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 ants-de-clustering-de-donnees/
SUMMARY:Algorithmes Quantiques Performants de Clustering de Données
DESCRIPTION:Jury\nGiovanni ACAMPORA\, Professor\, Università degli Studi d
 i Napoli Federico II (Rapporteur &amp\; Examinateur)\nHachem KADRI\, Profe
 sseur\, Université Aix-Marseille (Rapporteur &amp\; Examinateur)\nStépha
 ne LOUISE\, Directeur de recherche\, CEA-LIST\, Université Paris-Saclay (
 Examinateur)\nSimon MARTIEL\, Docteur\, IBM Enterprise (Examinateur)\nPatr
 ick CARRIBAULT\, Directeur de recherche\, CEA-DAM\, Université Paris-Sacl
 ay (Examinateur)\nRésumé\nLe clustering de données consiste à regroupe
 r des données sans apprentissage préalable. Face à l'augmentation const
 ante du volume des bases de données\, les ordinateurs actuels requièrent
  des temps de calcul importants pour effectuer ce partitionnement.&nbsp\;\
 nPour remédier efficacement à ce problème\, l'informatique quantique of
 fre une perspective prometteuse\, car elle pourrait\, à l'avenir\, fourni
 r des ressources plus performantes pour le clustering de données massives
 . Toutefois\, les ordinateurs quantiques actuels ne sont pas encore mature
 s \; ils sont sujets au bruit\, ce qui limite leur utilisation.\nDans ce c
 ontexte\, nous avons conçu un algorithme de clustering hybride\, classiqu
 e et quantique\, adapté aux ordinateurs quantiques de l'ère actuelle (NI
 SQ). Nous avons testé cet algorithme sous différentes conditions et sur 
 divers types de jeux de données\, puis nous l'avons comparé à plusieurs
  algorithmes de clustering reconnus. Nos résultats démontrent que\, sous
  certaines conditions\, le bruit quantique peut même constituer un avanta
 ge pour notre algorithme. Par la suite\, nous avons travaillé au déploie
 ment de cet algorithme sur de véritables processeurs quantiques et avons 
 développé des outils pour optimiser ce déploiement. Enfin\, nous avons 
 étendu nos travaux à un ordinateur quantique à atomes neutres afin de 
 diversifier les architectures quantiques expérimentées.
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