{"id":478987,"date":"2025-05-06T01:00:42","date_gmt":"2025-05-05T23:00:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ecinews.fr\/?p=478987"},"modified":"2025-05-04T20:27:10","modified_gmt":"2025-05-04T18:27:10","slug":"ionq-exploite-linformatique-quantique-pour-faire-progresser-lia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ecinews.fr\/fr\/ionq-exploite-linformatique-quantique-pour-faire-progresser-lia\/","title":{"rendered":"IonQ exploite l’informatique quantique pour faire progresser l’IA"},"content":{"rendered":"

IonQ a fait progresser la recherche sur l’application de l’informatique quantique \u00e0 l’IA et \u00e0 l’apprentissage automatique, marquant des progr\u00e8s significatifs dans les approches hybrides quantiques-classiques qui am\u00e9liorent les grands mod\u00e8les de langage (LLM) et l’IA g\u00e9n\u00e9rative.<\/span><\/h3>\n

IonQ, est une soci\u00e9t\u00e9 am\u00e9ricains utilisant des licences de technologie de base de l’Universit\u00e9 du Maryland et de l’Universit\u00e9 Duke. Deux nouveaux articles des chercheurs d’IonQ ont pr\u00e9sent\u00e9 comment l’informatique quantique peut soutenir le d\u00e9veloppement de mat\u00e9riaux avanc\u00e9s en g\u00e9n\u00e9rant des images synth\u00e9tiques d’anomalies rares et en am\u00e9liorant les grands mod\u00e8les de langage par l’ajout d’une couche quantique pour un r\u00e9glage fin. Ces efforts refl\u00e8tent l’attention constante que porte l’IonQ aux applications quantiques pratiques et commerciales \u00e0 court terme dans le domaine de l’intelligence artificielle pour des t\u00e2ches complexes.<\/p>\n

Architecture hybride quantique-classique<\/strong><\/p>\n

L’article r\u00e9cent d’IonQ a pr\u00e9sente une architecture hybride quantique-classique con\u00e7ue pour am\u00e9liorer le r\u00e9glage fin du LLM, o\u00f9 un LLM pr\u00e9-entra\u00een\u00e9 est compl\u00e9t\u00e9 par un petit ensemble de donn\u00e9es d’entra\u00eenement pour personnaliser sa fonctionnalit\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 l’apprentissage automatique quantique. Pour comparer les performances aux m\u00e9thodes classiques, les chercheurs de ont utilis\u00e9 un grand mod\u00e8le de langage libre, largement utilis\u00e9 pour pr\u00e9dire les mots dans une phrase, et ont incorpor\u00e9 un circuit quantique param\u00e9tr\u00e9 en tant que nouvelle couche. Gr\u00e2ce \u00e0 cette \u00e9tape d’ajustement quantique, le mod\u00e8le hybride a \u00e9t\u00e9 r\u00e9orient\u00e9 pour comprendre le contexte de la phrase.<\/p>\n

L’approche hybride quantique qui en r\u00e9sulte a surpass\u00e9 en termes de pr\u00e9cision les m\u00e9thodes classiques qui utilisent un nombre similaire de param\u00e8tres. Les chercheurs ont observ\u00e9 une tendance \u00e0 l’augmentation de la pr\u00e9cision de la classification avec celle du nombre de qubits. Ils ont \u00e9galement pr\u00e9vu des \u00e9conomies d’\u00e9nergie significatives pour l’inf\u00e9rence \u00e0 l’aide de l’algorithme quantique hybride, par rapport \u00e0 l’inf\u00e9rence \u00e0 l’aide de mod\u00e8les enti\u00e8rement classiques, lorsque la complexit\u00e9 du probl\u00e8me augmente au-del\u00e0 de 46 qubits. Ces r\u00e9sultats ouvrent la voie \u00e0 l’am\u00e9lioration, gr\u00e2ce \u00e0 l’algorithme quantique, de classes plus larges de mod\u00e8les d’IA fondamentaux, y compris les mod\u00e8les d’IA pour le traitement du langage naturel, le traitement des images et la pr\u00e9diction des propri\u00e9t\u00e9s en chimie, en biologie et en science des mat\u00e9riaux.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Ce travail met en \u00e9vidence la fa\u00e7on dont l’informatique quantique peut \u00eatre strat\u00e9giquement int\u00e9gr\u00e9e dans les flux de travail classiques de l’IA, en tirant parti de l’expressivit\u00e9 accrue pour am\u00e9liorer les LLM traditionnels de l’IA dans les r\u00e9gimes de donn\u00e9es rares\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Masako Yamada, directeur du d\u00e9veloppement des applications chez IonQ. Les LLM ont d\u00e9montr\u00e9 leur polyvalence bien au-del\u00e0 des applications purement \u00ab\u00a0linguistiques\u00a0\u00bb, et nous pensons que les mod\u00e8les hybrides quantiques-classiques sont bien plac\u00e9s pour d\u00e9bloquer la prochaine vague de capacit\u00e9s d’IA.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Une autre publication<\/strong><\/p>\n

