Machine Learning Quantique – Tout ce que vous devez savoir maintenant

Le Machine Learning Quantique a le potentiel de révolutionner le monde de l’IA. Ici, je te propose un guide pour t’initier à cette pratique.

Le Machine Learning Quantique est un domaine en plein essor. Il combine la puissance de l’informatique quantique et les capacités du Machine Learning.

Pourquoi mêler ces deux domaines ?

L’inconvénient du Machine Learning est simple : l’entraînement d’un modèle est couteux en temps et en ressources informatique.

À l’inverse, l’informatique quantique permet d’effectuer des calculs plus facilement et plus rapidement qu’avec une approche classique.

L’avantage de l’un corrige le défaut de l’autre.

C’est pourquoi allié l’informatique quantique au Machine Learning à le potentiel de révolutionner l’industrie de l’Intelligence Artificielle et de la Data Science.

Dans cet article, je te propose d’explorer ce qu’est le Machine Learning Quantique. On verra les libraires Python que tu peux utiliser dès maintenant pour le pratiquer. Pour finir on parlera de l’avenir de ce domaine en pleine expansion !

Commençons dès maintenant ! 😎

Le Machine Learning Quantique, c’est quoi ?

Le Machine Learning Quantique est un sous-domaine du Machine Learning qui utilise l’informatique quantique pour réaliser certaines tâches plus efficacement que les ordinateurs classiques.

Les ordinateurs quantiques fonctionnent en suivant les principes de la mécanique quantique.

Cela leur permet d’exécuter des calculs en parallèle. Dis plus simplement, faire plusieurs calcul en même temps.

Un gain de temps énorme !

Parlons un peu de bits, pour comprendre tout ça.

L’informatique Quantique…

Dans les ordinateurs classiques, les bits sont les unités d’information de base qui sont utilisées pour stocker et traiter les données.

Un bit classique peut être soit un 0, soit un 1.

Cela signifie qu’à un instant précis, un bit ne peut représenter qu’une seule de ces deux valeurs.

À l’inverse, un bit quantique (qubit) dans un ordinateur quantique peut être à la fois un 0 et un 1 simultanément.

On appelle ça la superposition 📚

La superposition en informatique quantique signifie qu’un qubit peut représenter plusieurs valeurs en même temps.

Par exemple, si un qubit est dans une superposition de 0 et de 1, on peut considérer qu’il représente à la fois 0 ET 1.

Cela permet à un ordinateur quantique d’effectuer plusieurs calculs en même temps.

Comment ?

Prenons un exemple.

Imaginons qu’un ordinateur quantique possède deux qubits dans une superposition de 0 et de 1.

Dans ce cas, il peut effectuer deux calculs différents en même temps en utilisant ces qubits.

Eh oui, chaque qubit peut représenter simultanément 0 et 1, de sorte que les deux qubits peuvent représenter un total de quatre combinaisons différentes de 0 et de 1 :

  • 00 : Cela correspond à l’état où les deux qubits sont à 0.
  • 01 : Cela correspond à l’état où le premier qubit est 0 et le second est 1.
  • 10 : Ceci correspond à l’état où le premier qubit est 1 et le second est 0.
  • 11 : Ceci correspond à l’état où les deux qubits sont à 1.

Chacun de ces états peut être utilisé pour représenter un calcul différent, en fonction du problème que l’ordinateur quantique tente de résoudre.

De la même manière, si un ordinateur quantique possède trois qubits dans une superposition de 0 et de 1, il peut effectuer huit calculs différents en même temps.

En effet, chaque qubit peut représenter à la fois un 0 et un 1. Comme il y a trois qubits, les trois qubits peuvent représenter un total de huit combinaisons différentes de 0 et de 1 :

  • 000
  • 001
  • 010
  • 011
  • 100
  • 101
  • 110
  • 111

… appliqué au Machine Learning

En le Machine Learning, les bits sont utilisés pour représenter les données utilisées pour entraîner et évaluer les modèles.

Par exemple, dans une tâche d’apprentissage supervisé, un modèle de Machine Learning est entraîné sur un dataset.

Ce dataset constitué de données d’entrée (appelées features) et de données de sortie (appelées labels).

