Dans le domaine des signaux-systèmes il est possible d'associer ou commuter deux systèmes de traitement (1) et (2), au moyen d'un signal binaire de contrôle, afin de sélectionner parmi deux architectures de traitement, par exemple deux ordonnancements causaux (1)-(2) ou (2)-(1) s'appliquant au signal à traiter. En quantique, une faculté nouvelle réside dans la possibilité de placer le signal de contrôle dans une superposition quantique. On peut réaliser ainsi une superposition de systèmes à la fois dans l'ordre causal (1)-(2) et (2)-(1) pour l'interaction avec le signal à traiter. Ceci donne accès à des associations de systèmes de traitement spécifiquement quantiques, dotées de propriétés nouvelles, inaccessibles aux systèmes isolés ou associés classiquement. Nous présentons ici cette possibilité nouvelle pour le traitement du signal quantique et l'illustrons sur une tâche d'estimation paramétrique à partir d'un signal bruité, en montrant notamment des bénéfices spécifiques comme la capacité d'extraire de l'information avec un signal sonde d'entrée complètement dépolarisé.
Dans le domaine des signaux-systèmes il est possible d'associer ou commuter deux systèmes de traitement (1) et (2), au moyen d'un signal binaire de contrôle, afin de sélectionner parmi deux architectures de traitement, par exemple deux ordonnancements causaux (1)-(2) ou (2)-(1) s'appliquant au signal à traiter. En quantique, une faculté nouvelle réside dans la possibilité de placer le signal de contrôle dans une superposition quantique. On peut réaliser ainsi une superposition de systèmes à la fois dans l'ordre causal (1)-(2) et (2)-(1) pour l'interaction avec le signal à traiter. Ceci donne accès à des associations de systèmes de traitement spécifiquement quantiques, dotées de propriétés nouvelles, inaccessibles aux systèmes isolés ou associés classiquement. Nous présentons ici cette possibilité nouvelle pour le traitement du signal quantique et l'illustrons sur une tâche d'estimation paramétrique à partir d'un signal bruité, en montrant notamment des bénéfices spécifiques comme la capacité d'extraire de l'information avec un signal sonde d'entrée complètement dépolarisé.
Nous examinons ici des problématiques standards du traitement du signal, comme la détection de signaux dans le bruit, l'estimation paramétrique à partir de signaux bruités, la transmission d'information sur un canal bruité, mais dans un cadre quantique. Nous suivons plus spécialement un fil conducteur spécifique, déjà bien développé en classique, et constitué par les effets de bruit utile ou phénomène de résonance stochastique – des situations de traitement du signal ou de l'information en présence de bruit, où la performance ne se dégrade pas de façon monotone lorsque le niveau du bruit augmente, mais au contraire où l'augmentation du bruit peut se révéler bénéfique au traitement. En présence de signaux et bruits quantiques, nous mettons ainsi en évidence la possibilité de tels effets de résonance stochastique, dans des tâches de détection, d'estimation ou de transmission de signal. Dans ces études de traitement du signal quantique, nous rencontrons également une propriété spécifiquement quantique constituée par l'intrication. Nous approfondissons aussi l'apport de l'intrication, avec des bénéfices purement quantiques inaccessibles en classique, obtenus pour les tâches de traitement du signal en présence de bruit que nous étudions. Nous considérons aussi des signaux à deux dimensions pouvant s'apparenter à du traitement numérique d'images en quantique. Les études de traitement du signal quantique développées ici sont principalement théoriques et numériques. En complément, nous présentons des mises en œuvre expérimentales que nous avons pu réaliser grâce à un processeur quantique rendu accessible en ligne par la compagnie IBM (processeur IBM Q 14 Melbourne à 14 qubits).
Nous examinons ici des problématiques standards du traitement du signal, comme la détection de signaux dans le bruit, l'estimation paramétrique à partir de signaux bruités, la transmission d'information sur un canal bruité, mais dans un cadre quantique. Nous suivons plus spécialement un fil conducteur spécifique, déjà bien développé en classique, et constitué par les effets de bruit utile ou phénomène de résonance stochastique – des situations de traitement du signal ou de l'information en présence de bruit, où la performance ne se dégrade pas de façon monotone lorsque le niveau du bruit augmente, mais au contraire où l'augmentation du bruit peut se révéler bénéfique au traitement. En présence de signaux et bruits quantiques, nous mettons ainsi en évidence la possibilité de tels effets de résonance stochastique, dans des tâches de détection, d'estimation ou de transmission de signal. Dans ces études de traitement du signal quantique, nous rencontrons également une propriété spécifiquement quantique constituée par l'intrication. Nous approfondissons aussi l'apport de l'intrication, avec des bénéfices purement quantiques inaccessibles en classique, obtenus pour les tâches de traitement du signal en présence de bruit que nous étudions. Nous considérons aussi des signaux à deux dimensions pouvant s'apparenter à du traitement numérique d'images en quantique. Les études de traitement du signal quantique développées ici sont principalement théoriques et numériques. En complément, nous présentons des mises en œuvre expérimentales que nous avons pu réaliser grâce à un processeur quantique rendu accessible en ligne par la compagnie IBM (processeur IBM Q 14 Melbourne à 14 qubits).
