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Formation Informatique Quantique : Fondamentaux de la programmation quantique

Enjeux métiers et théorie de l'informatique quantique
Durée 2 jours
Niveau Fondamental
Classe à distance
Possible

Vous pouvez suivre cette formation en direct depuis votre domicile ou votre lieu de travail. Plus d'informations sur notre solution de classe à distance...

Référence QANT
Éligible CPF Non

L’informatique quantique représente une révolution technologique qui bouleverse notre façon de traiter l’information. Contrairement aux ordinateurs classiques qui manipulent des bits binaires, les ordinateurs quantiques s’appuient sur des qubits, capables d’exister simultanément dans plusieurs états grâce au phénomène de superposition. Cette capacité permet d’accélérer considérablement certains calculs, ouvrant la voie à des applications prometteuses dans des domaines comme l’optimisation, la cryptographie et l’intelligence artificielle.

Mais le véritable atout de l’informatique quantique réside dans l’intrication, un phénomène par lequel des qubits interconnectés influencent mutuellement leur état, quelle que soit la distance qui les sépare. Cette propriété, couplée à des algorithmes spécialisés, permet d’exploiter une puissance de calcul exponentielle. Pour explorer ces concepts, des outils comme Qiskit, une bibliothèque open-source développée par IBM, offrent un environnement idéal pour concevoir et exécuter des circuits quantiques, facilitant l’expérimentation et l’apprentissage.

L’un des domaines les plus prometteurs est le Quantum Machine Learning (QML), qui combine la puissance des qubits et des modèles d’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes avec une rapidité inégalée. De l’optimisation logistique aux simulations financières, le potentiel du QML commence tout juste à être exploré. Grâce aux récents progrès des technologies et à des plateformes comme Microsoft Quantum, les entreprises s’intéressent de plus en plus à l’adoption du quantique, anticipant les impacts stratégiques de cette avancée.

Si l’informatique quantique en est encore à ses débuts, son évolution rapide promet de transformer de nombreux secteurs. Comprendre ses fondamentaux dès aujourd’hui, en expérimentant avec Qiskit et en découvrant les cas d’usage du QML, est une première étape essentielle pour appréhender les enjeux de demain.

Objectif opérationnel :

Connaître le fonctionnement et les différentes applications de l'informatique quantique en entreprise.

Objectifs pédagogiques :

À l'issue de cette formation Informatique Quantique, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :

  • Comprendre les fondamentaux de l'informatique quantique
  • Être capable de programmer des algorithmes quantiques avec Qiskit
  • Connaître les principes et applications du Quantum Machine Learning (QML)
  • Évaluer les enjeux et opportunités de l'informatique quantique pour les entreprises

Public :

Ce cours s'adresse principalement aux développeurs, chercheurs ou ingénieurs amenés à participer à un projet quantique. Elle intéressera également les directions générales ou stratégiques soucieuses de comprendre les apports de l'informatique quantique au sein de leur organisation.

Prérequis :

Bien que cette formation ne nécessite aucun strict prérequis, des connaissances en mathématiques (probabilité, statistiques et algèbre linéaire) faciliteront la compréhension de certains concepts abordés durant la formation.

Jour 1

Introduction à l'informatique quantique

Présentation des concepts fondamentaux de l'informatique quantique
Différences clés entre la programmation classique et quantique
Applications potentielles de l'informatique quantique dans différents secteurs (finance, logistique, cryptographie)
Positionnement de l'informatique quantique par rapport à l'informatique classique

Principes de la physique quantique appliqués à l'informatique

Superposition : explication du phénomène et son impact sur le calcul quantique
Intrication : principe et son exploitation dans le traitement de l'information
Mesure quantique : impact de l'observation sur les qubits et conséquences sur les algorithmes
Comparaison avec les principes informatiques classiques

Qubits et circuits quantiques

Définition et fonctionnement des qubits
Portes logiques quantiques : X, H, CZ et leur rôle dans les circuits quantiques
Assemblage de circuits quantiques et exécution sur simulateurs
Différences entre un circuit quantique et un circuit logique classique

Comparaison avec la programmation classique

Bits vs Qubits : différences fondamentales et implications
Structures de données classiques vs structures quantiques
Paradigmes de programmation : déterminisme vs probabilité
Exemples de tâches classiques et leurs équivalents en informatique quantique
Travaux pratiques : Simulation de circuits quantiques avec QiskitInstallation et configuration de Qiskit
Création et exécution de circuits quantiques simples
Observation des résultats et interprétation des sorties
Comparaison avec un algorithme équivalent en programmation classique
Jour 2

Algorithmes quantiques majeurs

Algorithme de Grover : principe de recherche rapide et cas d'utilisation
Algorithme de Shor : factorisation et impact sur la cryptographie
Comparaison avec des algorithmes classiques équivalents
Limites actuelles des algorithmes quantiques et perspectives d'amélioration

Optimisation des circuits quantiques

Techniques de réduction de la profondeur des circuits
Stratégies d'optimisation pour minimiser les erreurs quantiques
Gestion des ressources et des qubits disponibles sur un ordinateur quantique
Comparaison avec les stratégies d'optimisation en programmation classique
Cas d’usage : Optimisation et recherche opérationnelleRésolution du problème du sac à dos en version classique et quantique
Comparaison des performances et des temps d’exécution
Identification des cas où l'informatique quantique surpasse le classique
Discussion sur les limites pratiques et les améliorations possibles

Introduction au Quantum Machine Learning (QML)

Présentation des concepts de l'apprentissage automatique quantique
Différences entre Machine Learning classique et quantique
Cas d'usage : classification, reconnaissance de motifs et optimisation
Perspectives d'évolution du QML et enjeux industriels
Atelier pratique : Implémentation d’un modèle de QML avec QiskitImplémentation d’un classificateur quantique variationnel (VQC)
Comparaison avec un modèle d’apprentissage automatique classique
Optimisation et évaluation des performances du modèle quantique
Tests sur différents backends quantiques et discussion des résultats

Adoption de l’informatique quantique et perspectives futures

Enjeux techniques et économiques de l’adoption du quantique
Opportunités dans les industries : finance, cybersécurité, logistique
Comparaison des performances entre solutions classiques et quantiques sur divers cas d’usage
Discussion ouverte sur l’avenir de la programmation quantique et anticipation des prochaines évolutions technologiques
Date de mise à jour du programme : 07/03/2025

Dates et lieux

Du 13 au 14 octobre 2025
Lieu
Distanciel
Durée
2 jrs
1790 € HT
Du 13 au 14 octobre 2025
Lieu
Paris
Durée
2 jrs
1790 € HT

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