Les données d’entrée sont représentées par une série de bits. Chaque bit représentant un feature ou un attribut spécifique des données.

Les données de sortie sont aussi représentées comme une série de bits. Chaque bit représentant une classe ou un label.

Pendant l’apprentissage, le modèle de Machine Learning reçoit les données d’entrée et de sortie. Il les utilise pour apprendre un ensemble de règles.

Cette opération aussi nécessite des bits par exemple pour stocker les résultats intermédiaires et le résultat final du calcul.

Une fois le modèle entraîné, il est utilisé pour faire des prédictions sur de nouvelles données. Il effectue ces prédictions en appliquant les règles qu’il a apprise.

Dans l’ensemble, les bits sont un composant essentiel du Machine Learning, car ils servent à représenter les données utilisées pour entraîner et évaluer les modèles de Machine Learning.

Mais l’arrivée des ordinateurs quantique change la donne.

Leur puissance de calcul, décuplée comparé aux ordinateurs classiques, leur permette d’effectuer plusieurs calculs en même temps.

Grâce à la superposition, la capacité pour un qubit d’être à la fois 0 et de 1, le qubit peut représenter plusieurs valeurs en même temps.

Cela permet aux ordinateurs quantiques de stocker davantage de données dans un espace plus réduit que les ordinateurs classiques, qui ne peuvent stocker qu’une seule valeur (soit un 0 ou un 1) dans chaque bit.

Les avantages du Machine Learning Quantique

Voici quelques avantages que les calculs quantiques peuvent apporter au Machine Learning :

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  • Rapidité : Les ordinateurs quantiques peuvent effectuer plusieurs calculs en même temps. Cela leur permet de résoudre certains types de problèmes beaucoup plus rapidement que les ordinateurs classiques.
  • Efficacité : Les ordinateurs quantiques peuvent effectuer certains types de calculs de manière beaucoup plus efficace que les ordinateurs classiques, ce qui permet d’économiser du temps et des ressources.
  • Précision : Les algorithmes de Machine Learning Quantique peuvent être plus précis que les algorithmes classiques, car ils peuvent explorer simultanément un plus grand nombre de solutions possibles.
  • Scalabilité : Les ordinateurs quantiques peuvent s’adapter à des problèmes de grande envergure plus facilement que les ordinateurs classiques, car ils peuvent stocker plus de données et calculer plus rapidement que les ordinateurs classiques.

Il existe plusieurs approches différentes du Machine Learning Quantique, notamment les Réseaux de Neurones Quantiques (QNN), les Support Vector Machines Quantiques (QSVM) et l’Apprentissage par Renforcement Quantique (QRL).

Voyons maintenant comment faire du Machine Learning Quantique en Python ! 🐍

Les librairie Python pour faire du Machine Learning Quantique

Voilà une liste des principales librairies de Machine Learning Quantique en Python :

  1. TensorFlow Quantum (TFQ) fournit des outils permettant de construire et d’entraîner des modèles de MLQ en utilisant une combinaison de techniques de Machine Learning classiques et de circuits quantiques. TFQ est conçue pour être facile à utiliser et à intégrer avec le reste de l’écosystème TensorFlow. En plus de cela, elle fournit un certain nombre de modèles de MLQ pré-entraîné qui peuvent être utilisés facilement.
  2. PennyLane est une bibliothèque open-source de MLQ, conçue pour être utilisée avec une gamme de matériel informatique quantique, y compris les ordinateurs quantiques à grille, les simulateurs quantiques et les recycleurs quantiques. PennyLane fournit des outils pour entraîner et utiliser des Réseaux de Neurones Quantiques et d’autres algorithmes de MLQ.
  3. Qiskit est un framework d’informatique quantique open-source développé par IBM qui fournit des outils pour construire et exécuter des algorithmes quantiques, ainsi qu’un certain nombre d’algorithmes pré-entraînés pour des tâches telles que l’optimisation et le MLQ.
  4. Strawberry Fields développée par X, la division de recherche d’Alphabet. Strawberry Fields fournit des outils pour entraîner et utiliser des modèles de MLQ, ainsi qu’un certain nombre d’algorithmes pré-entraînés pour des tâches telles que la classification quantique et l’apprentissage non supervisé quantique.

