Enseignements universitaires

Qounselor assure des enseignements universitaires de niveau Master consacrés à la découverte des applications des ordinateurs quantiques et à l’analyse critique de leurs performances.

Exemple d'enseignement mené à l'ESILV

Objectifs de l’enseignement

L’objectif de cet enseignement est d’introduire différentes méthodes de résolution quantique pour des problèmes d’optimisation combinatoire :

  • Approches analogiques
  • Algorithmes variationnels
  • Recherche non structurée

L’enseignement met l’accent sur la comparaison des résultats obtenus à l'aide des machines quantiques et méthodes classiques, afin d’analyser de manière critique les performances et les limites des algorithmes et plateformes matérielles quantiques actuels.

Qounselor's research themes
Use cases

Contenu pédagogique

Le programme couvre la formulation de problèmes QUBO (optimisation binaire quadratique sans contraintes) ainsi que certaines méthodes utilisées en combinatoire classique telles que des heuristiques (recuit simulé, recherche Tabu) et méthodes déterministes (séparation et évaluation). Des méthodes de combinatoire quantiques sont ensuite introduites: calcul adiabatique, recuit quantique, algorithmes variationnels (QAOA) et algorithme de Grover.

Les séances alternent entre éléments théoriques, exercices et implémentations pratiques sur ordinateur, avec des expérimentations sur émulateurs, simulateurs et matériel quantique réel.

Approche pratique

L’enseignement est orienté projet. Les étudiants développent progressivement une librairie d’algorithmes classiques et quantiques pour résoudre des problèmes d’optimisation combinatoire. Cette approche permet de revoir les concepts théoriques par la pratique et d’identifier les limitations des ordinateurs quantiques actuels (bruit, coûts de compilation ...)

Drawing illustrating pre-coding and post-coding vector using a quantum computer for transmission in noisy channels
Compétences développées

Compétences développées

À l’issue du cours, les étudiants sont capables de formuler un problème d’optimisation sous forme QUBO, d’implémenter plusieurs méthodes de résolution classiques et quantiques, et d’analyser leurs performances de manière critique. L’enseignement vise ainsi à former des profils capables d’évaluer concrètement l’intérêt des technologies quantiques pour des cas d’usage applicatifs.

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