Les systèmes quantiques ont le potentiel d'améliorer les techniques informatiques classiques de pointe, grâce à des propriétés telles que la superposition et l'intrication. Leur combinaison avec des cadres d'intelligence artificielle pourrait améliorer de nombreux domaines du traitement des données quantiques, tels que la reconnaissance automatique des états quantiques et le contrôle des dispositifs quantiques. Malgré des résultats prometteurs obtenus avec les réseaux de neurones quantiques, des défis majeurs subsistent : (i) la mise en œuvre d'architectures comportant un grand nombre de neurones et de paramètres entraînables sur le matériel quantique actuel, et (ii) l'entraînement fiable de ces modèles, où des problèmes tels que les 'barren plateau' dans les fonction de coût peuvent supprimer les gradients et entraver l'apprentissage.En effet, la résolution de tâches complexes nécessite un grand nombre de neurones densément connectés par de nombreux paramètres entraînables, ce qui est difficile à réaliser sur du matériel quantique.Dans cette thèse, nous envisageons la mise en œuvre de réseaux de neurones quantiques avec des modes bosoniques couplés. Nous obtenons un grand nombre de neurones en considérant les probabilités d'état de Fock comme caractéristiques de sortie, et des paramètres entraînables en couplant paramétriquement les modes, grâce à différents processus de mélange à trois ondes tels que la conversion cohérente de photons et le squeezing entre deux modes. Afin d'entraîner le système quantique, nous explorons deux approches : (i) le calcul par réservoir, qui contourne l'entraînement des paramètres physiques, et (ii) l'entraînement direct des couplages paramétriques par descente de gradient. La dynamique intrinsèque des modes bosoniques étant linéaire, la non-linéarité ne provient que des mesures d'états de Fock. Nous constatons que cette non-linéarité induite par la mesure est remarquablement expressive : en utilisant seulement deux oscillateurs quantiques, nous pouvons extraire un ensemble suffisant de caractéristiques non linéaires pour apprendre des tâches qui nécessitent généralement environ 20 neurones dans un réseau classique, notamment la classification de signaux sinus/carré et la prédiction de séries temporelles Mackey-Glass.Cependant, le calcul quantique par réservoir se heurte à deux limites principales : comme tous les poids entraînables résident uniquement dans le post-traitement classique des résultats de mesure, obtenir de bonnes performances nécessite de mesurer un grand nombre de caractéristiques, et son expressivité est limitée par son architecture monocouche. Pour remédier à cela, nous entraînons directement les paramètres de mélange à trois ondes; pour une simulation efficace, nous limitons la dynamique interne aux modes gaussiens et utilisons la rétro-propagation pour l'optimisation. Nous montrons que cette approche apprend efficacement : bien que le nombre de paramètres entraînables évolue linéairement avec le nombre de modes, le nombre de caractéristiques mesurées requis baisse par rapport au calcul par réservoir, l'expressivité augmente et, avec le même nombre de modes, nous résolvons des tâches plus difficiles que la base de référence du réservoir.Cette thèse a démontré que les réseaux de neurones quantiques bosoniques constituent une voie prometteuse vers un apprentissage efficace sur le plan matériel et a fourni des outils théoriques permettant de comprendre comment ils apprennent, et améliorer leurs performances. À l'avenir, l'addition dans l'Hamiltonien de non-linéarités d'ordre supérieur telles que les processus Kerr permettrait de pousser le système au-delà du régime gaussien, libérant ainsi des ressources non gaussiennes et un espace de caractéristiques effectif plus vaste. Dans une perspective plus large, il sera important d'étudier leur susceptibilité aux barren plateaus et d'identifier les conditions dans lesquelles le dimensionnement du gradient reste favorable.