Lorsque tu utiliseras ces librairies sur ton ordinateur normal (non quantique), Python simulera la quanticité.

C’est pourquoi il faut garder à l’esprit que les résultats d’une simulation ne pas refléteront pas totalement les performances réelles des algorithmes sur un ordinateur quantique.

La simulation d’algorithmes quantiques sur des ordinateurs classiques peut aussi s’avérer intensive en termes de calcul.

Pourquoi donc utiliser les MLQ sur un ordinateur classique ?

Pour créer facilement un prototype d’algorithme quantique, pour débugger un programme ou simplement pour s’initier au MLQ !

Les limitations actuelles (2023)

Le Machine Learning Quantique présente plusieurs limitations qu’il est important de prendre en compte :

  1. Disponibilité : Les ordinateurs quantiques sont encore relativement rares et coûteux, ce qui rend difficile leur accès et leur utilisation par de nombreuses organisations.
  2. Bruit matériel (Hardware Noise) : Les ordinateurs quantiques sont sujets à des erreurs dues au bruit du matériel, ce qui peut rendre difficile l’obtention de résultats précis. Le bruit matériel désigne les interactions indésirables entre l’ordinateur quantique et son environnement qui peuvent affecter l’état quantique du système.
  3. Algorithmes limités : Le nombre d’algorithmes quantiques qui ont été développés est encore relativement faible, et beaucoup d’entre eux ne sont pas bien adaptés aux tâches de Machine Learning.
  4. Manque d’infrastructure logicielle : Il existe actuellement un manque d’infrastructure logicielle pour le développement et l’exécution d’algorithmes de MLQ, ce qui peut rendre difficile l’utilisation des ordinateurs quantiques par les chercheurs et les professionnels pour des tâches de Machine Learning.
  5. Manque de compréhension : On ne comprend toujours pas totalement comment fonctionnent les algorithmes de MLQ et quelles sont leurs capacités et leurs limites, ce qui rend difficile la prévision de leur impact et de leur démocratisation.

À quoi s’attendre pour demain

À l’heure où j’écris ces lignes le Machine Learning Quantique est encore un domaine nouveau.

Il n’existe pas encore d’applications pratiques du MLQ déployées dans le monde réel.

Cependant, un certain nombre de tentatives prometteuses et de Proof-of-Concept (PoC) ont démontré le potentiel du MLQ.

Par exemple, des chercheurs ont utilisé des algorithmes de MLQ pour résoudre des problèmes d’optimisation réputées difficiles, voire impossibles, à résoudre par des algorithmes classiques.

Dans une étude, un algorithme de MLQ a pu trouver le minimum global d’une fonction de coût complexe comportant plus de 10 000 variables.

Une prouesse qu’un algorithme classique n’aurait pu faire en un temps acceptable.

D’autres chercheurs ont utilisé des algorithmes de MLQ pour classifier des images et effectuer d’autres tâches couramment utilisées pour évaluer les algorithmes de Machine Learning classique.

Dans ces études, les algorithmes quantiques ont été capables d’effectuer les tâches plus rapidement et avec plus de précision que les algorithmes classiques.

Bien que le Machine Learning Quantique n’en soit encore qu’aux premières heures de son existence, il a le potentiel de révolutionner la façon dont nous abordons un large ensemble de problèmes de Machine Learning.

Je pense qu’au fil des années les ordinateurs quantiques deviendront plus largement disponibles et plus faciles à utiliser.

La suite pourrait se passer ainsi :

  1. Accès facilité des ordinateurs quantiques
  2. Augmentation du nombre de recherche et de développement dans le domaine du MLQ
  3. Création de nouveaux algorithmes et de nouvelles techniques pour résoudre des tâches complexes de Machine Learning
  4. Applications du MLQ dans des domaines du monde réel tels que les soins, la santé, la finance, etc.

J’espère que cet article t’a plus !

Prochainement, on te proposera des tutos pour t’initier aux librairies de MLQ.

À bientôt sur Inside Machine Learning 😉

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Tom Keldenich
Tom Keldenich

Data Engineer & passionné d'Intelligence Artificielle !

Fondateur du site Inside Machine Learning

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