Résumé : L'École nationale supérieure d'informatique pour l'industrie et l'entreprise forme ses apprenants aux concepts théoriques, technologies et applications pratiques en informatique et en mathématiques nécessaires au monde de l'entreprise. A ce titre, l'ENSIIE dispose d'une forte composante en recherche opérationnelle que les étudiants et apprentis peuvent suivre tout au long de leur cursus. Dans le but de renforcer cette thématique et de l'ouvrir aux technologies de demain, l'école ouvrira l'année prochaine à tous ses apprenants un nouveau cours dédié à l'informatique quantique, avec ses applications pratiques dans l'industrie en recherche opérationnelle. Cette journée est ainsi l'occasion de présenter aux différents acteurs du domaine, aux chercheurs en recherche opérationnelle et aux apprenants intéressés l'informatique quantique et comment elle s'intègre dans au domaine de la RO.

Résumé : Apres un rappel sur les fonctionnement de base de l'informatique quantique, cette présentation fera un état de l'art des développements actuels puis abordera plus spécifiquement le volet applicatif et algorithmique pour conclure sur les enjeux et les perspectives de cette nouvelle discipline. (VIDEO : La vidéo est disponible, comme pour les autres présentations, via le lien ci-dessous. Du fait de sa compression, il est préférable de télécharger la vidéo plutôt que de la regarder directement dans le navigateur).

Résumé : Après une description d'un centre de calcul, la présentations exposera les usages envisagés du calcul quantique, les problématiques qui en découlent ainsi que les actions en cours pour diffuser l'usage du calcul quantique.

Résumé : L’informatique quantique offre de nouvelles perspectives pour la résolution de problèmes d’optimisation combinatoire. Cette présentation introduira les deux principales heuristiques quantiques traitant des problèmes combinatoires (Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) et Quantum Annealing) ainsi que l’algorithme exact de recherche de Grover. Ces algorithmes seront illustrés sur un exemple de plan de transport simplifié.

Résumé : Modern methods in combinatorial optimization often combine techniques from both discrete and continuous optimization. I will discuss the use and limitations of quantum algorithms in this context. As an example, I will discuss recent quantum algorithms for solving Laplacian systems, finding the minimum cut in a graph, and solving the matrix scaling problem.

Résumé : I am going to talk briefly on what it means to do OR on quantum computers and which results one may expect in the short to medium term. Then I will spend most of my time discussing a concrete example from the sub-graph isomorphism problem. In particular, I will discuss a novel variational method for solving the sub-graph isomorphism problem on a gate-based quantum computer. The method relies (1) on a new representation of the adjacency matrices of the underlying graphs, which requires a number of qubits that scales logarithmically with the number of vertices of the graphs; and (2) on a new Ansatz that can efficiently probe the permutation space. Simulations are then presented to showcase the approach on graphs up to 16 vertices, whereas, given the logarithmic scaling, the approach could be applied to realistic sub-graph isomorphism problem instances in the medium term.