diffuser” le long des chemins possibles

Applications types d’evaluation/decision eligibles avec l’informatique quantique


Apport de l’IA et de l’informatique quantique pour la valeur metier

Applications eligibles par industrie
- R&D
- Molecular Simulation et Quantum Chemistry
- Material Sciences
- Banques
- Risques (Methode de Monte Carlo)
- Gestion de portefeuilles
- Energie/Telecom/Transport
- Sante
- Defense & securite
Elaboration de molecules de synthese
Le qubit et ses proprietes

Principales portes quantiques

Le qubit et sa representatin sur la sphere de Bloch

Port de Hadamard
Permet d’engendrer la superposition d’etat

Port CNOT
Permet d’associer 2 qubits

Le “parallelisme” quantique
C’est l’association des 2 portes precedentes

Criteres de David DiVincenzo

Technologie quantique


Developement Roadmap IBM

Quantum volume

IBM is builiding the larger ecosystem to ensure sucess

IBM Q experience


IBM Q Quantum Experience

Une nouvelle ere

Du descriptif au prescriptif

La classification non hierarchique de type k-means

Les SVM

Reseau de neurones

Formations