Bruit et capacité d'apprentissage en apprentissage automatique quantique Cette thèse est consacrée à l'exploration de l'interface entre l'informatique quantique et l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur les effets du bruit et de la décohérence. Dans la première partie, nous étudions l'utilisation de systèmes quantiques ouverts pour la réalisation de tâches classiques de reconnaissance des formes. En particulier, nous nous intéressons à l'impact du bruit sur les machines à noyau quantique dans une configuration de calcul à réservoir. Les modèles que nous considérons sont basés sur l'utilisation d'un système quantique de grande taille et non contrôlé, un réservoir, qui est excité par un signal d'entrée à traiter. Des mesures sont ensuite effectuées sur le système et une combinaison linéaire des résultats est optimisée afin de réaliser la tâche souhaitée. Dans le cadre théorique associé aux méthodes à noyau, nous analysons l'effet de la dissipation sur l'expressivité de ces modèles. Nous montrons que le bruit affectant le réservoir peut agir comme une régularisation implicite qui aide à prévenir l'ajustement excessif. Ces résultats sont accompagnés d'une étude numérique d'un ensemble de machines à noyaux bruitées basées sur des chaînes de spins quantiques sujets à de la décohérence, et dont l'évolution markovienne est décrite par une équation maîtresse de type Lindblad. Dans la deuxième partie de la thèse, nous nous concentrons sur les algorithmes quantiques variationnels. Nous y présentons un schéma de simulation classique efficace pour estimer des quantités moyennées à la sortie d'un circuit quantique paramétré dont les paramètres de rotation sont choisis aléatoirement. Nous étudions d'abord les canaux quantiques associés aux moyennes de rotations aléatoires d'un et de deux qubits autour d'un axe Z. Sous certaines hypothèses, nous montrons que ces canaux peuvent être décomposés en sommes convexes de canaux associés à des transformations unitaires de Clifford. Ce résultat peut être interprété comme un effet de décohérence artificiel induit par le choix aléatoire des angles de rotation. Il nous permet construire un schéma de simulation efficace basé sur le célèbre théorème de Gottesman-Knill. Cette méthode permet notamment d'estimer efficacement l'amplitude moyenne du gradient de la fonction de coût par des simulations classiques avec une complexité polynomiale en le nombre de qubits. Elle peut donc être utilisée pour explorer des stratégies de conception de circuits variationnels quantiques permettant d'éviter les difficultés d'entrainement due à une disparition du gradient.
Ce mémoire est consacré à la théorie de l'information quantique et, en particulier, certains systèmes de traitement d’information quantique. On se propose d’étudier ces systèmes en parallèle avec le développement de certains algorithmes utilisés dans le contexte d’informatique quantique. Le but est de comprendre le fonctionnement de ces nouveaux systèmes et les différents mécanismes qui sont à la base de la réalisation des circuits quantiques qui constitueront le support futur de traitement de l’information. La réalisation d’un système de traitement de l’information quantique, présente toutefois de nombreux défis. Dans ce document, on s’intéresse à différents aspects concernant ces défis.L'information quantique se situe au croisement des sciences de l'information et de la physique quantique. Son principal objectif consiste à exploiter les propriétés de la physique quantique pour traiter l'information plus efficacement que les techniques conventionnelles liées à l’information classique. Récemment, le développement et la réalisation de circuits d’électronique quantique avec le développement de certains portes logiques à caractère quantique, a conduit à la découverte de nouveaux algorithmes qui ont changé d’une façon profonde les principes de traitement de l’information. Les plus connus de ces algorithmes quantiques sont ceux de Grover, de Shor et de Deutsch-Jozsa.Dans cette thèse, on s’intéresse à l'étude de la nouvelle théorie d’électrodynamique quantique en cavité et en circuit, en montrant comment appliquer une méthode basée sur l'interaction qubit-qubit pour réaliser des portes logiques quantiques.Le travail développé dans cette thèse montre une nouvelle approche de l’implémentation de l’algorithme de recherche quantique de Grover à plusieurs qubits dans la cavité QED dans le cas de l’interaction dipôle-dipôle. Pour bien réaliser l’implémentation dans la cavité, nous considérons un résonateur de Fabry-Pérot avec un mode unique et un modèle d'onde stationnaire au long de l'axe de cavité.Finalement, nous nous intéressons à montrer comment l'algorithme de Grover peut être implémenté dans le cas de l'interaction qubit-qubit avec: deux qubits transmon en circuit QED et deux qubits supraconducteurs dans une cavité QED, entraînée par un champ fort de la microonde avec une forte fréquence de Rabi Ω. Dans notre système. Des simulations numériques peuvent être effectuées.
Cette thèse s’inscrit dans le cadre de l’information quantique avec des variables continues, en utilisant des états quantiques du champ électromagnétique. En combinant les outils propres aux variables discrètes, o`u la lumière est décrite en termes de photons, avec les outils des variables continues, où la lumière est décrite en termes de quadratures, nous pouvons étudier théoriquement et produire expérimentalement des états non-classiques, ainsi que des protocoles élémentaires d’information quantique. Ainsi, nous avons produit expérimentalement un état «chat de Schrödinger», superposition quantique de deux états lumineux quasi-classiques, sur lequel nous avons appliqué une porte quantique introduisant une phase dans la superposition. Nous avons ensuite analysé la qualité de cette porte en utilisant un modèle simple de notre expérience. Nous nous sommes ensuite intéressés aux corrélations quantiques, mesurées par la discorde quantique, pour une classe d’états particulièrement importants en information quantique. Nous avons quantifié la précision de nos mesures en les comparant aux bornes de Cramér-Rao classique et quantique. Enfin, nous avons étudié théoriquement l’utilisation d’un amplificateur quantique non-déterministe en cryptographie quantique. Cet amplificateur possède la propriété de pouvoir amplifier des états quantiques sans en amplifier le bruit quantique associé. Ainsi, nous avons montré qu’il permet une amélioration de la distance maximale de transmission d’une clé secrète, ainsi qu’une amélioration de la résistance au bruit introduit par le canal quantique.