Apprentissage automatique quantique

APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE QUANTIQUE

Algorithmes hybrides classiques et quantiques

Aujourd’hui, le QML vit à l’ère hybride, où les processeurs quantiques fonctionnent aux côtés des GPU et des CPU. Dans cette configuration, le dispositif quantique agit comme un coprocesseur IA, améliorant les performances en matière d’entraînement et d’inférence. Cette approche hybride s’avère déjà prometteuse dans des domaines tels que la reconnaissance de formes, l’IA générative et même les architectures de nouvelle génération telles que les Visual Transformers, laissant entrevoir la manière dont le QML transformera les futurs systèmes d’IA.

Feuille de route pour la technologie quantique

De l'accélération d'aujourd'hui à l'échelle de demain

Nous sommes dans l’ère hybride de l’apprentissage automatique quantique : les processeurs quantiques accélèrent déjà l’entraînement et enrichissent les flux de travail de l’IA lorsqu’ils sont associés à du matériel classique. Ces premiers algorithmes montrent des résultats prometteurs en classification, en IA générative, en apprentissage par renforcement, et plus encore.

La prochaine étape importante est l’informatique quantique tolérante aux pannes, où des systèmes fiables à grande échelle permettront de déployer des modèles améliorés par la technologie quantique dans tous les secteurs industriels. Cela est au cœur de la feuille de route de Quandela : passer de l’accélération des tâches actuelles à la mise en place d’une intelligence quantique à l’échelle industrielle demain.

Parallèlement, des méthodes inspirées de la physique quantique font également leur apparition : il s’agit de techniques classiques qui adoptent les principes de conception quantiques. Elles créent de la valeur aujourd’hui, tout en préparant les organisations à une transition en douceur vers le matériel quantique.

QML Advantages

Accélérer l'IA &amp ; Enrichir les résultats

L'apprentissage automatique quantique n'est pas seulement une question d'avenir : il commence déjà à accélérer les performances et à enrichir les modèles d'IA aujourd'hui. À mesure que la technologie se développe, ces avantages deviendront encore plus importants :

1. Précision accrue
   Les modèles quantiques capturent les corrélations que les algorithmes classiques négligent souvent, améliorant ainsi la précision des tâches de classification, de prédiction et de génération.
2. Efficacité des ressources
   Les couches quantiques peuvent améliorer la précision sans toujours nécessiter un nombre considérable de paramètres. Cela ouvre la voie à plus petit, plus compact des modèles qui offrent des performances comparables ou supérieures — une voie vers une IA plus légère.
3. Intelligence évolutive
   Les modèles quantiques peuvent représenter des espaces de données beaucoup plus riches que les modèles classiques, ouvrant ainsi la voie à la gestion de corrélations plus complexes à mesure que l'IA évolue.
4. Convergence plus rapide
   Les routines hybrides quantiques-classiques peuvent atteindre la précision cible dans moins d'itérations ou avec ensembles de données plus petits que les méthodes purement classiques, réduisant ainsi l'effort nécessaire pour former des modèles avancés.
5. Réduction de la consommation d'énergie
   Les processeurs photoniques de Quandela consomment nettement moins d'énergie que les entraînements basés sur les GPU, offrant ainsi un avantage tangible. avantage énergétique pour les charges de travail intensives en matière d'IA.

Cadre d'apprentissage machine quantique

MerLin : rendre QML pratique aujourd'hui

Quandela a développé MerLin afin de mettre l’apprentissage automatique quantique directement à la disposition des professionnels de l’IA. Il s’agit d’un framework accéléré par GPU qui facilite l’intégration de modèles quantiques dans les flux de travail quotidiens.

MerLin est conçu pour les data scientists et les ingénieurs ML :

• Environnement familier – fonctionne parfaitement avec les bibliothèques d’apprentissage automatique courantes.
• Prêt pour l’hybride – conçu pour le prototypage rapide d’architectures quantiques-classiques.
• Évolutif – fonctionnent aujourd’hui sur des simulateurs et sur de véritables processeurs quantiques via Quandela Cloud.

Avec MerLin, QML passe de la recherche à la pratique : il accélère la formation, enrichit les modèles et prépare les équipes à l'avenir quantique.

L'avenir quantique de l'IA

La prochaine génération : accélérée, enrichie, prête pour le quantique

L’apprentissage automatique quantique n’est pas seulement une avancée progressive pour l’IA, c’est une nouvelle base pour les systèmes intelligents. À mesure que les ordinateurs quantiques photoniques évoluent vers la tolérance aux pannes, l’apprentissage automatique quantique permettra de disposer d’une IA non seulement plus intelligente, mais aussi plus efficace et plus durable.

APPLICATIONS INDUSTRIELLES

Le QML est déjà exploré dans les industries où les modèles d’IA se heurtent à des limites en termes de précision, d’évolutivité ou de coût énergétique. De la finance (évaluation des risques) à l’énergie (découverte de matériaux) en passant par la mobilité (systèmes de vision autonomes), Quandela travaille avec des partenaires pour introduire des méthodes hybrides quantiques-classiques dans les flux de travail du monde réel. Ces collaborations montrent comment QML passe de la recherche à la pratique.