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Comprendre les enjeux de l’informatique quantique

• Pourquoi sans probablement acheter un ordinateur quantique… vous en utiliserez un dans les 5 prochaines années.
• Quelques bases de la physique quantique : les concepts de superposition et d’intrication.
• Passer de l’informatique traditionnelle à l’informatique quantique : passer des bits aux qubits.
• Le concept de suprématie quantique, point de bascule entre l’informatique traditionnelle et l’informatique quantique.
• Les États investissent massivement : Chine, États-Unis, Russie, Canada, France, Royaume-Uni, Pays du Golfe...
• De l’Electronic Numerical Integrator Analyser and Computer (ENIAC) aux premiers ordinateurs quantiques.
• Les enjeux de la création d’un ordinateur quantique : pourquoi est-ce si complexe ?
• Les chiffres du marché potentiel : compilation des principales études des analystes.
• Les composants clés d’un ordinateur quantique, qubits, processeur, portes quantiques, correction d’erreurs, etc.
• L’architecture d’un ordinateur quantique, les contraintes actuelles de consommation énergétique, de coût.
• L’informatique quantique "as a Service", dans le cloud, et accessible au travers d’une plateforme.
• Informatique haute performance (HPC), simulateur quantique, puces neuromorphiques.
• Complémentarité et préparation du développement de l’informatique quantique.
• Les algorithmes quantiques : quelles différences par rapport à l’algorithmique traditionnelle ?

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Les premières applications par secteur d’activité

• Panorama par secteur d’activité des premiers cas d’usage envisagés.
• Finance, transports, communications, santé, énergie… le tour des entreprises qui investissent en informatique quantique.
• Sécurité du système financier, comment les algorithmes RSA et AES pourraient devenir obsolètes, tout comme la blockchain…
• Pourquoi et comment développer de nouveaux systèmes de chiffrement quantique ?
• Cas particulier : l’industrie de défense - comment informatique et télécommunications quantiques représentent-ils des enjeux géostratégiques mondiaux.
• Le coût d’un premier prototype : comment le calculer et comment évaluer le retour sur investissement ?
• L’informatique quantique au service de l’intelligence artificielle, du machine learning, du deep learning, du big data.
• Comment positionner les différentes technologies complémentaires : HPC, supercalculateurs, cloud computing.
• Présentation d’un modèle de maturité permettant de positionner son entreprise.
• Comment préparer une preuve de concept, et identifier un problème à résoudre dans son organisation.
• Premiers retours des entreprises qui ont investi en informatique quantique. Quels sont les problèmes à résoudre ?

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Panorama des acteurs du marché : matériel et logiciel, les tendances

• Matériel (Google, IBM, Microsoft, Alibaba, Amazon, Intel, Fujitsu, Rigetti, D-Wave, Quantum Computing Inc., etc.).
• Les dernières technologies : Microsoft Majorana, D:Wave Advantage, Nvidia, Google Willow, IBM Universal Quantum, Baidu…
• Les principales start-up françaises du quantique : Quandela, Pasqal, Alice & Bob…
• Techniques et méthodes de développement des algorithmes quantiques avec des langages (Q# de Microsoft ou Qiskit d'IBM).
• Différences de programmation avec les langages traditionnels.
• Les solutions de simulation, les plateformes logicielles.
• Panorama des universités avec lesquelles il est possible de travailler.
• Panorama des start-up du secteur.
• Les fonds d’investissement publics et privés spécialisés dans l’informatique quantique.
• Qu’apprendre des premiers échecs dans le domaine ?
• Les tendances probables pour les prochaines années : matériels, logiciels, et services.
• L’informatique quantique au service de la modélisation : la modélisation complexe abordant des problèmes insolubles.
• Les défis que l’informatique quantique peut résoudre : changement climatique, transports, intelligence augmentée.
• Téléportation, superposition, ces principes remettent en cause certaines certitudes de l’humain ?

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Tracer sa feuille de route : veille, formation, prototypes

• Comment définir sa feuille de route : attention, c’est un marathon et non un sprint.
• Mettre en place une veille technologique et stratégique : en déduire une stratégie industrielle.
• Premières actions de formation.
• Qui former, qui recruter dans les prochaines années.
• Définir des PoB (Proofs of Business), qui amèneront à des PoC (Proofs of Concept), les premiers prototypes.
• Les impacts énergétiques, sociétaux et éthiques de l’informatique quantique.
• Pourquoi il est difficile d’anticiper des règles pour un domaine dont on ne connaît pas encore les contours.
• Comment l’informatique quantique permettra-t-elle peut-être de mieux comprendre le monde.
• Comment se connecter aux premières applications concrètes et participer aux recherches : climat, transports, IA.