Dans une autre publication de recherche, IonQ a collabor\u00e9 avec un fabricant automobile de premier plan pour appliquer les r\u00e9seaux adversaires g\u00e9n\u00e9ratifs (GAN) \u00e0 la science des mat\u00e9riaux. Les chercheurs ont entra\u00een\u00e9 les GAN \u00e0 \u00e9chantillonner la distribution de sortie d’un circuit quantique, g\u00e9n\u00e9rant des images synth\u00e9tiques de microstructures d’acier qui am\u00e9liorent les techniques d’imagerie conventionnelles, o\u00f9 les donn\u00e9es sont souvent rares et, par cons\u00e9quent, la capacit\u00e9 d’entra\u00eenement du mod\u00e8le est faible.<\/p>\n

Les images de microstructure produites \u00e0 l’aide de la m\u00e9thode hybride QGAN d’IonQ ont obtenu un score de qualit\u00e9 plus \u00e9lev\u00e9 dans 70 % des cas par rapport \u00e0 celles produites \u00e0 l’aide de mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ratifs classiques de base. Les mod\u00e8les d’IA industriels reposent souvent sur des ensembles de donn\u00e9es propri\u00e9taires, ce qui peut entra\u00eener un manque de donn\u00e9es, un d\u00e9s\u00e9quilibre des donn\u00e9es ou un co\u00fbt \u00e9lev\u00e9 des donn\u00e9es. La possibilit\u00e9 de compl\u00e9ter les donn\u00e9es d’images est essentielle pour d\u00e9velopper des mod\u00e8les d’IA dont l’objectif est d’optimiser les param\u00e8tres du processus de fabrication afin d’obtenir des propri\u00e9t\u00e9s mat\u00e9rielles qui r\u00e9pondent \u00e0 des exigences strictes.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Ce travail est un exemple convaincant de la fa\u00e7on dont la combinaison des ordinateurs quantiques d’IonQ et de l’apprentissage automatique classique peut produire des r\u00e9sultats impressionnants pour la science des mat\u00e9riaux et la fabrication\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Ariel Braunstein, vice-pr\u00e9sident des produits chez IonQ. \u00ab\u00a0L’utilisation de l’informatique classique pour augmenter les donn\u00e9es exp\u00e9rimentales avec une g\u00e9n\u00e9ration synth\u00e9tique peut \u00eatre co\u00fbteuse et limit\u00e9e en valeur. Ce travail montre qu’une approche hybride quantique peut produire des images de meilleure qualit\u00e9 avec moins de donn\u00e9es que les m\u00e9thodes classiques et pourrait conduire \u00e0 de nouvelles applications dans des secteurs tels que la science des mat\u00e9riaux, l’imagerie m\u00e9dicale et les pr\u00e9visions financi\u00e8res.\u00a0\u00bb<\/p>\n

www.IonQ.com<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Les applications quantiques hybrides montrent comment l’informatique quantique peut optimiser les propri\u00e9t\u00e9s de la science des mat\u00e9riaux en utilisant des r\u00e9seaux adversaires g\u00e9n\u00e9ratifs am\u00e9lior\u00e9s par la quantique et affiner les mod\u00e8les LLM en utilisant l’apprentissage automatique quantique.<\/p>\n","protected":false},"author":11,"featured_media":478890,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[883],"tags":[3679,9665,9663,4603,4370],"domains":[47],"ppma_author":[3682,1143],"class_list":["post-478987","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-technologies","tag-ai-fr","tag-gans-fr","tag-ionq-fr","tag-llm-fr","tag-ordinateurs-quantiques","domains-electronique-eci"],"acf":[],"yoast_head":"IonQ exploite l'informatique quantique pour faire progresser l'IA ...<\/title>\n<meta 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