{"id":16239,"date":"2022-04-21T15:53:45","date_gmt":"2022-04-21T13:53:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.m-q.ch\/?p=16239"},"modified":"2022-04-21T15:53:45","modified_gmt":"2022-04-21T13:53:45","slug":"linformatique-quantique-un-nouveau-potentiel-pour-lapprentissage-automatique","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.m-q.ch\/fr\/quantencomputing-neue-potenziale-fuer-automatisiertes-maschinelles-lernen\/","title":{"rendered":"L'informatique quantique : de nouveaux potentiels pour l'apprentissage machine automatis\u00e9"},"content":{"rendered":"
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Le laboratoire du travail du futur. (Photo : Ludmilla Parsyak, Fraunhofer IAO en utilisant nobeastsofierce - stock)<\/figcaption><\/figure>\n

L'informatique quantique permet de faire progresser les technologies de calcul intensif comme l'apprentissage automatique (ML). Dans le cadre du projet \"AutoQML\", huit partenaires issus de la recherche et de l'industrie d\u00e9veloppent donc des solutions qui associent l'informatique quantique et le ML. Une plate-forme open source doit permettre aux d\u00e9veloppeurs d'utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique quantique sans connaissances techniques approfondies. L'Institut Fraunhofer pour les techniques de production et l'automatisation IPA joue un r\u00f4le important dans le projet et apporte son expertise en mati\u00e8re d'informatique quantique et de m\u00e9thodes de ML traditionnelles.<\/p>\n

Comment les entreprises parviennent-elles \u00e0 exploiter le potentiel de la num\u00e9risation et \u00e0 rester comp\u00e9titives ? L'utilisation de technologies telles que l'intelligence artificielle (IA) peut aider \u00e0 profiter au mieux de la transformation num\u00e9rique. La ML, en particulier, joue d\u00e9j\u00e0 un r\u00f4le important dans la strat\u00e9gie de num\u00e9risation de nombreuses entreprises et permet entre autres des processus plus efficaces ainsi que de nouveaux mod\u00e8les commerciaux. Toutefois, le personnel qualifi\u00e9 fait souvent d\u00e9faut. Ainsi, la mise en \u0153uvre de solutions ML est encore souvent li\u00e9e \u00e0 une charge de travail importante. De l'acquisition des donn\u00e9es \u00e0 l'optimisation de la formation en passant par le choix des algorithmes appropri\u00e9s, des connaissances d\u00e9taill\u00e9es en ML sont n\u00e9cessaires.<\/p>\n

Nouvelle approche : l'informatique quantique porte l'apprentissage automatique \u00e0 un nouveau niveau<\/h2>\n

L'approche de l'apprentissage automatique (AutoML) r\u00e9pond \u00e0 ces d\u00e9fis et facilite l'utilisation de l'IA par les professionnels. Elle automatise notamment le choix des algorithmes ML concrets. Les utilisateurs doivent ainsi moins s'occuper et se familiariser avec le ML et peuvent se concentrer davantage sur leurs v\u00e9ritables processus. Dans ce contexte, l'informatique quantique marque l'entr\u00e9e dans une nouvelle \u00e8re technologique, car elle permet d'am\u00e9liorer significativement l'approche AutoML. De plus, l'informatique quantique offre la puissance de calcul souvent n\u00e9cessaire \u00e0 l'AutoML.<\/p>\n

Le projet collaboratif \"AutoQML\" s'attaque \u00e0 cette innovation et poursuit deux objectifs principaux : D'une part, la nouvelle approche AutoQML sera d\u00e9velopp\u00e9e. Celle-ci sera compl\u00e9t\u00e9e par des algorithmes ML quantiques nouvellement d\u00e9velopp\u00e9s. D'autre part, l'informatique quantique \u00e9l\u00e8ve l'approche AutoML \u00e0 un nouveau niveau, car certains probl\u00e8mes peuvent \u00eatre r\u00e9solus plus rapidement \u00e0 l'aide de l'informatique quantique qu'avec des algorithmes conventionnels.<\/p>\n

Dirig\u00e9 par l'Institut Fraunhofer pour la gestion du travail et l'organisation (IAO), le projet permet aux d\u00e9veloppeurs d'acc\u00e9der plus facilement aux algorithmes ML conventionnels et quantiques via une plate-forme open source. Outre Fraunhofer, les entreprises GFT Integrated Systems, USU Software AG, IAV GmbH Ingenieursgesellschaft Auto und Verkehr, KEB Automation KG, TRUMPF Werkzeug-maschinen GmbH + Co. KG et Zeppelin GmbH participent au projet. Les solutions d\u00e9velopp\u00e9es seront test\u00e9es \u00e0 l'aide de cas d'application concrets issus des secteurs de l'automobile et de la production.<\/p>\n

Le meilleur des deux mondes : Biblioth\u00e8que de logiciels pour des solutions hybrides globales<\/h2>\n

Le consortium du projet int\u00e9grera des composants de l'informatique quantique dans les solutions actuelles d'apprentissage automatique afin de pouvoir utiliser les avantages de performance, de vitesse et de complexit\u00e9 des algorithmes quantiques dans le contexte industriel. La suite AutoQML-Developer, une biblioth\u00e8que logicielle, rassemblera les composants et m\u00e9thodes ML quantiques d\u00e9velopp\u00e9s sous la forme d'une bo\u00eete \u00e0 outils et les mettra \u00e0 la disposition des d\u00e9veloppeurs sur une plate-forme open source. Cela permettra aux utilisateurs d'utiliser l'apprentissage automatique et l'apprentissage automatique quantique et de d\u00e9velopper des solutions hybrides globales. La dur\u00e9e du projet est de trois ans. La poursuite de la diffusion sur le march\u00e9 par les entreprises partenaires permet le transfert de la haute technologie proche de la recherche dans un large environnement industriel, dans le but de renforcer significativement le site industriel allemand. Le projet est soutenu par le minist\u00e8re f\u00e9d\u00e9ral de l'\u00c9conomie et de la Protection du climat.<\/p>\n

Informations compl\u00e9mentaires : http:\/\/www.autoqml.ai\/<\/a><\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Quantencomputing erm\u00f6glicht es, rechenintensive Technologien wie das maschinelle Lernen (ML) weiterzubringen. Im Projekt \u00bbAutoQML\u00ab entwickeln acht Partner aus Forschung und Industrie deshalb L\u00f6sungsans\u00e4tze, die Quantencomputing und ML verkn\u00fcpfen. Eine Open-Source-Plattform soll Entwickler bef\u00e4higen, Algorithmen des Quanten-Machine-Learnings ohne tiefgehendes Fachwissen nutzen zu k\u00f6nnen. 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