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Comprendre les enjeux de l’informatique quantique

• Pourquoi vous n’achèterez sans doute jamais un ordinateur quantique… mais en utiliserez un dans les 5 prochaines années.
• Pourquoi 2020 est l’année des premiers prototypes d’applications quantiques.
• 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, Afrique.
• De l’ENIAC aux premiers ordinateurs quantiques, l’histoire se répète.
• 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.
• 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 clefs d’un ordinateur quantique, qubits, 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 doit-on développer de nouveaux systèmes de cryptographie quantique ?
• 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 exclusif permettant de positionner votre entreprise.
• Valorisez votre modèle de maturité en anticipant une méthode de calcul du ROI prédictifs des prototypes testant l’informatique quantique.
• Comment préparer une preuve de concept, et identifier un problème à résoudre dans votre 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

• Panorama des fournisseurs de matériel (Google, IBM, Intel, Fujitsu, Rigetti, D-Wave, etc…).
• Principales techniques et méthodes de développement des algorithmes quantiques.
• Apprendre à développer des algorithmes quantiques avec des langages comme Q# de Microsoft ou Qiskit de 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.
• Les tendances probables pour les prochaines années : matériels, logiciels, et services.
• L’informatique quantique au service de la modélisation : en quoi la modélisation complexe permettra d’aborder différemment certains problèmes aujourd’hui insolubles.
• Les défis que l’informatique quantique peut aider à résoudre : changement climatique, transports, intelligence augmentée.
• Téléportation, superposition, pourquoi 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 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 nous permettra peut-être de mieux comprendre notre monde.
• Comment se connecter aux premières applications concrètes et participer aux recherches : climat, transports, IA.